边缘计算(边缘计算盒子)

边缘的应用在物联网中有新的认识，指的是在设备端附近。所以由字面意思就是在设备端附近存在的计算。在2019年5G的诞生发展，边缘计算也逐渐普及，从那时起和边缘计算相关的上市公司股价均多日涨停，关于边缘化的文章访问量十分火热。边缘化到底是拥有什么魅力，让大家一时间关注度这么高，边缘化的相关产品具备什么功能如何应用？有哪些行业掌握这个先机？今日快速云小编为大家总结一些边缘化相关资料的见到解读。

一“边缘计算”定义

简单解释：边缘计算实质是一种服务，与云计算、大数据服务类似，为了让用户感觉到刷什么内容都十分快所以这种服务十分靠近用户。

边缘计算面临重要挑战：传统云计算模式中的高延迟、网络不稳定和低带宽问题。例如在生活中，大家可能出现的手机APP有404错误，这样的一些错误出现的原因是网络状况、云服务器带宽限制。因为资源条件限制，导致云计算服务会有高延迟、和网络不稳定情况，可以利用将部分或全部处理程序迁移至靠近用户或数据收集点，边缘计算就是可以极大程度的减少在云中心模式站点下给应用程序所带来的影响。一个边缘计算网络是连接设备和云端的重要中间环节。

边缘计算起源是广域网内搭建虚拟网络的需求，运营商们要一个简单的、类似于云计算的管理平台，于是微缩板的云计算管理平台开始进入了市场，所以说边缘计算其实是脱胎于云计算的。随着这一微型平台的不断演化，尤其是得益于虚拟化技术的不断发展，人们发现这一平台有着管理成千上万边缘节点的能力，且能满足多样化的场景需求，经过不同厂商对这一平台不断改良，并加入丰富的功能，使得边缘计算开始进入了发展的快车道。

二“边缘计算”存在的意义

云计算和边缘计算通常会被用来做比较，边缘计算脱胎于云计算，那么，既然有了云计算，为何还要有边缘计算？

云计算有许多的特点：庞大的计算能力，海量存储能力，通过不同的软件工具，可以构建多种应用，我们在使用的许多APP，本质上依赖各种各样的云计算技术，比如视频直播平台，电子商务平台。边缘计算脱胎于云计算，靠近设备侧，具备快速反应能力，但不能应付大量计算及存储的场合。

云计算能够处理大量信息，并可以存储短长期的数据，这一点非常类似于我们的大脑。边缘计算对于云计算，就好比脊髓对于大脑，边缘计算反应速度快，无需云计算支持，但低智能程度较低，不能够适应复杂信息的处理。所以有云计算的时候，仍然需要边缘计算这一论断。

未来物联网的发展会有两个趋势：海量连接及由此产生的海量数据。手机也是联网物件，每个月能够产生的流量大家自己能够估算出来，大体会在100G的范围内。但是，物联网中的联网体，可不只有手机，存在军事等众多方面有此类应用。

总结一下这个边缘计算的优点：

低延迟：计算能力部署在设备侧附近，设备请求实时响应；

低带宽运行：将工作迁移至更接近于用户或是数据采集终端的能力能够降低站点带宽限制所带来的影响。

隐私保护：数据本地采集，本地分析，本地处理，有效减少了数据暴露在公共网络的机会，保护了数据隐私。

三“边缘计算”的应用场景

边缘计算模式的基础特性就是将计算能力更接近于用户，即站点分布范围广且边缘节点由广域网络连接。

1.供零售/金融/远程连接领域使用的“开箱即用云”

2.移动连接

3.通用用户驻地设备（uCPE）

4.卫星通信（SATCOM）

四“边缘计算”的头号玩家（联盟、公司、参与者）

边缘计算五类玩家：云计算巨头、传统设备巨头、CDN巨头、运营商、核心研究机构、产业联盟。

AIoT是大势所趋；“算法定义硬件”是核心理念；开放生态是必由之路

当前，我们正在大踏步地迈入物联网时代，AIoT将是互联网发展的下一次浪潮。物联网一定是高度智能化的网络，“智能”将是物联网时代最核心的生产力。AI技术将渗透到云、边、端和应用的各个层面，与IoT设备进行深度融合。目前，AIoT已经成为一个大共识、大赛道、大市场。

在物联网时代，用户对于智能的需求呈现爆发式增长，但其碎片化程度也是前所未有。物联网的产业链较长、场景分散、需求复杂，如何推动产业链上下游的精细化分工和协作，面临巨大的挑战。

硬件从“功能定义”转向“需求定义”

传统硬件产研模式，是以“硬件”为核心的。对于行业应用和解决方案提供商而言，他们只能根据功能参数而非应用场景来选择硬件厂商提供的产品。因此，算法必须在硬件功能与应用场景之间寻找平衡、作出妥协，这使得大量用户需求无法得到充分满足。而实际上，算法是最直接面向解决行业应用场景的，天然更接近用户需求。因此，AIoT时代硬件的研发，必须以算法为起点，来进行产品的研发。只有以算法为核心，才能*限度地满足AIoT海量应用场景的需求。

同时，传统硬件采用的是“海量硬件+定制算法”的研发模式，即先有海量硬件，再加载定制化算法。每个应用场景，都对应于一套硬件和一套算法的产品组合。然而，面对不断变化的、碎片化的AIoT市场，这类产品组合缺乏足够的灵活性和可扩展性，算法无法根据应用场景的变化，进行升级迭代。而一旦用户应用场景发生变化，他们就不得不去部署新的硬件，造成硬件建设和维护成本高昂。因此，AIoT时代的硬件必须另辟蹊径。具体来说，AIoT硬件应该是“标准硬件+海量算法”的产品组合，即先建立一套标准化的硬件产品组合，然后硬件可根据应用场景的需求加载不同的算法。换句话说，硬件成为载体，逐渐走向标准化，为算力优化和算法更新做好准备，算法可以灵活加载、动态更新。对于用户而言，这意味着更低的硬件建设和运营成本。

“算法定义硬件”理念应运而生

“算法定义硬件”是在AIoT海量应用场景需求下产生的产品理念。算法将成为产品的核心要素，硬件将围绕算力的优化和算法的支撑而重新设计，逐渐走向标准化。通过加载不同的算法，标准化硬件可以灵活演变成不同的智能化硬件，满足海量场景的应用需求。这一理念贯穿于AIoT产业发展的三个阶段：

第一阶段，单品短闭环，核心AI硬件涌现：从算法和用户需求出发，实现算法与硬件co-design，打造标准化硬件单品。为此，旷视打造模组、边缘计算盒子、面板机、AI IPC等一系列硬件单品，并在客户业务场景进行了部署；具备算法和硬件联合设计能力；积累了从产研、供应链到销售通路的全产业链know-how。

第二阶段，产品大闭环阶段，“云边端”产品体系重构：形成一整套覆盖“云-边-端”的AIoT软硬一体化产品组合。为此，旷视推出数字空间解决方案，构建覆盖云边端的软硬件产品组合，促进实现算法的自动化下发与升级，降低硬件成本，提升使用效率。

第三阶段，生态繁荣阶段，AIoT产业链全面开放：实现“硬件标准化”和“算法充分供给”，全面激发AIoT产业生态创新。为此，旷视不断推动AI核心技术能力的突破；通过自研AI生产力平台Brain++和提高算法量产能力，降低算法生产和部署成本，加速实现算法生产的标准化和规模化，加速实现算法生产的标准化、规模化，促进AIoT创新生态的发展。

开放生态是AIoT的必由之路

面对AIoT这样一个极端碎片化、复杂程度前所未有的广阔市场，没有任何一家企业能够提供闭环价值。在AIoT市场，一定会形成产业链上下游的精细化分工，每家企业都有机会在这个长链条中寻找到自己的生态位。因此，打破壁垒，开放生态，在产业链的每个层级实现标准化，将是AIoT产业发展面临的巨大挑战。开放生态是AIoT必由之路，但还有很长的路要走。

在此过程中，旷视认为，类似于IT时代的“软件定义硬件”，“算法定义硬件”将是AIoT时代的核心理念。算法直面解决海量应用场景问题，我们要让算法渗透到AIoT产业链的各个环节，成为关键的生产要素。从应用场景和算法出发，实现算法和硬件的联合设计。硬件是算法的载体，算法能灵活地部署，这样才能满足AIoT市场碎片化场景对于智能的迫切需求。这在行业内已经形成了一些共识，但还没有形成广泛的共识。

旷视正坚定地走“软硬结合”的发展道路。一方面，持续推动AI核心技术能力的突破，让算法的生产和部署更快、更好、更便宜。另一方面，不断积累丰富的硬件know-how以及算法的软硬件协同设计能力，实现完整的产品价值闭环。面向未来，在广阔的AIoT市场，旷视期待在产业链中发挥更大的价值。

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