（文章來源：邊緣計算之家）

邊緣計算是通過把計算、存儲、帶寬、應用等資源放在網絡的邊緣側，減小傳輸延遲和帶寬限制的新興技術。這項技術為物聯網、云計算等技術提供了前所未有的連接性、集中化以及智能化，滿足了敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的需求，將是實現分布式自治、工業控制自動化的重要支撐。本文對邊緣計算技術、標準、產業和應用國內外發展現狀與趨勢進行了梳理分析，提出了我國的進一步發展對策。

近年來，“物聯網”“云計算”等技術得到廣泛應用，但是隨著萬物互聯以及 5G 高帶寬、低時延時代的到來，各類業務如車聯網、工業控制、4K/8K、虛擬現實 / 增強現實（VR/AR）等所產生的數據量爆炸式增長，對計算設施帶來了實時性、網絡依賴性和安全性等方面的要求，為了解決這些問題，國內外學者們提出了邊緣計算的概念。

邊緣計算的“邊緣”指的是在數據源與云端數據中心之間的任何計算及網絡資源。例如，智能手機就是個人與云端的“邊緣”，智能家居中的網關就是家庭設備與云端的“邊緣”。邊緣計算的基本原理就是在靠近數據源的地方進行計算，是在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力，就近提供邊緣智能服務的開放平臺。與云計算相比較，邊緣計算就近布置，因而可以理解為云計算的下沉。

邊緣計算實現了物聯網技術前所未有的連接性、集中化和智能化，由此可以滿足敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的需求，是實現分布式自治、工業控制自動化的重要支撐。

邊緣計算是計算系統從扁平到邊緣，以及面向 5G 網絡架構演進的必然技術，同時也提供了一種新的生態系統和價值鏈。第三方數據分析機構IDC 預測，到2020年，全球將有約500億的智能設備接入互聯網，其中主要涉及智能手機、可穿戴設備、個人交通工具等，其中 40% 的數據需要邊緣計算服務。邊緣計算有著強大市場潛力，也引起了各研究機構、標準組織、服務提供商和產業界極大的關注。

目前，邊緣計算技術與應用仍處于發展初期階段，亞馬遜、谷歌和微軟等云計算巨頭是該領域的領跑者。

2017年，亞馬遜攜AWS Greengrass 進軍邊緣計算領域，走在了行業的前面。該服務將AWS擴展到設備上，這樣就可以“在本地處理它們所生成的數據，同時仍然可以使用云來進行管理、分析數據和持久的存儲”。微軟公司計劃未來4年在物聯網領域投入 50 億美元，其中包括邊緣計算項目。2017 微軟發布了Azure IoT Edge 解決方案，該方案“將云分析擴展到邊緣設備”，支持離線使用。該公司還希望聚焦于人工智能應用。

谷歌2017年以來已宣布了兩款相關的新產品，即硬件芯片Edge TPU 和軟件堆棧Cloud IoT Edge，意在幫助改善邊緣聯網設備的開發。谷歌表示，“Cloud IoT Edge 將谷歌云強大的數據處理和機器學習功能擴展到數十億臺邊緣設備，比如機器人手臂、風力渦輪機和石油鉆塔，這樣它們就能夠對來自其傳感器的數據進行實時操作，并在本地進行結果預測。”

（責任編輯：fqj）