說起邊緣計算，就不得不提到一種海洋生物

那就是——

被稱為“海底邊緣計算能力者”的章魚小哥

確實，它身手敏捷、智慧過人

是位偽裝屆的大師

但，這些和邊緣計算有什么關系呢？

關于海底世界和人類生活中的邊緣計算，我們還請到了邊緣設備解決方案的提供者英飛凌，請他和章魚小哥就此展開一場“智者間”的談話。

英飛凌：

邊緣計算是云計算的一種補充和優化。如果說云計算是集中式、在“云端”進行的大數據處理，那么，邊緣計算則可以理解為邊緣側、靠近終端（例如手機、智能語音交互設備等）的大數據處理。

云計算能利用互聯網，不受空間和時間的限制。但因其處理的數據量過大、數據距離“云端”遙遠，因此可能出現反應遲緩，或者直接“歇菜”的尷尬局面。邊緣計算就能很好地解決這一問題——不用上傳至遙遠的云端，就近處理數據。邊緣計算低延時的特點，讓大數據處理更加準確、實時和高效。

據IDC預測，到2020年全球將有超過500億的終端和設備聯網，其中超過50%的數據需要在網絡邊緣側進行存儲、處理和分析。未來，通過邊緣計算與云計算的“相互扶持”，“隨處可計算”的局面將得以實現。

數據在云端、邊緣和終端設備之間流動

英飛凌：

是的，“邊緣”的概念分為兩種：

設備端邊緣計算：直接和應用設備耦合在一起工作、可以在終端完成整個計算和決策的過程。工業自動化機器人（機械臂）、智能手機、工業網關等嵌入式系統都屬于此。

嵌入式系統一般涵蓋完整的數據采集、處理、計算等系列功能

另一種“邊緣”通過近距離的網絡組網（包括有線局域網、無線局域網、藍牙等方式），為設備端提供更強大的計算能力的基礎設施，如無線基站、區域數據中心等。

數據顯示，到2021年，全球數據流量有望突破20ZB。面對如此龐大、跨越現實與數字世界的數據流，“邊緣計算”如何實現數據采集、處理、計算、加密等一系列的功能——

英飛凌：

好的，這就給大家介紹一下！

1. 傳感器，賦予邊緣設備“智能感官”

針對不同應用，邊緣設備可以配備各種不同的傳感器，實現對周圍環境與信息的感知、識別。例如，麥克風可以定位并識別揚聲器和聲音；光學攝像頭可定位并識別人和物體；雷達可以用于捕獲距離和速度，進行物體和手勢分類。此外，還有飛行時間，照明和接近傳感器，霍爾傳感器，運動傳感器，氣壓傳感器，物理/化學傳感器等等。

2. 32位微控制器，邊緣設備的“智慧大腦”

英飛凌擁有豐富的32位微控制器產品，能夠滿足更高性能、連接性、可靠性和安全性的應用需求。

例如，基于ARM Cortex-M內核的XMC 微控制器系列，專用于電力轉換、工廠和樓宇自動化、運輸、家用電器等領域；AURIX 微控制器系列在性能和安全性方面滿足汽車和工業市場的精準需求，其創新的多核體系結構能夠滿足最高的安全標準。

在微控制器領域，英飛凌擁有豐富的產品與市場經驗，并始終與上下游廠商保持緊密合作，不斷賦能包括邊緣計算在內的廣泛應用領域，支持客戶以更高效、更低成本的方式實現成功！

3. 安全加密芯片，邊緣設備遠離“空城計”

數據安全是邊緣計算的一項重要內容。為了保證數據安全，需要持續檢查邊緣設備的完整性，持續進行監測，檢查系統軟件是否被操縱，并核查計劃的系統軟件更新的原創性。

在與云端建立通訊時，邊緣設備必須首先檢查服務器與數據服務的真實性，然后再加密并發送數據。英飛凌為之提供專為邊緣設備設計的“嵌入式可信任平臺模塊”，用于確保系統的完整性，檢驗通訊設備的真實性，并完成數據的安全加密。

4. 邊緣AI的興起，新應用未來可期

當然，邊緣計算也是一個持續迭代更新的概念，不同技術的融合，使得邊緣計算的內核不斷創新，例如人工智能（AI）和神經網絡的應用，也正在賦能“邊緣AI”的落地。

得益于云端服務器廣泛的數據計算能力，人工智能（AI）和機器學習領域取得了巨大進步，發展出更加綜合性的人工神經網絡，以解決富于挑戰性的任務。隨著機器學習、神經網絡訓練等網絡架構和工具不斷適配、兼容到嵌入式系統上，越來越多的AI應用也可以直接在邊緣設備運行，于是“邊緣AI”成為了當下討論的熱點。

原文標題：看懂了章魚，竟然就明白了Hold住500億終端的邊緣計算…

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