边缘计算很火，去到物联网各大论坛/峰会/展会，很大概率能看到、听到这四个字。媒体行业也总在写，在问边缘计算。这么多的信息轰炸下来，你get到了哪些点呢?

　　此次，物联网空间站特别策划【边缘计算】专题，深度理解边缘计算市场与技术的那些事儿。

　　一个形象的比喻

　　要解释一个相对较新的技术，我们都颇爱比喻，吹牛撩妹的时候总会显得游刃有余。

　　比如可以通过用水用电来形容云计算的革新意义，用做菜工序来形容IaaS、PaaS、SaaS的不同。行业人士们这般脑洞大开，也是十分热闹。

　　但在边缘计算这块，华为从众多“选手”中脱颖而出，贡献了比喻界的“今日最佳”。

　　天生的“边缘计算”能力者——章鱼 。章鱼作为无脊椎动物中智商最高的一种动物，拥有巨量的神经元，其中脑部占有40%，其余60 %全部分布在八条腿(腕足)上。

　　利用这样的结构，章鱼捕食时就形成“多个小脑+一个大脑”的分布式计算机制，提高了活动灵敏性及多条腕足之间的配合。

　　这就是边缘计算的概念。在边缘侧就近处理采集到的数据，而不用上传至云计算中心，以此提高实时性、有效性以及减小中心的处理压力。

　　多个不同角度的市场预测

　　今年7月，Gartner公布了2018物联网技术成熟度曲线，披露了对于物联网技术及趋势的多项见解。

　　Gartner--2018物联网技术成熟度曲线

　　在这张被分成5个阶段(分别是：技术诞生的萌芽期、期望膨胀的过热期、泡沫破裂的低谷期、稳步爬升的复苏期、以及实质生产的成熟期)的曲线图中，边缘人工智能技术处在第一阶段——萌芽期，物联网边缘分析技术则处于萌芽期与峰值期的交界点 ，二者都处在被人们的兴趣、期望而推动上升的阶段。

　　这个时候，我们能看到很多积极的预测：

　　IDC 推算 ，到 2019 年，全世界 40% 的终端 设备将会实现智能化;

　　CB Insights 的市场规模量化工具预测，到2022年，全球边缘计算市场规模 预计将达67.2亿美元;

　　IDC 预测 ，到2020年，边缘计算的相关支出 将占物联网所有支出的18%。

　　Gartner预测 ，到2021年，40%的大型企业会将边缘计算纳入项目范围 ，而2017年这一比例仅为不到1%。

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　　从数据来看，是一派蒸蒸日上、欣欣向荣的场面。

　　企业战略的N种打开方式

　　行业地位蒸蒸日上的边缘计算，自然吸引了产业链众多企业、机构的参与，进而纷纷表示“加我1个 ”。

　　但企业基因/定位不同，方式策略就有差异，以下就是边缘计算布局的N种打开方式：

　　亚马逊 发布了 AWS Greengrass边缘计算服务。

　　在Build 2017开发者大会、Build 2018开发者大会上，微软 分别推出Azure IoT Edge服务、开源Azure IoT Edge Runtime，将机器学习、高级分析和人工智能能力放在前端物联网设备中。

　　华为 在2017世界移动大会，发布基于边缘计算的物联网EC-IoT解决方案，方案由终端通信模块、边缘计算网关和敏捷控制器共同构成。

　　阿里云 在2018云栖大会，发布首个IoT边缘计算产品Link Edge。

　　百度云天工 对外发布边缘计算产品“智能边缘”，将云端的数据管理与计算功能以软件的方式放在设备端上，提供本地消息收发、本地数据计算、AI推断三大主要功能。

　　腾讯云 从“CDN+云”角度，赋予CDN智能计算能力，在视频直播、游戏等领域展开探索。

　　利用自有优势，网宿科技 将CDN节点升级为边缘计算节点，逐步搭建起边缘计算平台，开放包含计算、存储和安全在内的边缘计算资源及服务。

　　在Next云计算大会，谷歌 宣布推出硬件芯片Edge TPU和软件堆栈Cloud IoT Edge，从软硬两方面抢攻IoT边缘运算。

　　英 伟达 推出新一代嵌入式计算平台 Jetson TX2，为终端设备配备智能视频分析等强大的 AI 功能，减少过程中无用的数据量，重新定义将高级AI从云端扩展到边缘的可能性。

　　英特尔 推出Intel至强D-2100处理器芯片，帮助用户将计算迁移到边缘，以适应各类场景下的连接设备。

　　以及高通 ，表示将和众多运营商合作构建5G网络边缘计算能力，进一步释放边缘计算潜能。

　　此外，我们还能看到多家企业机构的抱团合作，以边缘计算为核心，以联盟为载体 ，共同发展，推动进步。

　　最终，包含产业联盟、核心研究机构、芯片厂商、电信设备商、电信运营商、软硬件服务商、第三方应用和内容提供商等等在内，都加入了边缘计算产业大本营，场面热闹得很。

　　点开大图可清晰查看

　　资料来源：广证恒生报告《TMT行业：云时代重要补位者，边缘计算有望成为新风口》

　　边缘计算将在期待与不足中摸索前行

　　市场前景这么好，参与企业这么多，但关键还是要解决边缘计算在哪里应用的问题。

　　因为边缘计算具有实时、短周期数据分析的基本特点，在本地业务的处理与分析上相比云计算十分占有优势。 比如自动驾驶，一旦数据传回云计算中心反应慢了，轻则驾驶体验大打折扣，重则产生交通事故，是值得万分重视的事。

　　同样其他熟知的梯联网、工业制造、能源电力、智慧交通等领域，都在向边缘计算抛出橄榄枝。可能不是“没你不行”，但至少也是“有你才更美”。

　　当然，边缘计算的技术难度与标准不统一等痛点依然存在。我们回想上文的技术成熟度曲线，承载着众多行业期望的边缘计算往后定将经历泡沫低谷期 ，在这段时期能坚持下来的企业，也将带领市场反思问题，从实际出发考虑技术的价值与应用方案，最终实现边缘计算应用的常态化与规模化，走向技术与市场的成熟期。