近幾日，圍繞邊緣計算的話題不斷，除了資本市場上的火熱，在兩會上，邊緣計算也出現(xiàn)在全國“兩會”各位委員代表的提案中。

邊緣計算中的“邊緣”是個相對概念，指從數(shù)據(jù)源到云計算中心數(shù)據(jù)路徑之間的任意計算資源和網(wǎng)絡(luò)資源。邊緣計算的基本理念指利用邊緣設(shè)備已有的計算能力，將應(yīng)用服務(wù)程序的全部或部分計算任務(wù)從云中心遷移到邊緣設(shè)備終端執(zhí)行，降低能源消耗。

網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備不僅從云中心請求內(nèi)容及服務(wù)，而且還可以執(zhí)行部分計算任務(wù)，包括數(shù)據(jù)存儲、處理、緩存、設(shè)備管理、隱私保護等?？梢哉f邊緣計算分擔了部署在云端的部分計算能力，降低物聯(lián)網(wǎng)高頻、碎片計算、傳輸和回源帶來的延時、擁塞等問題，使AI時代下多場景應(yīng)用不再受限于網(wǎng)絡(luò)帶寬傳輸能力。另外，邊緣計算的“邊緣”不限制在邊緣服務(wù)器這樣的邊緣節(jié)點，還包括網(wǎng)絡(luò)邊緣的攝像頭、智能手機、網(wǎng)關(guān)、可穿戴的計算設(shè)備和傳感器等設(shè)備。

基于邊緣計算自身的技術(shù)優(yōu)勢及特點，從目前產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，在智慧城市、智慧交通、智能家居等對時延、帶寬、成本等指標要求較高的場景將得到重點應(yīng)用。當前存量的云計算、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過與邊緣計算結(jié)合，將顯著提升對于以上高要求場景需求的支撐能力，例如在自動駕駛中有望依托邊緣計算解決其感知與運動數(shù)據(jù)分析判斷的的時效性、安全性問題。

另外，多個新興發(fā)展的行業(yè)對邊緣計算都有較為現(xiàn)實的需求，以車聯(lián)網(wǎng)、直播游戲、4K/VR等垂直領(lǐng)域?qū)吘売嬎愕男枨笠脖容^明確。有相關(guān)證券公司表示，參照物聯(lián)網(wǎng)、云計算產(chǎn)業(yè)，邊緣計算潛在市場規(guī)模有望達數(shù)百億以上。尤其是隨著5G網(wǎng)絡(luò)的商用將驅(qū)動新一輪的流量周期，開啟內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)行業(yè)云安全和邊緣計算新業(yè)態(tài)的成長空間，邊緣計算將成為建設(shè)5G網(wǎng)絡(luò)邊緣云的普遍模式，為實時性和帶寬密集型業(yè)務(wù)提供更好的支持。

視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為前后端分屬較為明顯的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，在邊緣計算的應(yīng)用方面有很大潛力。攝像機作為前端采集設(shè)備，目前已經(jīng)實現(xiàn)了從“看得見”到“看得清”的轉(zhuǎn)變，接下來正在向“看得懂”邁進，因此行業(yè)內(nèi)正在極力推進攝像機能夠?qū)崿F(xiàn)對視頻圖像內(nèi)容的實時處理，不但能夠極大地降低信息傳輸系統(tǒng)和后端設(shè)備的負擔，同時還能夠提升整個安防系統(tǒng)的響應(yīng)速度，為安防領(lǐng)域一直提倡的“事前預(yù)警、事中制止、事后復(fù)核”理念走向現(xiàn)實的提供最有利技術(shù)支撐。

比如在人臉識別應(yīng)用當中，通過前端抓拍+中心分析的前后端智能相結(jié)合的模式，將人臉識別智能算法前置，在前端攝像機內(nèi)置高性能智能芯片，通過邊緣計算，將人臉識別抓圖的壓力分攤到前端，解放中心的計算資源，以集中優(yōu)勢計算資源做更高效的分析。

在去年12月底，召開的華為智能計算大會上，華為智能計算將結(jié)合華為的四大能力，通過芯片和技術(shù)創(chuàng)新，來滿足客戶期望的算力，通過云邊協(xié)同的架構(gòu)和高帶寬、低延遲、無縫的網(wǎng)絡(luò)覆蓋實現(xiàn)數(shù)據(jù)的協(xié)同和互通；通過一體化解決方案來降低人工智能使用的門檻，讓AI更簡單，像使用水電一樣便利。另外，?？低?/u>一直大力倡導(dǎo)AICloud架構(gòu)，該架構(gòu)由云中心、邊緣域、邊緣節(jié)點三部分構(gòu)成，實現(xiàn)從端到中心的邊緣計算+云計算，使得圖像目標細節(jié)傳輸更高效，數(shù)據(jù)分級應(yīng)用更加靈活。