为何说边缘计算是补足产业数字化的最后一块木板？

如何从智能云向智能边缘延伸，这是上下游厂商都在思考的问题。当计算被推进到网络边缘，更加靠近数据源头，终端设备可以在接近本地一侧获得分析响应，以缓解从端到云的数据量传输负担，与之相应的存储和带宽成本也会减少。然而，随着数据量的指数级增加和计算环境愈发复杂，要想构建一套完整的云、边缘、终端体系是非常不容易的。

数据显示，到2020年物联网带来的经济附加值将达到1.9万亿美元。根据MetcalfesLaw，网络价值和用户数的平方是成正比的，当越来越多的人和智能的物连接在一个网络上，会让整个网络增值。调研机构预计，未来79%的物联网流量将通过网关接入，50%的网络流量将来自物联网，而物联网将贡献超过500亿的连接。与此同时，每个人、每个物体在每天所产生的数据量也将是当前的2000倍。巨大的商机由此而来，不止为管道商，更是为上游芯片商和服务商。

与此同时，每个企业都在经历多云之旅。Gartner表示：“到2020年，75%的企业将已部署多云或混合云模式。”多云之旅由混合云和原生公有云这两大主要云战略提供支持。每种方法虽然各具特点却又呈互补，并且通常被同一客户同时采用。这两种方法均旨在以差异化方式开创新商机，并交付切实可行的业务成果，是探索开启多云之旅的最佳途径，VMware的研究表明83%的云购买者都在寻找从数据中心到云端的统一基础架构及运维。

亚太地区预计到2020年将拥有86亿台物联网(IoT)设备，并到2025年成为全球5G网络规模最大的地区，5G连接数量将达到6.75亿。要想充分利用由此产生的海量数据，企业必须具备在边缘处理数据的能力，才能快速获得洞察力并做出实时决策。因此，IoT设备和应用程序将越来越多地内置数据分析和数据精简等服务，从而更合理、更快速、更智能地决定哪些数据需要立即处理，哪些数据需要发送回核心或云中，甚至哪些数据可以被丢弃。

事实上，在边缘实现智能化已经成为英特尔、微软、思科这些科技巨头的共识，但是深入到像工业、能源、制造等领域的实际场景中，要想实现真正的“边缘智能”有着不小的挑战。像微软就在与美国超市品牌Kroger借助智能云和边缘的技术打造“智慧商店”，并已经对各自总部附近的零售店进行了改造。

据了解，双方的合作范围涉及智能货架、终端设备、门店购物效率、定价、补货、广告投放转化等方面。以“数字化货架系统(EDGE)”为例，其利用数字货架显示屏取代了纸质价格标签，可以显示商品促销等信息。

目前，这套系统已经部署在美国的数十家Kroger连锁店。与传统货架需要人工张贴纸质价签、条码等信息相比，运行在Azure平台的新系统能够在数分钟内更新两万条价格信息。

举个例子，如果消费者想购买某个品牌的意面酱料，那么当其走到这个意面酱料所在货架的时候，货架系统就会发出提示信号，对于一些拜访数十种酱料品牌的货架来说，无疑可以提升不小的选购效率。除了EDGE，改造的系统还包括导购体验、个性化广告等。客户可以通过克罗格应用提前生成购物清单，应用会指导他们在商店选购商品。

对于制造业来说，将从更智能的边缘设备中获益匪浅。利用IoT设备在边缘处理数据，制造商可以通过检测设备故障的早期迹象来实现预测性维护，这有助于防止那些妨碍生产的故障发生或进行不必要的维护检查。

和利时研发的自动化系统支持着全球25000台套工业系统设备的日常运行，覆盖中国高速铁路、地铁运营和核电、火电厂自动化控制等市场。要对全球2万多台套系统设备进行系统的管理与维护绝非易事，按照传统方式，这需要消耗大量人力、物力、精力实施现场服务、巡检和定期维护。

快速发展的业务和不断增加的客户，带来了不断增长的现场服务需求，随之而来的还有不断增长的服务规模和投入，以及相应激增的管理、沟通、协调等等的一系列问题。此外，现场服务的传统方式效率较低，现场技术人员在发现疑难问题后，往往需要与总部进行反复的技术沟通，再加上设备零件替换等所花费的时间，常常需要设备停工检修。

对于装备生产线、发电厂这样的大规模企业来说，生产暂停就意味着巨大损失。以热电厂中的一台锅炉设备为例，维修本身也许只要几个小时，但前期等待锅炉冷却、后期重新上水加热，都需要较长的时间，前前后后至少要停产一周——对于日发电量数千万度的发电厂来说，这造成的直接经济损失已经相当惊人了。

显然，最大限度地避免计划外停机，提高运营维护效率，加快维修反应速度，是和利时要解决的核心问题，这就需要借助云计算、物联网技术打造远程实时巡查和诊断、技术专家远程服务，构建一套工业自动化控制平台，

整体来看，云计算服务最多的还是设备端，物联网则是连接这些端的关键桥梁，无论是之后衍生出的移动边缘计算还是移动云计算，都在将重心引到端上，而不是将精力"浪费"在传统的IaaS或PaaS端。因此，云服务商在处理工作负载时仍将遵循"大智能"在云端，"小智能"在边缘的原则，但长期来看产业上下游围绕边缘场景打造智能化的解决方案已成必然趋势。