2020年什么技术最热？是AI、5G还是自动驾驶？

其实都不是。

伴随着越来越多客户意识到数字化转型的重要性，工业互联网与边缘计算都成为了客户业务转型的重要推动力，后者更被认为是堪比云计算的重要技术变革，即我们常说的“边云协同”。而这一切的变化，都是边缘计算的顺势而为。

边缘计算这个概念出现的时间其实并不长。从2016年底边缘计算产业联盟（ECC）成立，到2017年发布边缘计算参考架构1.0，再到今天《边云协同2.0白皮书》的出现，边缘计算发展也不过就是短短几年的时间。

但就在这几年中，5G商用化、新基建以及智能制造的持续推动下，中国数字经济逐渐壮大，边缘计算也迎来良好的产业发展机遇。在产业数字化和数字化产业的滚滚浪潮中，在智能制造、智慧城市等新兴行业应用带来的海量数据处理需求中，传统云计算能力已无法支撑起规模日趋庞大且异地分散的数据处理与计算需求。

基于此，在5G高速率、低延时、大连接的特性下，边缘计算应势而起。通过在网络边缘侧部署节点，就近提供计算、存储和网络资源的边缘计算服务，成为解决这一问题的最佳方案。

边缘计算，从产业共识到产业实践

对近年边缘计算产业的快速发展，ECC提出了一个新的趋势观点：边缘计算产业的发展正在从“产业共识”走向“落地实践”，边缘计算的主要落地形态、技术能力发展方向、软硬件平台的关键能力等问题逐渐成为产业界的关注焦点，边缘计算2.0应运而生。

何谓边缘计算2.0？ECC将其定义为：包括云边缘、边缘云和云化网关三类落地形态；以“边云协同”和“边缘智能”为核心能力发展方向；软件平台需要考虑导入云理念、云架构、云技术，提供端到端实时、协同式智能、可信赖、可动态重置等能力；硬件平台需要考虑异构计算能力，如ARM、X86、GPU、NPU、FPGA等。

这是业界第一次将边缘计算落地形态进行清晰的划分。其中，边缘云的重点在于边缘，强调了在边缘侧构建中小规模云服务能力，业务处理逻辑主要在边缘侧实现；而云边缘则强调了云，意味着云服务在边缘侧的延伸，业务处理逻辑主要在中心云实现。除此之外，ECC还全面描述了边缘计算的核心能力发展方向以及对软硬件平台能力需求，为新时期边缘计算产业的发展指明方向。

这也意味着边缘计算已经不仅仅停留在原本的“学院派”，更成为了面向生产应用场景的“实践派”，这其中重要的概念就在于“边云协同”。云计算是目前整个IT产业的大势所趋，但正如我们前面提到的，云计算并不是万能的，越来越多的计算设备让越来越多的数据汇集到云端，也使得云本身难以承受巨大的数据负载。

“边云协同”的出现则解决了这个问题——边缘计算被提升到了与云计算同等重要的地位，两者的关系并非是传统意义上的附属或者依赖，而是相互独立却又互为补充的“共生”关系。在业务场景中，边缘计算可以承担绝大多数需要实时统计的数据，而云端更承载大量的数据计算与存储任务。

从这个角度看来，边缘计算发展已经进入了新阶段——从理论到实践的阶段。即便这些实践目前看起来还有很大的提升空间，但至少迈出这一步就意味着成功了一半。

边缘计算成新基建发展重要支撑

边缘计算最明显的就要属对“新基建”的支撑。2020年，“新基建”正式上升为国家战略，在国家政策以及地方数字经济发展需求的共同作用下，5G、工业互联网、大数据中心和人工智能等技术迎来难得的发展机遇，而这其中工业互联网所代表的，恰恰就是边缘计算本身。

随着海量终端设备和应用的广泛接入，数据洪流正汹涌而来，对企业现有网络架构的时延、带宽、安全等方面提出了巨大挑战。同时意味着集中式的数据存储和处理模式将面临难以化解的性能瓶颈和数据处理压力。

如何破局？唯一的办法是把业务逻辑和应用下沉到离设备和终端更近的边缘位置上，能从根本上减轻对中心集中处理的压力，并实现真正的低延时和高速率。这样既解决行业碎片化导致设备连接困难的问题，又可以实现边缘侧与中心云的高效协同，也恰恰符合“边云协同”的核心定位。

从这个意义上讲，如今几乎所有的智能化设备都可以借助边缘计算来实现。虽然业界近几年对于人工智能一直保持肯定的态度，但是我们也看到包括自动驾驶在内的许多人工智能失败案例，甚至有人调侃其为“人工智障”。究其原因，就是没有在边缘侧实现充分的计算，没有让边缘计算真正发挥价值，这也证明了单纯的云计算对于超大规模部署来说依然难以完全兼顾和覆盖。

“边云协同”的价值由此凸显。就“新基建”来说，5G、工业互联网、大数据中心和人工智能几个核心类别都与“边云协同”有着密切的关系，其中5G是实践“边云协同”的网络基础、大数据中心是实践“边云协同”的后端保障，工业互联网与人工智能恰恰是“边云协同”的最佳体现。

一定程度上讲，没有边缘计算提供低延时，很多高实时性的场景将无法实现，不仅在工业领域，在智能交通、智能家居、智能医疗等领域，都依赖边缘计算的低延时实现智能化的应用处理。正因如此，只有边缘计算技术体系发展成熟，形成规模化产业效应，才能降低用户对“智能”的使用门槛。也只有通过边缘计算降低回传带宽、链路租赁、存储和管理等成本，边缘计算才能成为大家选择的理由，新基建的发展才有了持续推进的基础和动力。

边缘计算赋能行业数字化转型

数字化转型是数字经济时代的必经之路，边缘计算正在凭借自身技术特性及优势，赋能各行业数字化转型。

海尔一直被业界视为数字化转型的典范。日常生活中我们许多人家中都会用到海尔的设备，比如洗衣机、冰箱、电视等等“大件”，但你可曾注意到，包括洗碗机、净水器甚至智能马桶盖在内的许多小家电也同样是海尔的强项。这些终端设备许多都被赋能智慧计算，成为了边缘的一份子。在工业生产中，海尔同样也在努力践行着“边云协同”的理念。在工业园区，海尔落地MEC（UPF+MEP），构建了行业内首个“5G+MEC”虚拟专网。通过“云边协同”的质检方案，实现质检应用部署中的资源、业务管理、应用管理、以及检测服务的云边协同。全面的数字化使得海尔在“边云协同”的架构下业务场景变得更加智能、更加成熟，也更具备市场竞争力。

不仅是海尔，如今许多制造企业在产品的研发、设计、制造、运营等全过程都已基本实现了信息化。而随着物联网、智能传感、人工智能等技术不断发展成熟，以及与传统工业的深度融合，工业智能化的发展也具备了良好的基础条件。

“降本增效”是每个企业所追求的目标，也是“边云协同”的客观结果。在采用边缘MEC和企业云平台边云协同部署方式后，用户可以根据自身需要在平台侧订阅相关机器视觉服务，通过端、边、云互相协同实现算法加载到边缘计算侧，将传统孤立视觉系统（包含视觉控制器，视觉应用软件，工业相机）转化为集中处理+分布采集和控制模式，多个工位不同的视觉检测工程，同时在MEC侧运行，并将检测结果返回到云端。据统计，在采用“边云协同”的方案之后，其整体成本（包括布线成本、硬件及算力浪费）得到大幅度降低，总体投资成本降低约40%。

除了工业互联网之外，边缘计算还可以应用到数字经济社会中的方方面面，例如金融、新零售、文化旅游等。甚至在我们生活的方方面面，伴随着数字化时代的到来，我们都可以将边缘计算应用其中，通过“边云协同”实现数据的有序化管理，也实现智能化的升级和运维。

从边缘计算1.0到边缘计算2.0，边缘计算已从最初的概念落地成泥，实现从泛化概念到落地探索的跨越性发展，在新基建的助推下具备了更大的潜力与发展空间。对于边缘计算的发展，未来可期。

值此之际，边缘计算产业联盟诚挚邀请您共聚一堂。12月10日，北京香格里拉饭店，以“智联边云，共创产业新价值”为主题的2020边缘计算产业峰会（ECIS2020）即将开幕。