在人工智能時(shí)代，計算力也就是數據處理能力，已經(jīng)成為重要生產(chǎn)力。隨著(zhù)智能設備不斷普及，提升計算能力已經(jīng)成為業(yè)界主要努力方向之一。在近日舉行的中國國際社會(huì )公共安全產(chǎn)品博覽會(huì )上，經(jīng)濟日報記者了解到，不少科技公司正發(fā)力研究邊緣計算這一新型計算方式，為即將到來(lái)的物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代布局。

當前，云計算已成為耳熟能詳的計算方式。有報告認為，中國的云計算市場(chǎng)規模已經(jīng)突破千億元大關(guān)。然而，云計算模式也存在不少技術(shù)瓶頸。有專(zhuān)家認為，隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及，智能設備將大量出現，預計到2020年，將有500億臺設備連接到網(wǎng)絡(luò )，對計算能力的要求將出現爆發(fā)式增長(cháng)。在此背景下，傳統云計算架構難以滿(mǎn)足龐大的計算需求。此外，云計算存在的網(wǎng)絡(luò )延遲問(wèn)題，也將難以應對自動(dòng)駕駛等新興智能設備運行方式的要求。

本屆安博會(huì )上，人工智能創(chuàng )業(yè)企業(yè)——地平線(xiàn)發(fā)布了XForce邊緣AI計算平臺，可實(shí)現人臉和人體抓拍識別、人體行為分析等功能，能廣泛應用于安防等場(chǎng)景。地平線(xiàn)創(chuàng )始人、CEO余凱認為，邊緣計算將成為一種趨勢，與云計算形成互補?！皞鹘y的云計算模式是數據被終端采集后傳輸匯集到集中式云計算中心，計算后再返回結果，存在網(wǎng)絡(luò )延遲導致的延時(shí)性——對自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō)，很可能會(huì )導致致命錯誤?！?/p>

而邊緣計算的核心理念是將數據的存儲、傳輸、計算和安全交給邊緣節點(diǎn)來(lái)處理。但是，邊緣計算并非讓終端自己完成所有計算，而是在離終端更近的地方部署邊緣平臺，來(lái)完成大量實(shí)時(shí)的計算，對于需要集中式處理的計算，則交由云計算中心處理——如此，邊緣計算與云計算分工協(xié)作，滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的計算需求。目前，包括云計算三巨頭亞馬遜AWS、微軟AZURE和阿里云在內的眾多科技公司都已在布局邊緣計算。

“除了響應時(shí)間快，邊緣計算還可以節省大量帶寬，大大降低服務(wù)器端的負載?！庇鄤P表示，“由于缺乏高性能、低能耗的邊緣人工智能處理器，邊緣計算目前占比較低。但是，未來(lái)越來(lái)越多的計算會(huì )出現在前端，我們高度看好這一趨勢”。

如果把云計算比作物聯(lián)網(wǎng)的“智慧大腦”，邊緣計算更像是物聯(lián)網(wǎng)的“神經(jīng)末梢”——

邊緣計算：讓萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代加速到來(lái)

■王 鵬 張 敏

《解放軍報》，2018年3月2日

邊緣計算是一種在靠近物理實(shí)體或數據源頭的網(wǎng)絡(luò )邊緣進(jìn)行數據計算、存儲與應用的創(chuàng )新模式，已成為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵趨勢之一。相比于云計算，邊緣計算能有效破解網(wǎng)絡(luò )帶寬的限制，更好地滿(mǎn)足實(shí)時(shí)響應需求。同時(shí)，邊緣計算更加敏捷、實(shí)時(shí)、智能，還擁有較好的數據處理能力。未來(lái)，邊緣計算將成為云計算的得力助手，在新一輪高技術(shù)軍事對抗中發(fā)揮重要作用。

邊緣計算從來(lái)“不邊緣”

曾幾何時(shí)，人們對于構建物聯(lián)網(wǎng)的“神經(jīng)末梢”——邊緣計算還處于“紙上談兵”階段。如今，隨著(zhù)智能手機、可穿戴設備等邊緣計算設備的大規模涌入，邊緣計算也日益成為新技術(shù)發(fā)展的“燃爆點(diǎn)”，正加速改變著(zhù)我們的日常生活。

你能想象到身邊一處不起眼的路燈，就是邊緣計算的一次技術(shù)革新嗎？傳統路燈照明能耗巨大，然而通過(guò)邊緣計算技術(shù)實(shí)時(shí)控制路燈的開(kāi)啟，可以使節能效率提升80%。同時(shí)，還可以在路燈上安裝用于收集城市路面信息、空氣質(zhì)量和噪音值的傳感器，再通過(guò)邊緣計算對數據加以處理，一座智慧新城便悄然誕生。

還在擔心每天乘坐的電梯會(huì )“吃人”嗎？雖然電梯內已裝備有收集載客人數、運行時(shí)間的各類(lèi)傳感器，但數以萬(wàn)計的數據傳輸到云計算中心很難“錙銖必較”，更無(wú)法提早預知電梯故障。邊緣計算“入駐”電梯后，各類(lèi)數據可實(shí)現“就近”分析處理，為電梯的安全運行增添了更多保障。

未來(lái)，我們的生活方式和工作模式將因邊緣計算徹底改變，出租車(chē)可能不再需要司機，健康監測也不必非要去找醫生，各行各業(yè)都將因為邊緣計算為物聯(lián)網(wǎng)注入的“催化劑”而獲得數字化轉型，萬(wàn)物互聯(lián)的智慧時(shí)代或將加速到來(lái)。

目前，邊緣計算主要包含應用域、數據域、網(wǎng)絡(luò )域、設備域四個(gè)功能域，不僅能為各類(lèi)終端提供開(kāi)放接口，還可實(shí)現數據優(yōu)化服務(wù)，保障數據的安全與隱私性。通過(guò)把邊緣計算貼近或嵌入各類(lèi)傳感器、儀表和機器人等設備節點(diǎn)，將有力支撐各類(lèi)設備的智能互聯(lián)及應用。2017年11月，英國ARM公司正式推出邊緣計算的處理器構架模型，進(jìn)一步強化其在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應用。

同時(shí)，邊緣計算還將在工業(yè)和軍事領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。尤其是對于自動(dòng)駕駛的汽車(chē)、列車(chē)、無(wú)人戰車(chē)、無(wú)人艇和無(wú)人機，邊緣計算能更好地握緊“方向盤(pán)”，避免在遇到自然災害、信號干擾或技術(shù)故障等危險時(shí)，因與遠程指揮中心“失去聯(lián)系”而釀成大禍。

物聯(lián)網(wǎng)的“神經(jīng)末梢”

在物聯(lián)網(wǎng)的世界里，每一粒沙子都將擁有自己的IP地址。隨著(zhù)各類(lèi)設備大規模接入物聯(lián)網(wǎng)，在終端設備上產(chǎn)生的海量數據也對數據的高效處理提出了更高要求。面對大數據和物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的“數據”壓力，云計算不失為一種應對挑戰的有效方式。

未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)或軍事物聯(lián)網(wǎng)的所有數據都將依靠云數據中心統一處理，計算設備與網(wǎng)絡(luò )帶寬勢必不堪重負。尤其是在瞬息萬(wàn)變的未來(lái)戰場(chǎng)，數據處理1秒鐘的延遲都可能導致戰爭的失敗。其實(shí)，物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代大部分嵌入式小型設備的信息采集處理完全可以在靠近終端處完成。在更加靠近數據源的地方進(jìn)行計算，成為邊緣計算誕生的首要目的。

通俗地講，如果把云計算比作物聯(lián)網(wǎng)的“智慧大腦”，邊緣計算更像是物聯(lián)網(wǎng)的“神經(jīng)末梢”。這就好比人的手碰到火焰會(huì )下意識的縮回，然后大腦才感知手碰到了火，邊緣計算起到的恰恰就是“下意識”存在的作用。邊緣計算主要通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將“計算能力”部署在網(wǎng)絡(luò )的邊緣，“就近”向附近的終端、傳感器和用戶(hù)提供各類(lèi)通訊及計算服務(wù)。

更何況，隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)各類(lèi)數據信息的爆炸式增長(cháng)，云計算這個(gè)“大腦中樞”何時(shí)才能接收到各類(lèi)終端和傳感器上傳的信息、何時(shí)才能完成數據處理并合理反饋都有待考量。這時(shí)，利用邊緣計算便可高效迅速地完成數據的處理與反饋。

戰場(chǎng)富礦的“掘金者”

如今，軍事物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人與信息化武器裝備和作戰系統相結合的最佳載體，被譽(yù)為“一座尚未開(kāi)采的軍事富礦”。未來(lái)的武器裝備、作戰個(gè)體和戰場(chǎng)環(huán)境的狀態(tài)與特征，都可通過(guò)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行實(shí)時(shí)感知和快速處理。美軍研發(fā)的單兵作戰信息系統，就可收發(fā)統一的戰場(chǎng)態(tài)勢圖、火力計劃書(shū)、行動(dòng)計劃表等內容，還可以接入戰術(shù)互聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現特定區域內的小組廣播和點(diǎn)對點(diǎn)通話(huà)。隨著(zhù)邊緣計算的加速發(fā)展及在軍事物聯(lián)網(wǎng)中的廣泛應用，“神經(jīng)末梢”式的計算方式有望成為戰場(chǎng)富礦的“掘金者”。

在科幻大片中，作戰機器人采用的正是軍事物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。每一個(gè)作戰機器人都是軍事物聯(lián)網(wǎng)上最普通的網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)，如何有效指揮“天羅地網(wǎng)”里每一個(gè)小型作戰集群，成為軍事物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展亟待解決的重要課題。美軍目前正在研制以“蜂群”無(wú)人機、無(wú)人艇和無(wú)人作戰機器人為代表的群化武器，此類(lèi)武器既能通過(guò)遠程指揮中心對整個(gè)集群進(jìn)行控制，每個(gè)集群也要有自己的“領(lǐng)頭羊”對集群內各個(gè)體進(jìn)行戰術(shù)分配。從這個(gè)意義上講，邊緣計算已經(jīng)成為群化武器的戰場(chǎng)“指揮中樞”。

如何有效發(fā)揮各類(lèi)傳感器在軍事物聯(lián)網(wǎng)中的重要作用，已成為近年來(lái)各國研究的熱點(diǎn)。經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，美軍先后開(kāi)展了收集戰場(chǎng)信息的“智能微塵”系統、遠程監視戰場(chǎng)環(huán)境的“倫巴斯”系統、偵聽(tīng)武器平臺運動(dòng)的“沙地直線(xiàn)”系統、專(zhuān)門(mén)偵收電磁信號的“狼群”系統等一系列傳感系統的研究與應用。

2017年，英特爾公司正式推出世界上首個(gè)擁有專(zhuān)用神經(jīng)計算引擎的視覺(jué)處理單元，進(jìn)一步實(shí)現了人工智能與邊緣計算的“牽手”，或將在軍事圖像處理中發(fā)揮重要作用。邊緣計算的應用將進(jìn)一步提升傳感器的工作效能，同時(shí)實(shí)現更加安全保密的信息處理，為未來(lái)戰場(chǎng)多要素有效感知注入一針“強心劑”。

摘自《經(jīng)濟日報》