來自：東方IC；本文來自微信公眾號：鮮棗課堂（ID：xzclasscom）；作者：小棗君，本文為作者在“新工業 智物聯”全國巡回研討會的主題演講速記。

在5G所有的技術里面，和工業領域最相關的，就是邊緣計算。

現在行業各界對于邊緣計算還是比較關注的，作為一項熱點技術，媒體上新聞上經常被提到。

實際上我們說邊緣計算，邊緣計算到底是什么？

最開始發明的一個計算機，ENIAC，屬于大型機，IBM的時代；包括NASA美國航空航天局，冷戰時期的登月計劃，也用的是IBM的大    型機。

后來出來PC小型機，IBM也做，還有康柏、蘋果，我們就進入了PC時代，電腦尺寸也隨之變小。

如今進入21世紀，我們已經開啟云計算時代，大家天天都在說它，看它，用它。

圖片來自演講PPT，下同

云計算實際是基于互聯網的計算方式。

不管大型機、小型機還有云計算，都是算力，就是按照需求和程序去計算。

云計算就是我們借助互聯網的方式，把算力換了一個位置，換了一種方式。

這個方式就是我們把所有的計算資源收攏一下，按照需求提供給用戶。

以前的資源是分散在各地的，可能有一個單位建了一個機房，擺了十幾個服務器，業務不太多，發現服務器是浪費。

結果忽然哪天業務上來了，算力又不夠了，又要擴建。

這種資源模式不夠彈性，不夠靈活。

國內云計算最大的就是阿里云，進步最快的是華為云，國外肯定是亞馬遜的AWS是做得最好的。

他們提供將資源聚攏的服務，把計算資源、存儲資源、網絡資源放在云上面，大家按需索取，用多少取多少。這種模式是彈性的、動態可伸縮的，同時也大幅減少了成本。

而之所以可以實現云計算的架構，一方面是因為成本的原因，另一方面也是因為現在基礎設施建設完善、覆蓋面更廣。

之前有一個段子說為什么在國外看到人家在地鐵上都是看書，為什么在中國地鐵上看到年輕人玩手機？

是因為中國的網絡信號覆蓋范圍更廣，光深圳一個城市的基站數量比法國一個國家的基站數量還多。

中國通信基礎設施厲害，能夠提供非常到位的網絡服務，才能讓云計算得到這么快的發展。

云計算依賴的是資源共通達到一種規模經濟。

云計算等于是把所有的計算資源、存儲資源和網絡資源當作一種基礎設施。

大家所熟悉的SaaS、IaaS、PaaS，不僅能夠以硬件作為基礎設施，也可以在上面安裝一些東西，例如操作系統，openstack，容器，軟件，提供不同級別層次的云計算服務給所有的用戶。

我們以前用的單點式的運算或者網格運算，就是某一個小區域的計算，各算各的，缺少關聯性。

現在的云計算模式，是大家放在云上面，力量集中一起算，這是兩種不同的計算方式。

做云計算有一個原因是本地的算力不夠，CPU太弱，內存太小，效率不夠；

所以放在云上面，云上資源共通，因此云的能力是很強大的，CPU很強，內存很大。

但是現在又有一個問題：隨著時間的發展，我們發現現在的臺式機、PC甚至手機的CPU、內存包括網速各方面的性能指標都在大幅提升，這就說明分布式計算可能還會又重新崛起的。

分布式計算有一個很典型的應用。

這兩年比較熱門的區塊鏈和比特幣，其實就是一種分布式計算。

我不知道大家了解區塊鏈有多少，舉個簡單的例子：

以前一個村子里，村民都是文盲，只有一個會計懂算賬，所以所有賬目都交給會計來算。

現在大家的文化水平都提升了，大家都會算賬，這個時候發現會計可能不靠譜，所以我們每個村民自己就記一本賬本。

一旦有甲借給乙錢，那我們從廣播里說一下，整個村子所有人記這筆賬，這樣每個人手上有一本相同的賬。

假如有一個人篡改了自己的賬，或者是自己的賬錯了，如何保證原來的公平與真實呢？

我們就看所有人的帳，超過50%的人是哪本帳，那這個賬就是對的。這就是剛才說的區塊鏈的一個例子。

分布式計算真的不難理解。我們說邊緣計算的時候，經常拿出這樣的動物：

這個動物大家應該都認識，章魚。

章魚是很神奇的動物，40%的神經元是在頭上，剩下60%在觸角上。

所以章魚做事情的邏輯與人類不同，它們很多決策不是由自己的大腦做出來的，是由自己的觸角做出來的。

他的觸角都有自己的獨立的決策權，我們也可以將其理解為一個算力（如下圖），實際上每個觸角都是一個腦袋，靠邊緣觸角去獨立思考，而大腦只處理其中一部分的信息。

這種例子很形象地解釋了邊緣計算——不僅像云計算一樣把所有的數據匯集在最頂端的那個云上算，也能夠將一部分算的功能下沉。

現在5G經常說一個詞叫“下沉”，就是把一部分的功能下移到邊緣端，讓邊緣端承擔計算功能。

之所以要用邊緣計算來發展，其實有兩個主要的原因。

雖然云計算很強大，可以動態彈性伸縮，可以省錢，但是它有兩個無法克服的缺點。

第一個就是數據量的問題。

隨著現在智能手機的發展，傳感器的發展，每天產生的數據量是大幅增加，如果每個人的數據量都在不停地增加，我們上傳到云上的數據量就會不斷增加。

雖然我們現在的是4G 150兆的水管，光纖百兆千兆的水管，但實際上這種水管是不夠用的，我們在城市的叫城域網，城域網之上就是骨干網，它們承受的壓力越來越大。

這個時候云計算的瓶頸就出現了，不管怎么擴建骨干網都不夠用，這是數據的重量問題。

第二個就是光速的問題。

數據傳輸的速率再快快不過光，因為我們現在用的是電磁波，就是每秒四萬公里，從這邊到北京一千公里，你來回是兩千公里，如果用數據網絡傳，就算你的設備不產生任何附加時延，都需要50毫秒。

50毫秒大家可能覺得很少，但是你要是放在特定的領域，這個50毫秒就非常重要了。

在工業制造，還有車聯網領域中，速率的差異是至關重要的，車聯網往10毫秒踩剎車和早10毫秒踩剎車帶來的區別就是有事故和沒有事故的差別，更嚴重的是出人命和沒出人命的區別。

傳統的云計算架構，云和端之間的距離比較長，越往上數據量越大。

小規模不會出現問題，但如果大家的數據量同時增加的話，400G或者多少T不停擴容，這種數據量壓力對于運營商來說是難以承受的。

所以邊緣計算的架構，有助于大幅縮短時延。

舉個例子，阿里在北京有一個云計算中心，在江蘇這邊的數據量越來越大，可能在南京這個地方再設一個邊緣計算中心，將計算一部分的功能下沉到邊緣，類比剛才說的車聯網自動駕駛之間的數據，就不需要從北京繞個大圈，而是直接到南京這邊的邊緣計算中心，可以大幅縮短你的時延。

另外，加了這個邊緣計算中心，邊緣計算中心和云計算中心之間的流量是不是也大幅減少了？

因為有很多的數據量已經在底層被處理過了，不需要完整把你收集上來的數據打包送上去。

根據IDC的報告，2020年將有500億的設備和終端聯網，這意味著物聯網現在擁有巨大的市場機會。

在這個基礎上有50%的物聯網網絡，面臨網絡帶寬的限制。

現在可以看到采集來的數據，這是預估的數據，2020年每個互聯網用戶每天訪問的數據是1.5GB，我自己是遠遠不止。

每個智能醫院每天生成3TB的數據，大家的硬盤大概是2T或者是4T的。

最恐怖的是高能物理，前兩天參加世界電信日大會，中科院的專家來講他們產出來的數據，非常龐大。

他說現在世界上產生的數據最大的就是高能物理，還有就是和航空航天有關的。在貴州的那個大鍋射電望遠鏡，FAST，一年產生的數據大概就是幾百PB。

圖片來自網絡

高能物理的大型電子對撞機產生的數據每年都是900PB，他們需要的存儲量非常驚人。

圖片來自網絡

由此可見邊緣計算的重要性。數據量越來越大，全部上云的話，怎么操作呢？

這張圖是英特爾的：

對于云計算和分布式計算，我們理解最大的區別是：云計算就是把所有從物這邊過來的數據直接放到云上，圖上這是一個云，由云實現存儲、計算、分析。

我們現在一天到晚講智能化、網絡化、數字化，實際上我們都是圍繞數據在轉的，我們從數據獲取價值。

邊緣計算從2017年后開始興起，它的意思就是我們從云、邊、物每一個層級都做存儲、計算和分析。

云肯定會繼續做，邊緣云也會做存儲、計算和分析，現在在手機已經在做存儲、計算、分析。

舉個例子，比如說華為有一個方案，華為在深圳有一些路口，裝了華為AI芯片的監控攝像頭，這個攝像頭有什么用？

監控這個路口所有的來來往往的車輛，AI芯片去計算可以算出現在的路口有多少輛車，是否可以動態地自己調整這個路口信號燈的時間長短。

有的時候我們開車發現那邊沒有車，一定要等到45秒，那干等的話不是影響了通行效率嗎？

如果直接由芯片進行計算改信號燈讓我們直接通過，就可以大幅提高交通效率。

邊緣計算的優勢非常明顯，可以提供更實時、更快速的處理能力，成本更低。

我待會介紹邊緣計算硬件的時候，大家會發現它可以很小很小，也可以很大，總之很靈活，算力也可大可小。

既然講到骨干網的話，提一個概念就是CDN，大家聽說過CDN嗎？很多人搞不清邊緣計算和CDN的關系。

CDN和邊緣計算看上去很相似，它實際上是緩存服務器，就像大家喜歡看一個電視劇，《甄嬛傳》，全民都在看，如果大家同時訪問騰訊視頻上的某個地方的一個云服務器，那服務器肯定要掛，那騰訊怎么辦？

我在北京有一個主服務器，那我在南京、無錫、蘇州分別設CDN服務器，把這些視頻放在上面，所以你訪問視頻的時候可能不一定訪問的是北京那邊的主服務器上，也可能訪問的是南京這邊的CDN服務器上的視頻。

CDN和邊緣計算最大的區別是什么？

CDN任務是存，而不是算，而且CDN的東西是靜態的東西，如果你要想看世界杯，是沒有辦法的，為什么？

因為世界杯上所有的東西是實時的，不可能提前錄或了世界杯的視頻再放到CDN上。

所以邊緣計算和CDN就是動態和非動態，實時和非實時的關系。

邊緣計算具有計算的能力，實際上強調的是計算兩個字，而CDN就比較笨一點，我們可以理解為死數據。

用邊緣計算很明顯的優勢就是數據安全的優勢，很多數據不用上最頂端的云平臺，可能上邊緣平臺。

對于在座的工業企業來說，如果我的邊緣計算中心就設在我的廠區的話，客觀上大部分的數據就保存在我的廠區里面，所以大幅減少數據泄密和發生安全風險的概率，大家心理上會更容易接受一些。

結合工業互聯網，邊緣計算會下沉到我們企業這一級別。如下圖，就是工廠外的網絡。

公有云或者是私有云，全部都是在工廠外的網絡上，而我們提供僅服務給用戶。

邊緣計算等于是從云計算里面撥了一部分的功能下沉，我又一次提到的“下沉”，下沉到工廠內部，OT大家都知道，就是工業上的這些網絡。

我們說的工業互聯網在我們通信人的理解就是OT、CT和IT。三T的同時升級，最終演進到工業互聯網、智能制造及工業4.0。

大家看這頁（上圖），這是更詳細一點的網絡架構。

在座各位應該很熟悉這個網絡，帶箭頭的是CT部分，云計算中心是IT部分，工業的這一塊就是OT部分。

邊緣計算中心功能上是IT部分，即把一小部分計算中心從工廠外面移到了工廠的車間這種級別，提供一些計算的能力。

這是5G的組網圖

5G和現有的4G從整體架構來說并沒有太大的區別，4G是接入網、核心網、承載網三網，5G也是一樣。

將個人信號接到網絡里面的稱為基站，和基站相關的就是接入網。

承載網就是圖上光纖傳輸那一模塊的東西。

核心網就是在電信機房里面負責對你進行位置管理、更新、鑒權、連接這些管理的大型路由器、電信級路由器。

接入網這一模塊中，5G的基站提供5G信號給終端、攝像頭、VR眼鏡、自動駕駛的車，采集數據。

在基站這里，就已經設邊緣計算了，可以有一個邊緣計算中心，具備計算能力。

如果大家看過基站外面的話，基站外面是一個天線饋線系統，拉到每一棟樓有一個小機房，往往集中在幾平方的面積。

面積這么小，怎么實現算力？怎么擺放服務器？我們做成單板，直接做到基站的硬件里面去。

基站有一個設備叫做BBU，我們把一臺邊緣計算服務器做成了一個板子，插到BBU設備里面，給單板供電、給它通信，實現基本的邊緣計算能力。

板子很小，功耗不高，因為高的話基站供電也會超標，會斷電。與此同時，這個板子的算力也有限。

除了基站之外，離遠一點，更上層一點，還可以設置邊緣計算中心機房。

原來這部分有一部分功能是核心網的，但是由于5G核心網用戶面的低時延的功能，將這部分下沉于此，和基站一部分功能一起，組成一個小型機房。

這個地方是未來邊緣計算主要存在的位置，即核心網和接入網之間這個位置。

這個機房可以稍微比較大，不像天線基站機房那么小，所以就可以放比較大一點的服務器。

現在還有一種浪潮、華為、聯想聯合推出的叫模塊化機房，應該是叫MDC，Module DATA CENTER（云計算那種大的我們叫IDC）。

模塊化機房就是把一個機房做成了一個集裝箱那樣，這個集裝箱拉到那里，你不用太復雜的基建、工堪、布線，你只要把光纖準備好，把電準備好，迅速可以實現建設，也是一個很成熟的方案。

（上圖）這個是邊緣計算的架構。

其實大家看到的邊緣計算，實際上就是云計算的一個變種，它的架構和云計算是很像的。

底層是通用硬件，CPU、內存還有網卡的一些東西，裝一些操作系統，裝虛擬機或者是容器，最終在這些環境上跑各種各樣的服務引擎。

不同的引擎就和電腦上裝了不同進程一樣，提供不同的服務，這個服務提供給誰？

邊緣計算強調的是能力開放的架構，就像剛才幾個大咖說的，我們做事業一定要做生態圈。

邊緣計算也非常強調自己的生態圈。

邊緣計算一定會開放給第三方平臺。它能提供各種各樣的能力，提供給第三方平臺去對接。

在邊緣計算的基礎上也做APPStore，就是應用商店。

我們經常使用APP，以后云計算包括工業物聯網，大家應該也有相關的工業物聯網企業宣傳類似的工業領域APP。

邊緣計算可以提供開放的接口，在這個開放的接口拉幾個程序員做個APP，可以調用一些底層的能力，例如定位的能力、數據訪問的能力，就可能做成一個應用。

這就是生態。

邊緣計算現在的應用領域主要分為四個大類，無線類業務、大視頻、車聯網、智能制造。

無線類業務主要是室內定位、無線RNIS、視頻優化；大視頻主要是智慧場館、云游戲、AR/VR。

剛才看到馬博士的VR眼鏡演示里面，那個眼鏡后面拉了一個線，為什么有根線？

這是因為現有的無線通訊技術無法實現AR和VR這個級別的數據傳輸，因為分辨率要16K，時延要在7毫秒以內，他的帶寬的要求很高。

如果你的VR眼鏡時延比較大的話，頭晃動久一點一定會產生暈眩甚至嘔吐，所以目前只有有線才能保證你能實現這么短時延的清晰數據的傳輸。

為什么說5G就可以實現拿掉這根線？

因為5G帶寬可以也有10Gbps，我們在試點測試的時候超過了1GB每秒，這個數字是足夠AR/VR眼鏡的。

而且剛才說三大應用場景里面有低延時、高可靠性，低延時到毫秒級，而現在4G LTE大概在40-50毫秒，大家可以裝測速軟件測一下，你的時延肯定在幾十毫秒，甚至一百毫秒。

這是5G在時延上的優勢，可以保證AR/VR的應用得以落地。

再一個是車聯網，剛才提到過的對時延最敏感的應用。

最后一個就是智能制造，和在座大家息息相關的。

我對工業不是太了解。我們通信領域在行業里面推5G的時候，往往第一個方案是車聯網、無人駕駛。

因為無人駕駛對環境的要求是最苛刻的，但是我們希望第二個能夠出現爆款應用的領域，就是制造行業。

剛才幾位嘉賓也說過了，工業是國家的命脈，是基本，工業強則國強。

通信技術升級是智能制造的重要前提之一。

我們的貢獻——5G，就是為智能制造服務的，為工業互聯網服務的。

當大量的智能化終端和設備通過工業化網絡接入的時候，企業需要處理大量的數據，比如需要實時處理的場景，像機械臂場景。

機械臂機器人我接觸不多，但是剛才陳教授是做機器人的，肯定對機器人很了解，要求有低時延的場景。

當你網絡的時延太高的時候，有些應用場景是用不了的。

所以我們的5G就是提供這樣的條件，讓以后的機器人不需要插根線，只需要通過5G的信號幫助你實現高可靠性、低時延、高速率的傳輸。

（上圖）這是一個邊緣計算的案例。

很簡單，大家可以看到eMTC定位還有NB-IoT。

NB和Lora的競爭關系是非常直接的。

作為邊緣計算，eMTC、NB、Lora、4G、5G所有的技術都支持。

我們現在的邊緣計算總是叫成MEC。MEC是什么，就是移動邊緣計算，Mobile Edge  Computing。

這強調的是移動通信網絡的邊緣計算，現在在傳統有線接入網的情況下，我們也在推邊緣計算，就是家里的有線接入式寬帶。

PON設備，我們會在例如OLT的位置放一個邊緣計算設備，讓它實現有邊緣計算的能力。

可能大家經常聽見霧計算的概念，什么叫霧計算？

霧計算是思科提出來的，更強調的是在設備網關里處理數據，剛才也介紹網關，設備的數據到網關，網關的數據再走上云。

這張圖最頂上是云計算，霧計算的級別要比云計算低，而邊緣計算要更低，邊緣計算強調的是數據產生的設備端，最底下就是數據節點。

霧計算是介于云計算和邊緣計算之間的一個方式。

說到邊緣計算，大家一定要記住一個詞，就是云網融合。

實際上我們將云理解為IT的概念，網是通信的概念，而邊緣計算是CT和IT之間互相去侵入，互相競爭產生的局面。

傳統通信行業會認為邊緣計算是自己的蛋糕。

就像華為和中興，總是強調邊緣計算是我的市場，我的強項，因為在移動通信網絡上放設備，那計算是我們的嘛，我們的地盤，所以我認為是我們的。

但是IT不那么認為，包括像浪潮認為邊緣計算是屬于我們IT的范疇，計算嘛，計算就是IT啊。

可以看出，邊緣計算確實具備了移動網絡的天然屬性，同時也具備了計算中心屬性。

邊緣計算想要真的實現更好的發展，它離不開IT和CT的共同助力。

邊緣計算這塊蛋糕，IT和CT就是互相競爭，然后互相合作，一起來吃。

邊緣計算的五大價值，聯接(Connection)、業務實時性(Real-time)、數據優化(Optimization)、應用智能(Smart)、安全與隱私保護(Security)，我們簡稱CROSS。時間關系我就不展開講了。

邊緣計算和云計算未來的關系，一句話就說明白了：相輔相成、共同發展。

我們將來不可能拋棄云計算，也不可能拋棄邊緣計算。

云計算有點像網紅，被新晉網紅邊緣計算搶了一些風頭，但是它還是會繼續紅。

邊緣計算雖然現在很紅，但它不可能替代云計算。

就像我剛才說的，分布式計算和集中式計算各有各的強項，會運用在不同的領域，不可能存在誰會替代誰的關系。

前兩天我參加邊緣計算研討會的時候，所有嘉賓不管是運營商的，還是IT企業的浪潮、聯想，還是設備商的華為、中興，說到最后都會說類似的話：邊緣計算前景很美好、過程很漫長。甚至有專家把毛主席的《論持久戰》圖片放上去。

就是說，邊緣計算看上去很美好，但是我們要實現邊緣計算的那些美好場景、那些理想，是需要很長周期的。

其實這就是邊緣計算的現狀，我們對它密切關注就可以了，不需要過多炒作，認為它是什么顛覆性的東西，這是不太可能的。

目前來看，需求還是太弱，對技術的拉動力并不明顯。

本文來自微信公眾號：鮮棗課堂（ID：xzclasscom）；作者：小棗君