前沿科技產業的一個特點，就是總會給大家制造出各種各樣的風口。這些風口往往有著特別酷炫的名字，有強大的學術論證和巨頭背書，但真正落實到應用性和商業行為當中，結果怎么樣又不好說了。

比如說，作為腦極體關注的核心領域之一，大數據與云計算產業當中，能明顯感覺到最近一個詞熱度躥升的速度特別快：邊緣計算。

事實上，邊緣計算并非新生事物，其運算原理在很多年前就已經被提出了。但隨著近期物聯網產業發展、5G時代到來，與這些領域息息相關的邊緣計算又被重新推向了風口浪尖。

去年11月，華為、沈陽自動化所、Intel、ARM、信通院、軟通動力聯合發起成立了邊緣計算產業聯盟(Edge Computing Consortium)，更是讓整個2017年中國的ICT與物聯網市場彌漫著邊緣計算的芬芳。

半年時間里，國內大批以邊緣計算為賣點的智能家居和物聯網企業狂飆突進，希望借助邊緣計算的火爆成為“風口上的豬”。但邊緣計算真有那么神嗎？又是什么在吸引著大批跟風者進場？

今天讓我們十分辯證地走進這個“重要又不重要”的領域，討論一下“后云計算”時代的物聯網。

邊緣計算、霧計算，都是些什么鬼？

要講邊緣計算，沒法繞過去的一個概念叫做“霧計算”。一聽名字就知道這哥們是從云計算那變化出來的。霧計算的原理與云計算一樣，都是把數據上傳到遠程中心進行分析、存儲和處理。但相比于云計算要把所有數據集中運輸到同一個中心，霧計算的模式是設置眾多分散的中心節點，即所謂“霧節點”來處理。這樣能夠讓運算處理速度更快，更高效得出運算結果。

假如說云計算是把所有東西都送往天上的云彩中，霧計算就是把數據送到身邊的霧氣里，這種邏輯被稱為“分散式云計算”。也有人開玩笑說，是不是接下來就該是霾計算了？（這笑話八成是中國人想的）。

但把云計算分散化的設想，不止產生了霧計算一個結果。有一種更激進的想法是，既然要分散，那為什么不干脆在最近距離完成計算？跑到云端或者跑到分散中心不都是跑嗎？于是就有了所謂的邊緣計算。

邊緣計算，是指利用靠近數據源的邊緣地帶來完成的運算程序。運算可以在大型運算設備內完成，也可以在中、小型運算設備、本地端網絡內完成。而用于邊緣運算的設備既可以是智能手機這樣的移動設備，也可以是PC、智能家居等家用終端，甚至可以是ATM機、攝像頭等市政終端。

總之一句話，你附近哪能算就在哪算，越近越好。

 邊緣計算示意圖，圖片來自網絡

舉個不恰當但十分容易理解的例子：加入你手機里有個文件太大裝不下了，云計算的解決方法是把它傳到千里之外的服務器中心幫你存著，霧計算是傳到小區的服務器幫你存著，邊緣計算是看看你的電腦、冰箱、洗衣機，誰有地方就幫你存哪……

顯然，邊緣計算運算設備和終端設備之間距離最近，傳輸效果最直接，還可以利用近距離網絡和局域網絡，當然運算效率也會更高一點。

云計算對物聯網說：他比我更適合你

邊緣計算之所以短時間內名聲鵲起，是與算法、數據和傳輸網絡幾個領域的發展密不可分的。但邊緣計算帶來的價值想象，最核心的一點還是它與一個詞發生了“難以描述的關系”——物聯網。

我們知道，物聯網能夠達成的基礎，是讓設備連接網絡，達成交互、數據收集和數據處理的能力。而現階段物聯網的主要運算能力都是由云計算提供的，邊緣計算帶來的幾個好處，仿佛讓物聯網感覺到應該拋棄云計算去投懷送抱。

首先，是邊緣計算帶來了更快的傳輸和響應速度；其次是部分擺脫了網絡環境制約，也更加安全；最后，邊緣計算利用了傳統云計算的遺漏區域，產能比更劃算。這些優勢，都讓很多人看到了邊緣計算的潛在價值。甚至喊出了“邊緣計算干掉云計算”的口號，而在一些更有誘惑力的東西吸引下，一些物聯網企業開始按捺不住，紛紛走向了豪賭邊緣計算的道路。

物聯網企業大力擁抱邊緣計算，可能有點小心思？

先不判斷這股行業風氣的對錯，我們先來看看相比技術邏輯，邊緣計算帶來的商業吸引力都來自哪里？

一、云計算被巨頭切割之后，打開的機會缺口：經過幾年的超高速發展，云計算已經在世界范圍內成為了核心資源和社會生產力。可謂“舉國上下盡知云”，但云計算的中心化特征，讓這個領域注定是巨頭們玩的游戲，小企業很難分得一杯羹。今天邊緣計算帶來了一種仿佛可以推翻云計算的可能，當然會吸引無數目光，畢竟云計算帶來的巨型回報就在眼前。

二、大公司相繼背書。今年4月，全球最大開源社群Linux決定成立新項目來推動邊緣計算。目前已經有的Dell、AMD等超過50家廠商加入。這只是眾多邊緣計算聯盟中的一個。隨著亞馬遜、微軟、英特爾等大企業相繼入局，邊緣計算的前景也在某種程度上成為了行業共識。

三、更適合工業生產的物聯網技術解決方案。相比較泛在化的云計算+物聯網解決方案，邊緣計算的特點之一是能大幅解決延遲率問題，對于工業生產體系至關重要。這也是邊緣計算經常與“工業4.0”放在一起的原因。工業，意味著客戶，意味著錢，當然是比其他飄在天上的物聯網技術更受人待見。

四、人工智能和機器人的應用落地。邊緣計算的另一大優勢，是為人工智能硬件、智能機器人提供高速交互所需的運算服務。這類智能產品的運算需求特別大，都擠壓到云端對運算能力、傳輸能力是巨大考驗，邊緣計算能解決一部分問題。這就把邊緣計算的前景和人工智能技術的前景捆綁到了一起，想象空間驟然加大。

五、關乎5G這場大動作。更直接的一個風口，來自于我們翹首以盼的5G。在5G環境里，移動邊緣計算將運算下沉到了用戶附件，提供了高寬帶、低延時的網絡傳輸效果。這為5G傳輸提供了至關重要的保障，并且也提供了更好的用戶體驗。比如在線看視頻，云計算傳輸在足夠快的速度下也能保障流暢度，但卻很容易造成畫質損害，利用邊緣計算保障視頻傳輸理論上可以顯著提高畫質。

這些非常明顯的商業機遇，加速了邊緣計算引發的風潮。但最后不得不潑一盆冷水：至少從目前來看，邊緣計算取代云計算是基本不可能的事。

邊緣計算與云計算：難構成挑戰，也難獨自存在

目前看起來完成大量的計算任務主要還是依靠云。邊緣計算的設想很精密，但落地的應用卻很少，尤其高度適配各個領域的技術解決方案似乎還沒有出現。綜合來看，邊緣計算走向實際應用還有距離，更有兩個難以跨越的難關：

一方面，邊緣計算難以兼容異構。也就是說如何讓冰箱算洗衣機的數據、空調算手機的數據還沒人回答。這就導致了真正能提供邊緣計算能力的設備和網絡非常稀少。雖然邊緣計算能借力打力，但壓根沒有可借的力就嗚呼奈何了。

另一方面，邊緣計算的智能化進度也讓人疑惑。我們知道，大數據處理和呈現，是高度依賴智能化的運算方式。將數據中心化集成，意味著可以通過不同算法整合處理，得到各種需要的結果。但邊緣計算的運算場景卻無法兼容過多智能化處理方式，這就讓運算體系間的適用性不高。說白了，邊緣計算快是快了，但代價是必然比云計算笨上很多。

總而言之，邊緣計算在很長一段時間里，是無法實際取代云計算的。更大概率是作為輔助手段與云計算相結合，作為補充手段和特定場景技術。

巨頭們紛紛進場，更多是戰略上的占領和完成技術儲備。國內物聯網的設備基礎和網絡基礎都還薄弱，短期想要靠邊緣計算賺錢，恐怕有點過分樂觀了。