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近幾年，隨着雲計算、大數據、人工智能等技術的快速發展，以及各種應用場景的不斷成熟，越來越多的數據需要上傳到雲端進行處理，給雲計算帶來了更多的工作負載。同時，由於越來越多的應用需要更快的反應速度，邊緣智能應運而生。

近幾年，隨着雲計算、大數據、人工智能等技術的快速發展，以及各種應用場景的不斷成熟，越來越多的數據需要上傳到雲端進行處理，給雲計算帶來了更多的工作負載。同時，由於越來越多的應用需要更快的反應速度，邊緣智能應運而生。雖然各公司對邊緣計算的定義也有着不同的表述，但都大同小異。

歐洲電信標準協會（ETSI）對邊緣計算的定義是：多接入邊緣計算是在靠近人、物或數據源頭的網絡邊緣側，通過融合了網絡、計算、存儲、應用等核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務，來滿足行業數字化在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。電信領域也提出了移動邊緣計算（MEC）的概念，這裏的邊緣指的是骨幹網絡的邊緣，如基站等。

我們可以把邊緣計算的特點歸納爲以下幾個方面：

（1）  數據處理實時性

邊緣計算整合了數據採集、處理、執行三大能力，避免了數據上傳下達所產生的時延弊端，提升了本地物聯網設備的處理能力和響應速度。

（2）  業務數據可靠性

基於安全的數據纔會有可靠的業務，邊緣計算本身不把數據傳向雲端，在廣域網發生故障的情況下，也能夠實現局域範圍內的數據服務，進而實現本地業務的可靠運行。

（3）  應用開發多樣化

我們知道，未來會有一半以上的數據在其源頭進行處理，也會有諸如工業製造、智能汽車、智能家居等多樣的應用場景。用戶可以根據自己的業務需求自定義物聯網應用，這就好比我們在安裝office過程中會有多種的安裝選項。

應用特徵產生的場景

萬物互聯會產生多樣化、差異化的應用，不少應用本身具備的特徵直接決定了需要採用邊緣智能的方式。而邊緣計算非常擅長解決易構網絡、網絡資源受限、端到端低時延等問題。

（1）  專網類業務場景

大量行業、企業因爲業務特殊性、數據保密等原因，採用專網方案，主要業務數據在其專用網絡中進行計算處理，不使用公共網絡服務。如政務、公安、民航、鐵路、交通、工業和家庭視頻設備等大量行業都採用物理隔離來保證數據安全。

（2）營銷提升業務場景

邊緣智能可以更爲快速地對終端側數據進行用戶畫像刻畫，提升營銷效果。一些專門業務的體驗廳、營業廳等場所，在邊緣智能助力下給潛在用戶帶來耳目一新的體驗。

（3）  體驗提升的場景

體驗提升場景是用戶採用邊緣智能方案最主要的考慮之一。在大量場合中，邊緣智能的採用會讓整體業務體驗提升到新的高度。物聯網各類碎片化場景中，新業務的層出不窮也讓基於互聯網業務的邊緣智能系統無法完全承載起來，如VR/AR，將相應服務器部署在網絡邊緣側，能有效分擔VR/AR圖像識別運算壓力，及時給終端反饋，增強用戶體驗。

邊緣智能產業生態主要組成部分

從傳統產業鏈角度看，邊緣智能產品、技術、平臺和方案部署在終端和網絡回傳設備之間，與邊緣智能相關的產業鏈只是位於這之間各種軟硬件企業；不過，從物聯網產業視角看，邊緣智能作爲物聯網的匯聚和控制節點，其涉及到的產業生態不僅僅只是產業鏈這一小段，而應擴展到對物聯網端到端解決方案形成影響的部分，涵蓋了硬件、軟件、設備、運營商、內容提供者、應用開發者等各個環節。以物聯網產業的視角，從這些參與者的角色分佈來看，抽象出邊緣智能產業生態框架。

邊緣載體供應商

包括相關硬件和軟件供應商，這一環節所有參與企業的成果是形成邊緣智能軟硬件平臺，這一平臺級的產品成爲中下游邊緣智能業務開展的承載載體，因此成爲邊緣載體供應商。包括但不限於邊緣智能硬件基礎設施、邊緣數據中心、計算能力、電信級能力等方面的供應商，大致可以分爲硬件設備商和軟件供應商兩類。

業務運營商

將邊緣智能基礎設施平臺作爲其核心產品，爲各類集成商、內容供應商、服務開發商提供快速部署應用和服務的支撐，收取相應的功能和運營費用。

服務提供商

服務提供商主要直接爲最終用戶提供基於邊緣智能的物聯網應用。這一羣體藉助邊緣智能基礎設施載體，以及運營商提供的各類開發接口，開發用戶直接可採用的個性化應用方案。服務供應商包括業務集成商和應用開發商兩類。

最終用戶

邊緣智能載體、運營商、服務商面對的最終用戶就是各類物聯網用戶，既有個人、家庭的消費物聯網用戶，也有國民經濟各行各業有轉型升級需求的產業物聯網用戶，這些用戶分佈非常廣泛，需求碎片化普遍，正好適合基於分佈式架構的邊緣智能爲其提供服務。

產業服務機構

爲支撐邊緣智能生產流程的有效進行，各類科研機構、標準化組織和產業聯盟等第三方機構紛紛針對邊緣智能設立研究課題、推動業界合作。

邊緣智能產業發展規模

據市場研究機構IDC預測，到2021年，全球雲計算市場的規模將達到5650億美元，這其中約有20%爲邊緣雲，市場規模可達到1130億美元。

邊緣智能的產業規模隨着物聯網產業的發展不斷壯大。由於邊緣智能更多是物聯網整體解決方案的一部分，直接抽取專門針對邊緣智能的市場總量和收入並不容易，不過可以採取對比不同模式成本的方式，預計邊緣智能給產業帶來的較高的產業關聯效應。與雲計算、邊緣計算相比，邊緣智能可以更進一步的縮減數據處理的成本。大部分邊緣設備與雲端相距很遠，當邊緣與雲端的距離減少到322公里的時候，數據處理成本將縮減30%，當兩者的距離縮減到161公里的時候，數據處理成本將縮減60%，而當邊緣具備人工智能分析能力的時候，這一數字還有進一步縮減的空間。

邊緣智能主要商業模式

最終用戶收入分成模式

向最終用戶直接收費的商業模式適合於能爲用戶提供標準化產品的方式，由於邊緣智能作爲整體解決方案中的嵌入式模塊，很難提煉成標準化的產品，不過在很多情況下由於能夠使能業務提供方一些具體場景，業務提供方對最終用戶收費，邊緣智能運營方對該收費進行分成。

以賽事直播爲例，運營商爲VR直播服務商提供邊緣智能平臺支持，用戶通過向服務商購買VR直播門票獲得直播服務，運營商由於提供直播所需網絡接入和邊緣智能平臺，可以與服務商進行共享收入分成。

業務平臺功能費模式

此類模式主要適合爲集成商、應用開發商直接提供邊緣智能能力的情況，邊緣智能運營商不參與端到端解決方案的設計，只是提供使能作用。作爲邊緣智能運營商，包括電信運營商和雲服務廠商，會面對大量toB類客戶，提供邊緣智能平臺的開發接口，根據調用情況和使用量收費。

業務優化提升模式

此類模式着眼於整體端到端解決方案中邊緣智能發揮的價值，適用於邊緣智能運營商也參與到物聯網方案設計的情景中。電信運營商、雲服務廠商等邊緣智能運營商有時也承擔着物聯網集成商、解決方案商的角色，或者是和集成商深度合作，此時邊緣智能就是整體方案中有機組成部分，對物聯網解決方案的優化帶來直接效果。

邊緣智能現有挑戰

邊緣計算雖然已提出多年，但還沒有形成大規模落地實施的態勢，邊緣智能作爲進一步演進，還處於發展初級階段，需要突破多項挑戰，並與物聯網產業的規模化發展相伴而行。

邊緣計算向邊緣智能演進中的挑戰

邊緣智能更着眼於如何使能物聯網業務場景的落地，並將人工智能應用於邊緣計算中，在這一過程中需要克服多方面挑戰。

碎片化向規模化發展的挑戰

物聯網的終端、傳感器處於海量的碎片化場景中，邊緣智能部署在這些設備數據源頭附近，同樣具有多樣化和分佈式的特點，面對的也是碎片化場景。解決產業碎片化向規模化發展就是產業面臨的一大挑戰，如何利用邊緣設備的軟硬件解耦實現產品的通用性，而且邊緣設備需要增加哪些標準化功能也需要考慮，從而解決行業碎⽚片化問題是業界重要研究方向。

產業鏈協同的挑戰

與物聯網產業鏈各環節類似，邊緣智能相關參與者需要開放、合作來實現落地。由於邊緣智能平臺作爲物聯網數據源頭的首個入口和中樞，承上啓下的作用更加明顯，用戶和產業鏈合作伙伴對其技術、產品、安全性等方面的要求較高，給邊緣智能產業與產業鏈各環節協同提出挑戰。產業鏈協同的挑戰中，安全和隱私保護的挑戰最爲明顯。作爲數據中樞，接觸的一手數據量很大，數據泄露、隱私保護等工作需要和合作夥伴、客戶共同來實現；另外，存儲設備、網絡、應用等各環節需要端到端的安全防禦。

供給和需求匹配的挑戰

物聯網產業發展的一個典型的挑戰就是供需雙方之間存在一定斷層，物聯網技術、產品、方案供應商對下游用戶的生產經營流程理解不夠，下游用戶對智能化場景理解不足，使物聯網規模化落地推進較慢。邊緣智能也具有類似的挑戰，相關的各類技術不斷推陳出新，邊緣智能產業鏈上游企業作爲供給方積極投入大量資源來佈局，但相對來說，對用戶需求的理解並不深入。

邊緣智能未來發展趨勢

當前階段，邊緣智能主要是供給方推動爲主，不斷推出典型案例和示範應用來教育下游各行業；在技術進步和市場教育充分的情況下，未來更多是需求方爲主來推動。下游各行業對數據分流、實時可靠、用戶體驗等方面的需求，直接驅動邊緣智能上游企業的產出。

標準化被業界認可

邊緣智能參與者衆多，且異構標準數量龐雜，最終趨勢是在多個層面形成一些標準，包括信息模型、設備管理、協議轉換、通信管理、安全防護等各方面。相關標準化組織以市場需求爲導向，以企業爲主體，強調標準的研究制定與應用結合，對邊緣智能標準進行市場化推廣，形成市場上的事實標準，最終被產業鏈大部分企業所認可。

產學研用生態組織作用凸顯

目前，國內外已有多個邊緣智能相關產業聯盟組織成立，且有效地開展標準化、產業生態建設等工作，給聯盟參與企業帶來不少機遇。未來產、學、研、用各方參與的產業聯盟組織的作用更加凸顯，通過構建這些組織，解決產業界共同關心的問題，推廣示範應用案例，提供開放試驗環境，加速邊緣智能的商業化落地進程。

邊緣智能與終端-通信-雲端深度協同

作爲物聯網方案中的組成部分，邊緣智能一定需要與終端、通信、雲計算形成協同效應，做到各環節不存在短板，才能給下游用戶直接交付端到端的解決方邊緣智能白皮書60案。對於邊緣智能平臺提供者和運營者來說，對在“端-管-雲”方面有廣泛的佈局、有大量深度的合作伙伴，則是提升其邊緣智能的競爭力的重要砝碼。

端到端安全成爲剛需

面對邊緣智能平臺，攻擊路徑可以通過本地無線網絡或者物理篡改進行，由於邊緣智能平臺面對大量碎片化場景，安全保護的壓力巨大。根據360相關研究，邊緣智能需要進行分層的安全應對，包括設備域、網絡域、數據域和應用域提供針對性的應對方案。在未來產業發展中，這種端到端的安全應對方案成爲邊緣智能落地中的剛需。

邊緣智能是邊緣計算發展的下一個階段，邊緣計算是打破雲計算不足的一種手段，而邊緣智能則更注重與產業應用的結合，促進產業的落地與實現。與邊緣計算相比，邊緣智能除了擁有更高的安全性、更低的功耗、更短的時延、更高的可靠性、更低的帶寬需求以外，邊緣智能可以更大限度的利用數據，讓數據變得更有價值。

我們可以看到從雲計算、分佈式計算，到邊緣計算，再到邊緣智能，計算方式正在從雲計算落實到貼地計算，邊緣計算將輕量化的雲計算與設備端結合，而邊緣智能則是將邊緣計算與用戶、業務結合，邊緣智能不是簡單的把邊緣計算搭建起來，更是對管道能力的整體提升，是物聯網應用的使能者。

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