今日,，百度AI開發(fā)者大會突現(xiàn)意外,。百度CEO李彥宏在演講時，突然有觀眾沖上演講臺向李彥宏頭部倒了一瓶“冷水”,。李彥宏用英語問道：What's your problem,？由于事發(fā)突然，現(xiàn)場一度陷入沉默,。李彥宏很快調(diào)整狀態(tài),。李彥宏隨后淡定化解，機智的說,，AI前進的道路上,，會有很多困難，但不會影響百度的決心,。

確實如李彥宏所言,，在過去的十幾年里，IT技術(shù)發(fā)展的過程中遇到各種各樣的困難,，當然也有前所未有的革新,。云計算、AI以及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展,，讓數(shù)以億計的移動設(shè)備接入到互聯(lián)網(wǎng)中,。這些設(shè)備每天都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，隨著計算的壓力增加,，計算開始從核心區(qū)域朝邊緣設(shè)備轉(zhuǎn)移,，于是，邊緣計算技術(shù)開始出現(xiàn)。

邊緣計算技術(shù)可以幫助增強數(shù)據(jù)處理能力,，從而進一步避免延遲,，在實際場景中的應(yīng)用越來越多。據(jù)Grand View Research預(yù)測,，到2025年,，全球邊緣計算市場將達到32.4億美元，在預(yù)測期間,，邊緣計算的復(fù)合年增長率(CAGR)將達到41%,。今天我們就來聊聊邊緣計算這個技術(shù)。

 邊緣計算的緣起 

邊緣計算的起源可以追溯到上個世紀90年代,。但這個技術(shù)在出現(xiàn)初期,，并沒有得到太多的重視，這跟很多技術(shù)一樣,，在發(fā)展初期,，由于應(yīng)用場景的缺失，人們并沒有意識到邊緣計算的價值,。

在2006年,，亞馬遜推出了第一個云服務(wù)后，越來越多的數(shù)據(jù)開始傳輸?shù)皆粕?，尤其是在智能手機設(shè)備出現(xiàn)后,，數(shù)據(jù)被大批的生產(chǎn)出現(xiàn)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的出現(xiàn),，讓我們的周圍隨時都在產(chǎn)生著各種大量數(shù)據(jù),。

隨著數(shù)據(jù)量的持續(xù)增加以及數(shù)據(jù)處理多樣化的要求，基于云端的大數(shù)據(jù)處理開始面臨諸多挑戰(zhàn),。

我們以廚師做面包為例,，例如在傳統(tǒng)計算模式的初期，計算是在CPU核心來完成的,，這就像廚師做面包一樣,，所有的工序都是廚師在廚房獨自完成的。但是隨著需求的增加,，一個廚師已經(jīng)滿足不了客戶需求，于是就多招一個師傅,，這也就是我們說的多核,。接下來再不夠用的話，我們再開個分店,，再招師傅,，這樣也就是我們服務(wù)器說的雙路或多路。

但當大數(shù)據(jù)來時，單純的加分店和加人已經(jīng)滿足不了需求,，于是我們?yōu)槊课豢爝f師傅配備一個便攜式的微波爐,，在店里只需要簡單的制作，烹飪的過程在快遞的路上來完成,，這就大大節(jié)省了廚師的工作,。這樣的工作流程就類似邊緣計算。

類似這樣的邊緣計算數(shù)據(jù)處理需求正在變得越來越多,，比如自動駕駛汽車,，需要快速的處理數(shù)據(jù)以便人工智能能夠快速的作出判斷，避免事故的發(fā)生,。大量的新數(shù)據(jù)計算需求也催生了新的技術(shù)/商業(yè)模式,，這便是邊緣計算近幾年火爆的大背景。

 邊緣計算的應(yīng)用場景 

邊緣計算的出現(xiàn),，解決了很多計算難題,，尤其是在當前通信技術(shù)快速發(fā)展的今天，越來越多的應(yīng)用場景開始需要邊緣計算技術(shù)來支持,，下面我們來看下邊緣技術(shù)目前在幾種場景中的應(yīng)用：

自動駕駛

目前,，自動駕駛汽車（Automated vehicles）仍處于開發(fā)發(fā)展階段，但像Google和Uber這樣的行業(yè)巨頭都希望在2025年之前能夠使自動駕駛汽車（Automated vehicles）成為消費者消費的現(xiàn)實產(chǎn)品,。

自動駕駛普及目前遇到的最大的挑戰(zhàn)就是如何避免車禍問題,，而這個就需要對自動駕駛收集到的數(shù)據(jù)進行快速的計算，然后反饋給人工智能快速的做出判斷,，在這個過程中,，降低數(shù)據(jù)的延遲非常重要。而邊緣計算能夠幫助在傳輸?shù)倪^程中處理數(shù)據(jù),，讓計算更快速,，從而大大提升了數(shù)據(jù)的精準性，避免因為數(shù)據(jù)傳輸延誤導(dǎo)致的各種問題,。

計算卸載

在物聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的今天,，我們可以看到有越來越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備開始接入到云端，如果將每個設(shè)備接收到的數(shù)據(jù)都返回到數(shù)據(jù)中心計算,，這個計算量無疑是很大且計算很麻煩,，邊緣計算技術(shù)將一些計算分攤給各個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，把計算任務(wù)卸載到邊緣的每個節(jié)點,，將大大提升計算速度,。

例如，視頻監(jiān)控的分析,，我們可以將視頻收集到的信息在攝像頭端進行分析,，將處理結(jié)果返還到數(shù)據(jù)中心,，數(shù)據(jù)中心進行綜合的處理,，然后快速的做出分析,，這將會極大提高響應(yīng)速度,，增強用戶體驗。通過減少計算事件來提高視頻監(jiān)控的價值,。

智能家居

如今,，智能家居已經(jīng)成為人們生活中最常見的應(yīng)用，但如何將這些智能家居很好的利用起來一直是個難題,。如何利用這些設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來為家庭服務(wù)是很多家庭都在考慮的事情,，但對于單個家庭來說，并沒有較強的數(shù)據(jù)中心來支持各種數(shù)據(jù)分析,。

于是就需要邊緣計算設(shè)備來進行計算,，只要連接到網(wǎng)上，每個設(shè)備就會對自己所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行計算,，加工,，然后將這些電子設(shè)備的數(shù)據(jù)進行整合分析，最終將這些數(shù)據(jù)有機的結(jié)合起來,，服務(wù)我們的家庭生活,。

智慧城市

與前面提到的智慧家居和自動駕駛類似，智慧城市的建設(shè)一直是很多人關(guān)注的重點,，但相比智慧家居和自動駕駛,，智慧城市建設(shè)的挑戰(zhàn)無疑更大，這主要是城市的包含的數(shù)據(jù)更多,，更大,，更復(fù)雜，在傳統(tǒng)的計算模式下,，這個數(shù)據(jù)量的計算需求很難得到快速的相應(yīng),。

但如果不能快速做出相應(yīng)，很多服務(wù)就根本談不上"智慧",。通過邊緣計算,，將減少數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臅r間，簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),，數(shù)據(jù)的分析,、診斷和決策都可以交由邊緣結(jié)點來進行處理，從而提高用戶體驗,。

 5G時代邊緣計算迎來高速發(fā)展 

據(jù)IDC預(yù)測,，到2020年將有超過500億的終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，而有50%的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)將面臨網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制,，40%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣分析,、處理與儲存。邊緣計算市場規(guī)模將超萬億,，成為與云計算平分秋色的新興市場,。

同時，5G技術(shù)的發(fā)展將進一步助推邊緣計算市場的空前發(fā)展,，從智能手機到可穿戴設(shè)備,，從醫(yī)療到汽車以及工業(yè)制造，邊緣計算將上演一個又一個行業(yè)傳奇,。