1/12/2021，光纖在線訊，近日，“數(shù)智賦能未來” 第十六屆信息化領(lǐng)袖峰會暨2020美業(yè)數(shù)智生態(tài)峰會在上海圓滿舉行。本次峰會吸引近400位CIO、IT負(fù)責(zé)人以及行業(yè)知名信息化服務(wù)商等業(yè)內(nèi)資深大咖共聚一堂，撞擊智慧火花，深入解讀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展亟需解決的問題，探索數(shù)字營銷未來走向。會上，浪潮集團邊緣計算事業(yè)部總經(jīng)理孫波做《快速崛起的邊緣計算市場與應(yīng)用》主題分享，以下為演講實錄，由暢享網(wǎng)整理發(fā)布。



謝謝大家，我來自浪潮，很榮幸今天在這個峰會上能夠給各位嘉賓分享。剛才汪洋老師說今年是一個多事之秋，我們知道新冠疫情拉遠(yuǎn)了大家的距離，但是我們也同時感受到了計算離我們越來越近。當(dāng)下，線上會議系統(tǒng)，包括本地化的人臉檢測、體溫檢測、大數(shù)據(jù)的追蹤分析等等這些都離不開計算力。在計算力從數(shù)字化往下沉的過程中，我們看到越來越多的市場、越來越多的行業(yè)應(yīng)用需要計算力去做產(chǎn)業(yè)升級，做應(yīng)用加速。今天我給大家分享也是圍繞邊緣計算在未來市場下的發(fā)展方向和機會點，以及未來的合作期望。

兩大驅(qū)動力七大共性

帶動計算力產(chǎn)業(yè)不斷下沉]/b]

縱觀整個邊緣計算市場未來發(fā)展趨勢，我們可以看到幾個點第一個，到2025年的時候，邊緣的智能終端的設(shè)備數(shù)量將達到1500億臺，這么大的體量將拉動我們整個產(chǎn)業(yè)的變革和升級。就像我們用的智能手機一樣，我們手機上有大量的數(shù)據(jù)，未來智能終端都會產(chǎn)生各種各樣的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)產(chǎn)生以后需要有更強的計算力，需要做分析和整合的預(yù)算，所以邊緣的增長會拉動周邊的增長，保持年均30%的增長速度。邊、端會拉動數(shù)據(jù)中心的業(yè)務(wù)，拉動業(yè)務(wù)增長。我們看到邊緣計算快速增長，但其實邊緣計算已經(jīng)存在了十幾年，就像我們身邊的各種各樣的路由器和盒子，還有一些PLC、單片機還有ARM嵌入系統(tǒng)。為什么這兩年邊緣計算這么火，而且感覺變成新一波的浪潮？究其原因，背后有兩大驅(qū)動力。



第一大驅(qū)動力，AI。這些年AI的技術(shù)炒的非�；穑�而浪潮一直在做計算力。2011-2012年的時候，我們跟百度、阿里、騰訊這些客戶在一起探索市場。2011年的時候AI剛剛起步，大家都在摸索， AI真正的市場爆發(fā)是在2016年。我們看到客戶買了大量的GPU的設(shè)備來做模型的訓(xùn)練，訓(xùn)練完的模型不會產(chǎn)生價值，是一個生產(chǎn)的資料。到2018年的時候，客戶的設(shè)備，采購的種類、配置都發(fā)生變化了。這些設(shè)備更多用在邊緣側(cè)做推理應(yīng)用，用在互聯(lián)網(wǎng)終端識別人臉和每個人的行為，以及一些個人的喜好去做商品推薦、廣告推薦等等。

最近兩年我們又看到計算力進一步下沉，我們出站會有體溫的檢測，還有道路擁堵的疏導(dǎo)，未來我們認(rèn)為云邊端是協(xié)同的。端是單一的場景應(yīng)用，它只有解決一些簡單的大概占20%的比例的問題。云要做整合數(shù)據(jù)的分析，需要整合分析社會上的數(shù)據(jù)，整合之后再去做社會整體的優(yōu)化和調(diào)整。比如一個城市的交通，一個城市的人流等等中間這個環(huán)節(jié)是需要有一個邊緣計算來給它去做支撐和卸載的，不然1500億的智能設(shè)備都匯聚到云端的話，壓力非常大。邊緣側(cè)AI需要占到60%的決策力做分析，比如檢測有沒有道路擁堵，東西向和南北向的道路擁堵是不是不一樣等等。

第二，5G的計算。隨著5G計算和5G通信的發(fā)展，我們看到未來5G網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)，原來核心網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用會下沉到邊緣側(cè)。我們會看到一些基于VR、AR的創(chuàng)新應(yīng)用，以及智能網(wǎng)聯(lián)汽車，這些創(chuàng)新的應(yīng)用像4G時代的短視頻一樣會帶動整個行業(yè)的發(fā)展。

圍繞這兩個拉動力我們再看市場方向，整個邊緣計算場景到底在哪里，我們怎么樣做行業(yè)的優(yōu)化和升級？對此，我們梳理了7個共性點。第一，ICT融合。這個主要是基于5G。第二，CDN加速。未來會有大量視頻流的渲染，一些視頻流的推送。第三，智能網(wǎng)聯(lián)汽車。比如工廠里面AGV小車，碼頭的運送集裝箱的火車，還有園區(qū)的掃地車、拖地車等等，這些可以幫助我們做升級，減少人力的投入，從而換來效率的提升。第四，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。替代人眼來做表面檢測，這樣可以幫助企業(yè)進一步提升產(chǎn)品的良率和質(zhì)量，同時優(yōu)化整個企業(yè)的人工成本。第五，產(chǎn)業(yè)+AI。能源、鐵路、金融等等都在這個行業(yè)里面。第六，城市治理。剛才提到十字公路的智能交通，還有工地的監(jiān)管等等是在城市治理的方向下。最后一個是智能物聯(lián)網(wǎng)。

[b]四級安全防護保衛(wèi)

保障邊緣計算設(shè)備運行

圍繞這七個方向浪潮一直在做產(chǎn)品的升級和迭代，我們打造了整個基于邊緣計算的產(chǎn)品線去面向整個行業(yè)，這里面我們可以看分成三大塊。第一，數(shù)據(jù)中心。最左下角是整個硬件的產(chǎn)品，圍繞不同行業(yè)的需求，我們做了不同顆粒，不同AI計算能力的硬件設(shè)備。最左邊的邊緣微中心主要面向邊緣的客戶，可能只有一個小房間，一個小VI監(jiān)控室，沒有恒溫恒濕的環(huán)境，我可以部署一個機柜，這個里面有空調(diào)，有供配電，這是一個小機柜形態(tài)的數(shù)據(jù)中心，可以解決客戶現(xiàn)場服務(wù)器部署的難題。第二，邊緣云服務(wù)器。這是結(jié)合OTI的標(biāo)準(zhǔn)在5G基站場景下特殊定制的服務(wù)器，相比傳統(tǒng)的產(chǎn)品體型更小，而且支持壁掛。第三，移動編寫的服務(wù)器。最后一個是AI的小盒子，里面有AI的計算力，可以應(yīng)用在油井、鐵路，包括一些城市交通還有園區(qū)，結(jié)合攝像頭做一些業(yè)務(wù)的升級和創(chuàng)新。

未來邊緣計算部署在哪里？不是部署在數(shù)據(jù)中心，不再集中了，而是變成全世界分布式部署。一個企業(yè)如果是一個零售業(yè)的企業(yè)，在全國有五萬家連鎖店，每家店都要部署一個邊緣計算的話，企業(yè)要形成管理，怎么管呢？不可能安排一個員工全國巡檢，這個時候需要基于全球分布式系統(tǒng)設(shè)備的管理平臺XTIM，出現(xiàn)故障的時候我們可以發(fā)現(xiàn)做修復(fù)。



整個平臺之上我們還需要什么？因為我們說AI拉動整個邊緣計算在快速發(fā)展，AI這里是拉動力，因為未來BI計算的設(shè)備上同樣需要AI的計算力，AI跑不了模型，模型又需要持續(xù)迭代升級的，所以基于分布求的設(shè)備，我們需要有一套統(tǒng)一的平臺來做宣發(fā)和AI算力的部署。對此，我們有一套AIStation整個軟件平臺做規(guī)劃，把設(shè)備部署到整個方方面面各個地方之后，如果盒子沒有人管理或者隨時巡檢，那么盒子計算力的設(shè)備安全性會成為很大問題。

怎么確保部署在全國各地的設(shè)備不會受到外部的入侵，包括物理入侵、系統(tǒng)入侵、網(wǎng)絡(luò)入侵？對此，我們打造了四級安全防護：物理接口的安全防護、底層設(shè)備的安全防護、上層系統(tǒng)的安全防護、對外網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)的安全防護。在確保底層平臺安全可靠以后，再來跑我們客戶和合作伙伴的軟件和應(yīng)用。

三大應(yīng)用場景

為各行業(yè)發(fā)展注入新動能

下面介紹一下應(yīng)用場景。第一個場景是在油井行業(yè)的應(yīng)用場景。油井行業(yè)客戶的油井常常在偏遠(yuǎn)地區(qū)，人跡罕至，油井抽油的原理有點像家里壓水井，這種場景下我們的客戶日常運營最大的成本支出有兩大塊：第一，電費。第二，人工成本。每一個油井每天要安排3-4次的人口現(xiàn)場巡檢，人力投入是大頭，因為一旦漏油了，損失油是小事，油污染周邊地區(qū)是大事。第二，下面的水要抽干，要等時間往外滲然后再來壓，需要間歇性，不能一直按照一個頻率運行，如果按照一個頻率運行，電費上就是一個大頭。采用智能方案可以及時的采用啟停，直接安裝攝像頭就可以看到現(xiàn)場的狀況，極大節(jié)省成本。一個大的油井成本一年可能就要十個億，減少80%是一個非�？捎^的數(shù)字。

第二個場景是圍繞智能制造的場景。3C的行業(yè)，手機上的零部件，iPhone手機下面還有安卓上級下面有一個充電頭，有一個很小的Conter，其實它需要金屬冶金的加工工藝燒結(jié)形成，燒結(jié)這個小的元器件的時候，實際上它會有一些瑕疵，每天大概會生產(chǎn)一百萬顆單一零件，但是這個工廠還會生產(chǎn)各種各樣的類似的元件，每個元件都需要用人眼去檢測，一個人大概一分鐘能夠檢測10個左右，所以這個工廠整個光用目檢的工人可能要超過兩千個人。而我們中國是制造業(yè)大國，有一大堆的3C電子制造，制造鋼鐵的，制造車的，方方面面。在制造業(yè)，目檢是非常共性的行業(yè)的應(yīng)用點，客戶最大痛點怎么能夠把質(zhì)量問題檢測出來。我們跟客戶一起用我們移動便攜的服務(wù)器，加上機械臂，加上攝像頭，然后檢測出來，這個良率和瑕疵都被數(shù)據(jù)記錄下來了，做到了及時可追蹤。根據(jù)可追蹤的故障信息，還可以倒推做產(chǎn)品線優(yōu)化，不斷的提高產(chǎn)品質(zhì)量，直到合格率接近于百分之百。



第三個案例在5G專網(wǎng)的應(yīng)用場景。這里搭配一些專用設(shè)備，因為涉及到網(wǎng)源和原理，我們現(xiàn)在的4G也好，5G也好更多是基于公網(wǎng)和宏站來建的，但是5G未來還會有專網(wǎng)的頻段，就像用5G搭了一個局域網(wǎng)，可以讓整個局域網(wǎng)內(nèi)的所有設(shè)備來互聯(lián)，這里面需要設(shè)備來做對接。最后是針對邊緣場景的機柜，就是為了做我們機房的快速升級改造，來滿足邊緣計算的需求。

共建標(biāo)準(zhǔn)化生態(tài)

拉動產(chǎn)業(yè)的變革和升級

說完了場景，我們回過來再看問題痛點。上面我們只點了其中幾個場景，但是邊緣計算的場景是方方面面的，這種場景下我們看到了不少問題痛點。我們傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的軟件產(chǎn)品經(jīng)過這些年已經(jīng)做到了標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一化，但邊緣計算端是五花八門的，需要和場景緊密結(jié)合，邊在里面需要做到兩邊的協(xié)同和拉通，就變成一個很麻煩的環(huán)節(jié)。既要打通左邊的云端，又要連接各種各樣的端，怎么才能做到邊的設(shè)備，盡量的高可靠、高質(zhì)量性以及低成本？

我們看到有些行業(yè)已經(jīng)有了傳統(tǒng)的工控機，一些邊緣網(wǎng)關(guān)的小盒子，很多痛點像故障率高，價格貴，黑盒，很難替代等等，這些問題都離不開在邊的場景。而新興的市場或者未來快速放量的市場，缺少一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，統(tǒng)一的規(guī)范，以及缺少一個生態(tài)。這種情況下很難讓邊的設(shè)備盡量滿足更多的場景。

如何讓邊的設(shè)備更好的適應(yīng)不同的環(huán)境，比如零下40度，零上50、60度？我們希望跟我們的合作伙伴一起建立一些標(biāo)準(zhǔn)和生態(tài)。這里舉一個例子，在通訊行業(yè)，ODCC下面有一個OTII的標(biāo)準(zhǔn)組織，在標(biāo)準(zhǔn)組織下把1U和2U的面向5G的設(shè)備做一個統(tǒng)一的定義。接下來整個行業(yè)大家都會按照同一套語言和同一套標(biāo)準(zhǔn)對接應(yīng)用，從而讓整個行業(yè)快速發(fā)展。



我們希望未來在整個生態(tài)下的建設(shè)，一個是硬件，一個是軟件芯片算法，都能有更好的標(biāo)準(zhǔn)來應(yīng)對不同的行業(yè)。比如面向制造業(yè)，我們的設(shè)備應(yīng)該做到什么樣子？上層需要什么樣的軟件？需要哪些接口？大家把它對接好，這樣大家才能合力，共同推進整個邊緣計算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，因為整個行業(yè)非常大。

最近，我們在跟IDC溝通未來趨勢和方向，IDC給了一個非常大的數(shù)字，到2024年預(yù)計全球邊緣計算整個產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達到2500億美金，在這樣大的市場下，相比起競爭，更多的是需要合作，大家共同在這個產(chǎn)業(yè)下幫助產(chǎn)業(yè)升級，幫助產(chǎn)業(yè)成長，實現(xiàn)共贏。以上就是我今天分享的內(nèi)容，感謝大家的聆聽！

轉(zhuǎn)自《騰訊網(wǎng)》