如何從智能云向智能邊緣延伸，這是上下游廠商都在思考的問題。當(dāng)計(jì)算被推進(jìn)到網(wǎng)絡(luò)邊緣，更加靠近數(shù)據(jù)源頭，終端設(shè)備可以在接近本地一側(cè)獲得分析響應(yīng)，以緩解從端到云的數(shù)據(jù)量傳輸負(fù)擔(dān)，與之相應(yīng)的存儲(chǔ)和帶寬成本也會(huì)減少。然而，隨著數(shù)據(jù)量的指數(shù)級(jí)增加和計(jì)算環(huán)境愈發(fā)復(fù)雜，要想構(gòu)建一套完整的云、邊緣、終端體系是非常不容易的。

數(shù)據(jù)顯示，到2020年物聯(lián)網(wǎng)帶來的經(jīng)濟(jì)附加值將達(dá)到1.9萬億美元。根據(jù)Metcalfe'sLaw，網(wǎng)絡(luò)價(jià)值和用戶數(shù)的平方是成正比的，當(dāng)越來越多的人和智能的物連接在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)上，會(huì)讓整個(gè)網(wǎng)絡(luò)增值。調(diào)研機(jī)構(gòu)預(yù)計(jì)，未來79%的物聯(lián)網(wǎng)流量將通過網(wǎng)關(guān)接入，50%的網(wǎng)絡(luò)流量將來自物聯(lián)網(wǎng)，而物聯(lián)網(wǎng)將貢獻(xiàn)超過500億的連接。與此同時(shí)，每個(gè)人、每個(gè)物體在每天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也將是當(dāng)前的2000倍。巨大的商機(jī)由此而來，不止為管道商，更是為上游芯片商和服務(wù)商。

與此同時(shí)，每個(gè)企業(yè)都在經(jīng)歷多云之旅。Gartner表示：“到2020年，75%的企業(yè)將已部署多云或混合云模式。”多云之旅由混合云和原生公有云這兩大主要云戰(zhàn)略提供支持。每種方法雖然各具特點(diǎn)卻又呈互補(bǔ)，并且通常被同一客戶同時(shí)采用。這兩種方法均旨在以差異化方式開創(chuàng)新商機(jī)，并交付切實(shí)可行的業(yè)務(wù)成果，是探索開啟多云之旅的最佳途徑，VMware的研究表明83%的云購(gòu)買者都在尋找從數(shù)據(jù)中心到云端的統(tǒng)一基礎(chǔ)架構(gòu)及運(yùn)維。

亞太地區(qū)預(yù)計(jì)到2020年將擁有86億臺(tái)物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備，并到2025年成為全球5G網(wǎng)絡(luò)規(guī)模最大的地區(qū)，5G連接數(shù)量將達(dá)到6.75億。要想充分利用由此產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，企業(yè)必須具備在邊緣處理數(shù)據(jù)的能力，才能快速獲得洞察力并做出實(shí)時(shí)決策。因此，IoT設(shè)備和應(yīng)用程序?qū)⒃絹碓蕉嗟貎?nèi)置數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)等服務(wù)，從而更合理、更快速、更智能地決定哪些數(shù)據(jù)需要立即處理，哪些數(shù)據(jù)需要發(fā)送回核心或云中，甚至哪些數(shù)據(jù)可以被丟棄。

事實(shí)上，在邊緣實(shí)現(xiàn)智能化已經(jīng)成為英特爾、微軟、思科這些科技巨頭的共識(shí)，但是深入到像工業(yè)、能源、制造等領(lǐng)域的實(shí)際場(chǎng)景中，要想實(shí)現(xiàn)真正的“邊緣智能”有著不小的挑戰(zhàn)。像微軟就在與美國(guó)超市品牌Kroger借助智能云和邊緣的技術(shù)打造“智慧商店”，并已經(jīng)對(duì)各自總部附近的零售店進(jìn)行了改造。

據(jù)了解，雙方的合作范圍涉及智能貨架、終端設(shè)備、門店購(gòu)物效率、定價(jià)、補(bǔ)貨、廣告投放轉(zhuǎn)化等方面。以“數(shù)字化貨架系統(tǒng)(EDGE)”為例，其利用數(shù)字貨架顯示屏取代了紙質(zhì)價(jià)格標(biāo)簽，可以顯示商品促銷等信息。

目前，這套系統(tǒng)已經(jīng)部署在美國(guó)的數(shù)十家Kroger連鎖店。與傳統(tǒng)貨架需要人工張貼紙質(zhì)價(jià)簽、條碼等信息相比，運(yùn)行在Azure平臺(tái)的新系統(tǒng)能夠在數(shù)分鐘內(nèi)更新兩萬條價(jià)格信息。

舉個(gè)例子，如果消費(fèi)者想購(gòu)買某個(gè)品牌的意面醬料，那么當(dāng)其走到這個(gè)意面醬料所在貨架的時(shí)候，貨架系統(tǒng)就會(huì)發(fā)出提示信號(hào)，對(duì)于一些拜訪數(shù)十種醬料品牌的貨架來說，無疑可以提升不小的選購(gòu)效率。除了EDGE，改造的系統(tǒng)還包括導(dǎo)購(gòu)體驗(yàn)、個(gè)性化廣告等?？蛻艨梢酝ㄟ^克羅格應(yīng)用提前生成購(gòu)物清單，應(yīng)用會(huì)指導(dǎo)他們?cè)谏痰赀x購(gòu)商品。

對(duì)于制造業(yè)來說，將從更智能的邊緣設(shè)備中獲益匪淺。利用IoT設(shè)備在邊緣處理數(shù)據(jù)，制造商可以通過檢測(cè)設(shè)備故障的早期跡象來實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)，這有助于防止那些妨礙生產(chǎn)的故障發(fā)生或進(jìn)行不必要的維護(hù)檢查。

和利時(shí)研發(fā)的自動(dòng)化系統(tǒng)支持著全球25000臺(tái)套工業(yè)系統(tǒng)設(shè)備的日常運(yùn)行，覆蓋中國(guó)高速鐵路、地鐵運(yùn)營(yíng)和核電、火電廠自動(dòng)化控制等市場(chǎng)。要對(duì)全球2萬多臺(tái)套系統(tǒng)設(shè)備進(jìn)行系統(tǒng)的管理與維護(hù)絕非易事，按照傳統(tǒng)方式，這需要消耗大量人力、物力、精力實(shí)施現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)、巡檢和定期維護(hù)。

快速發(fā)展的業(yè)務(wù)和不斷增加的客戶，帶來了不斷增長(zhǎng)的現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)需求，隨之而來的還有不斷增長(zhǎng)的服務(wù)規(guī)模和投入，以及相應(yīng)激增的管理、溝通、協(xié)調(diào)等等的一系列問題。此外，現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)的傳統(tǒng)方式效率較低，現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員在發(fā)現(xiàn)疑難問題后，往往需要與總部進(jìn)行反復(fù)的技術(shù)溝通，再加上設(shè)備零件替換等所花費(fèi)的時(shí)間，常常需要設(shè)備停工檢修。

對(duì)于裝備生產(chǎn)線、發(fā)電廠這樣的大規(guī)模企業(yè)來說，生產(chǎn)暫停就意味著巨大損失。以熱電廠中的一臺(tái)鍋爐設(shè)備為例，維修本身也許只要幾個(gè)小時(shí)，但前期等待鍋爐冷卻、后期重新上水加熱，都需要較長(zhǎng)的時(shí)間，前前后后至少要停產(chǎn)一周——對(duì)于日發(fā)電量數(shù)千萬度的發(fā)電廠來說，這造成的直接經(jīng)濟(jì)損失已經(jīng)相當(dāng)驚人了。

顯然，最大限度地避免計(jì)劃外停機(jī)，提高運(yùn)營(yíng)維護(hù)效率，加快維修反應(yīng)速度，是和利時(shí)要解決的核心問題，這就需要借助云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)打造遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)巡查和診斷、技術(shù)專家遠(yuǎn)程服務(wù)，構(gòu)建一套工業(yè)自動(dòng)化控制平臺(tái)，

整體來看，云計(jì)算服務(wù)最多的還是設(shè)備端，物聯(lián)網(wǎng)則是連接這些端的關(guān)鍵橋梁，無論是之后衍生出的移動(dòng)邊緣計(jì)算還是移動(dòng)云計(jì)算，都在將重心引到端上，而不是將精力"浪費(fèi)"在傳統(tǒng)的IaaS或PaaS端。因此，云服務(wù)商在處理工作負(fù)載時(shí)仍將遵循"大智能"在云端，"小智能"在邊緣的原則，但長(zhǎng)期來看產(chǎn)業(yè)上下游圍繞邊緣場(chǎng)景打造智能化的解決方案已成必然趨勢(shì)。