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为何说边缘计算是补足产业数字化的最后一块木
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摘要：如何从智能云向智能边缘延伸，这是上下游厂商都在思考的问题。当计算被推进到网络边缘，更加靠近数据源头，终端设备可以在接近本地一侧获得分析响应，以缓解从端到云的数据量
如何从智能云向智能边缘延伸，这是上下游厂商都在思考的问题。当计算被推进到网络边缘，更加靠近数据源头，终端设备可以在接近本地一侧获得分析响应，以缓解从端到云的数据量传输负担，与之相应的存储和带宽成本也会减少。然而，随着数据量的指数级增加和计算环境愈发复杂，要想构建一套完整的云、边缘、终端体系是非常不容易的。
数据显示，到2020年物联网带来的经济附加值将达到1.9万亿美元。根据Metcalfe's Law，网络价值和用户数的平方是成正比的，当越来越多的人和智能的物连接在一个网络上，会让整个网络增值。调研机构预计，未来79%的物联网流量将通过网关接入，50%的网络流量将来自物联网，而物联网将贡献超过500亿的连接。与此同时，每个人、每个物体在每天所产生的数据量也将是当前的2000倍。巨大的商机由此而来，不止为管道商，更是为上游芯片商和服务商。
与此同时，每个企业都在经历多云之旅。Gartner表示：“到2020年，75%的企业将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这两大主要云战略提供支持。每种方法虽然各具特点却又呈互补，并且通常被同一客户同时采用。这两种方法均旨在以差异化方式开创新商机，并交付切实可行的业务成果，是探索开启多云之旅的最佳途径，VMware的研究表明83%的云购买者都在寻找从数据中心到云端的统一基础架构及运维。
亚太地区预计到2020年将拥有86亿台物联网（IoT）设备，并到2025年成为全球5G网络规模最大的地区，5G连接数量将达到6.75亿。要想充分利用由此产生的海量数据，企业必须具备在边缘处理数据的能力，才能快速获得洞察力并做出实时决策。因此，IoT设备和应用程序将越来越多地内置数据分析和数据精简等服务，从而更合理、更快速、更智能地决定哪些数据需要立即处理，哪些数据需要发送回核心或云中，甚至哪些数据可以被丢弃。
事实上，在边缘实现智能化已经成为英特尔、微软、思科这些科技巨头的共识，但是深入到像工业、能源、制造等领域的实际场景中，要想实现真正的“边缘智能”有着不小的挑战。像微软就在与美国超市品牌Kroger借助智能云和边缘的技术打造“智慧商店”，并已经对各自总部附近的零售店进行了改造。
据了解，双方的合作范围涉及智能货架、终端设备、门店购物效率、定价、补货、广告投放转化等方面。以“数字化货架系统（EDGE）”为例，其利用数字货架显示屏取代了纸质价格标签，可以显示商品促销等信息。
目前，这套系统已经部署在美国的数十家Kroger连锁店。与传统货架需要人工张贴纸质价签、条码等信息相比，运行在Azure平台的新系统能够在数分钟内更新两万条价格信息。
举个例子，如果消费者想购买某个品牌的意面酱料，那么当其走到这个意面酱料所在货架的时候，货架系统就会发出提示信号，对于一些拜访数十种酱料品牌的货架来说，无疑可以提升不小的选购效率。除了EDGE，改造的系统还包括导购体验、个性化广告等。客户可以通过克罗格应用提前生成购物清单，应用会指导他们在商店选购商品。
对于制造业来说，将从更智能的边缘设备中获益匪浅。利用IoT设备在边缘处理数据，制造商可以通过检测设备故障的早期迹象来实现预测性维护，这有助于防止那些妨碍生产的故障发生或进行不必要的维护检查。
和利时研发的自动化系统支持着全球台套工业系统设备的日常运行，覆盖中国高速铁路、地铁运营和核电、火电厂自动化控制等市场。 要对全球2万多台套系统设备进行系统的管理与维护绝非易事，按照传统方式，这需要消耗大量人力、物力、精力实施现场服务、巡检和定期维护。
快速发展的业务和不断增加的客户，带来了不断增长的现场服务需求，随之而来的还有不断增长的服务规模和投入，以及相应激增的管理、沟通、协调等等的一系列问题。此外，现场服务的传统方式效率较低，现场技术人员在发现疑难问题后，往往需要与总部进行反复的技术沟通，再加上设备零件替换等所花费的时间，常常需要设备停工检修。
对于装备生产线、发电厂这样的大规模企业来说，生产暂停就意味着巨大损失。以热电厂中的一台锅炉设备为例，维修本身也许只要几个小时，但前期等待锅炉冷却、后期重新上水加热，都需要较长的时间，前前后后至少要停产一周——对于日发电量数千万度的发电厂来说，这造成的直接经济损失已经相当惊人了。
文章来源：《产业与科技论坛》 网址: http://www.cyykjltzz.cn/zonghexinwen/2021/0401/1531.html