新智元原創  

編輯：三石、克雷格

【導讀】邊緣計算將為未來的終端提供AI能力，形成萬物感知、萬物互聯、 萬物智慧的智慧世界，打通AI的後期一公里。另外，“邊緣將吃掉雲”的趨勢不斷顯現，具備裝置、晶片和演算法能力的企業將成為邊緣智慧的玩家。

AI的新機會在邊緣智慧。

11月7日，在巴塞羅那舉行的研討會和IT展覽會上，IT研究兼市場分析機構Gartner宣佈了它認為未來重要的戰略——物聯網（IoT）的技術趨勢。從現在到2023年間，物聯網將推動數字業務發展。

其中一個重要趨勢是從智慧邊緣到智慧網格的轉變。

在物聯網領域，從集中式和雲端到架構的轉變正在順利進行。然而，這不是終點，因為與邊緣架構相關聯的整齊層將演變為更加非結構化的架構，包括在動態網格中連線的各種裝置和服務。這些網狀結構將實現更靈活，智慧和響應更快的物聯網系統。

今年5月，華為釋出《GIV2025開啟智慧世界產業版圖》白皮書指出，到八年後的2025年，物聯數量達1000億，智慧終端將達400億。

400億智慧終端中，邊緣計算將提供AI能力，邊緣智慧成為智慧裝置的支撐體，人類被基於ICT 網路、以人工智慧為引擎的第四次技術革命將帶入一個萬物感知、萬物互聯、 萬物智慧的智慧世界。

現在，在構建世界道路上，除了華為之外，還有諸多玩家，本文做簡單盤點。

Gartner十大IoT趨勢：資訊長應關注AI和晶片

Gartner認為，從現在到2023年，IoT將推動數字業務發展。 以下是Gartner列出的10項具有戰略意義的物聯網技術和趨勢，預計將在未來五年內實現新的收入來源和業務模式。

趨勢1：人工智慧

趨勢2：需要考慮社會、法律和道德的物聯網

趨勢3：資訊通訊和資料代理

趨勢4：從智慧邊緣到智慧網格的轉變

趨勢5：物聯網治理

趨勢6：感測器

趨勢7：可信賴的硬體和作業系統

趨勢8：新的物聯網使用者體驗

趨勢9：矽晶片

趨勢10：物聯網的新無線網路技術

Gartner預測，2019年將有142億個互聯事物將被使用，到2021年這一數量將達到250億，這一過程則產生了大量的資料。

人工智慧將應用於各種物聯網資訊，包括視訊、靜止影象、語音、網路流量活動和感測器資料。因此，資訊官們須在其物聯網戰略中建立一個充分利用AI工具和技能的企業組織。

目前，大多數物聯網端點裝置使用傳統處理器晶片，低功耗ARM架構受歡迎。但是，傳統的指令集和記憶體架構並不適合端點需要執行的任務，例如，深度神經網路（DNN）的效能通常受到記憶體頻寬的限制，而並非收到處理能力的限制。

到2023年，預計新的晶片將降低執行DNN所需的功耗，並在低功耗物聯網端點中實現新的邊緣架構和嵌入式DNN功能。這將支援新功能，例如與感測器整合的資料分析，以及低成本電池供電裝置中所設定的語音識別。Gartner表示，建議CIO們注意這一趨勢，因為支援嵌入式AI等功能的晶片將使企業能夠開發出高度新型的產品和服務。

邊緣計算三大優勢將“吃掉雲”，邊緣計算是人工智慧的最後一公里

邊緣計算是指在資料來源處或資料來源附近完成的計算，是不同於依靠十幾個資料中心的雲端計算來完成所有工作。邊緣計算主要有低時延、隱私安全和靈活性三大特點。

儘管目前企業不斷將資料傳送到雲端進行處理，但隨著邊緣計算裝置的逐漸應用，本地化管理變得越來越普遍，企業上雲的需求或將面臨瓶頸。

Gartner Group在2017年的一份報告中預測：“邊緣將吃掉雲”。

Gartner副總裁Thomas Bittman指出，由於人們需要實時地與它們的數字輔助裝置進行互動，因此等待數英里（或數十英里）以外的資料中心是行不通的。以沃爾瑪為例，沃爾瑪零售應用程式將在本地處理來自商店相機或感測器網路的資料，而云計算帶來的資料時延，對沃爾瑪來說太慢了。

人工智慧發展至今，在其所涉及偌大的領域中，仍舊面臨的問題便是優秀專案不足、場景落地缺乏。

另一方面，隨著人工智慧在邊緣計算平臺中的應用，加上邊緣計算與物聯網“端-管-雲”協同推進應用落地的需求不斷增加，邊緣智慧成為邊緣計算新的形態，打通物聯網應用的“最後一公里”。

目前，邊緣智慧已經在以下領域爆發應用。

自動駕駛

在汽車行業，安全性是重要的問題。高速駕駛情況下，實時性是保證安全性的前提。由於網路終端機延時的問題，雲端計算無法確保實時性。車載終端計算平臺是自動駕駛計算髮展的未來。另外，隨著電動化的發展趨勢，對於汽車行業，低功耗變的越來越重要。天然能夠滿足實時性與低功耗的ASIC晶片將是車載計算平臺未來發展趨勢。目前地平線機器人與Mobileye是OEM與Tier1的主要合作者。

安防、無人機

相比於傳統視訊監控，AI+視訊監控，最主要的變化是把被動監控變為主動分析與預警，因而，解決了需要人工處理監控資料的問題（也繞開了硬碟關鍵時刻掉鏈子問題）。安防、無人機等終端裝置對算力及成本有很高的要求。隨著影象識別與硬體技術的發展，在終端完成智慧安防的條件日益成熟。安防行業龍頭海康威視、無人機龍頭大疆已經在智慧攝像頭上使用了Movidious的Myriad系列晶片。

消費電子

搭載麒麟970晶片的華為mate10手機與同樣嵌入AI晶片的iPhoneX帶領手機進入智慧時代。另外，亞馬遜的Echo引爆了智慧家居市場。對於包括手機、家居電子產品在內的消費電子行業，實現智慧的前提要解決功耗、安全隱私等問題。據市場調研表明，搭載ASIC晶片的智慧家電、智慧手機、AR/VR裝置等智慧消費電子已經處在爆發的前夜。

產業三分天下，擁有終端、演算法、算力者通吃

目前，邊緣智慧產業生態架構已形成，主要有三類玩家：

第一類：演算法玩家。從演算法切入，如提供計算機視覺演算法、NLP演算法等。

商湯科技和曠視科技是國內較為成功的，以演算法起家的公司。去年10月20日，商湯科技同美國高通公司宣佈將展開“演算法+硬體”形式的合作，將商湯科技機器學習模型與演算法整合進高通面向移動終端、IoT裝置的晶片產品中，為終端裝置帶來更優的邊緣計算能力。而曠視科技為了滿足實戰場景中不同程度的需求，也在持續優化演算法以適配邊緣計算的要求。

第二類：終端玩家。從硬體切入，如提供手機、PC等智慧硬體。

擁有眾多終端裝置的海康威視在安防領域深耕多年，是以視訊為核心的物聯網解決方案提供商。在其發展過程中，才將邊緣計算和雲端計算加以融合，來更好的解決物聯網現實問題。

第三類：算力玩家。從終端晶片切入，如開發用於邊緣計算的AI晶片等。

對於邊緣計算晶片領域，華為今年10月份的全聯接大會上釋出昇騰系列晶片——昇騰310，面向邊緣計算產品。“邊緣計算”將成為泛網路核心增長點，形成平行華為終端的未來戰略方向；用AI升級管道服務，幫客戶構建智慧時代的全新ICT基礎設施。

參考連結：

https://www.investors.com/news/technology/cloud-computing-edge-computing/

https://www.theverge.com/circuitbreaker/2018/5/7/17327584/edge-computing-cloud-google-microsoft-apple-amazon

http://www.eweek.com/it-management/gartner-lists-top-10-strategic-iot-technologies-trends-through-2023