智能边缘由数十年的仪表化、自动化和连接技术发展而来，正日渐成熟并演进为一系列革命性的技术能力，并推动全球一些最大的科技和通信企业转型发展。对此市场预期迥异，德勤预测到2021年，智能边缘的全球市场规模将扩大至120亿美元，且保持35%左右的复合年增长率。到2023年，预计将有70% 的企业将采用边缘计算执行数据处理。正如一家领先的GPU制造商所言：“我们将进入一个全新时代，创建一个规模比目前大数千倍的互联网。”

什么是智能边缘？

智能边缘由先进的无线连接、紧凑的处理能力和人工智能共同组成，并部署在使用和生成数据的设备附近。智能边缘代表着在云计算、数据分析和人工智能的加持下，工业监控、自动化生产、效用管理以及电信领域的发展演变与趋势融合。通过将云计算、数据分析和人工智能技术部署在需要快速分析并处理数据的设备附近，实现对数据的直接处理，或过滤之后仅将最重要的数据传输至核心。尤其值得一提的是，智能边缘可将云技术引入远程操作，极大地提升操作性能。

人工智能的崛起离不开计算技术的发展，而这两者正是推动半导体行业发生结构性转变的关键动力。

智能边缘的重要性

对于需要数据驱动用例的企业，智能边缘可提供下列关键能力：

• 提高带宽的使用效率和网络可见性，从而降低成本

• 降低对广域网（WAN）的依赖将导致连接不良、不可靠甚至丢失，智能边缘可应对此类情况

• 通过将更多数据保留在本地，而无需通过网络将其传输至核心，加强对数据分类、标准化、驻留和隐私的管控

• 支持低延迟用例和快速响应时间

• 提高自动化和数据自治水平

有了边缘智能，云端评估视频所采用的人工智能/ 机器学习推理算法就可以在无人机上直接运行。无人机不需要扫描并分析整个视频，而是在视频中一个接近实时的小型缓冲区上操作，以此识别缺陷。发现缺陷后，无人机可以立即通知附近的工作人员处理问题。只有识别出缺陷的视频帧才会保存在云端，并置入模型和训练集，进而更新现场工作的其他无人机，以更好地识别缺陷。这能最大限度地减少数据分析和传输的负荷，大大缩短检查与处理的间隔时间，并最大程度地实现网络的使用价值—— 只处理可添加至工具链并提供深入见解和经验的关键信息。

智能边缘的适用对象

智能边缘适用于任何管理基础设施、网络、云端、数据中心和互联端点（如传感器、执行器和设备） 的企业。智能边缘可以支持对延迟要求非常低的消费者用例，如云端游戏和增强虚拟现实；支持需要在多个运营和客户领域对大量数据进行整合、保护及分析的企业应用；还可以改进用于管控质量、物料及能源使用的工业流程，如监控工厂车间、装配线和物流。

智能边缘适用于任何管理基础设施、网络、云端、数据中心和互联端点（如传感器、执行器和设备）的企业。

然而，并非所有企业都能立即在大范围实施智能边缘解决方案。对很多企业而言，需要先投资建设所需的基础设施并建立合作伙伴关系，随后才能从为数不多的用例中实现投资回报。但基础一旦奠定，企业就能在未来获得更多机遇。

智能边缘生态系统的参与者

任何一家服务提供商都无法独自创建一个有效的智能边缘解决方案。电信企业、超大规模业者、内容交付网络提供商和科技公司各自提供了解决方案的一部分，对实施智能边缘发挥着重要作用。

• 电信企业：助推互联网扩张

电信企业在许多智能边缘部署中发挥着关键作用。越来越多的大型电信企业开始销售自己的边缘计算和物联网解决方案，以及企业内部私有网络。作为边缘生态系统内的服务提供商，电信企业可以为其企业客户及合作伙伴提供有线和无线网络的端到端连接，涵盖光纤、电缆、4G/LTE和Wi-Fi，以及针对5G和Wi-Fi 6的高级解决方案。

• 超大规模业者：实现全球连接

一些全球最具价值的企业——又称“超大规模业者”——提供端到端技术解决方案，涵盖云服务、企业产能及消费者生活体验等方方面面。这些企业高度数据驱动，一方面以此优化并扩展内部运营，另一方面则通过了解客户和用户来提供更好的服务并促成持续互动。超大规模业者通过实施智能边缘，将其超大规模能力部署到更靠近观察对象和服务企业的位置，从而达成上述两个目标。

• 内容交付网络提供商：力争成为超大规模业者

内容交付网络的开发宗旨就是将内容转移到更靠近消费者的位置，以加速早期网络的发展。从这一点看，内容交付网络提供商具有与生俱来的优势。一些内容交付网络提供商正积极寻求并推广智能边缘解决方案，为此既要与电信企业和超大规模业者合作，又将与之竞争。

• 技术提供商：提供硬件及托管服务

“云端到边缘”价值链需要难以计数的硬件组件和软件层为其提供支持。因此，技术提供商有巨大的增长机遇，可将其产品和服务销售给数据中心、网络、内部设施，以及工厂车间、智能建筑、计算机和汽车等端点。

• 半导体企业：势头仍在

在轻量级边缘设备上运行人工智能需要专用的计算解决方案，如定制化现场可编程门阵列（FPGA）和特殊应用集成电路（ASIC），以及提升设备、边缘设施和微数据中心人工智能算法速度的GPU。对边缘人工智能芯片的市场需求已显著增长，并且在未来几年还可能大幅提升。为满足这一需求，越来越多的半导体企业正在加快生产边缘人工智能芯片。其中一些正在寻求重大的并购交易机会，以巩固自己在下一波机器智能和计算发展浪潮中的地位。超大规模业者也在设计自己的专用芯片，支持其实现最大规模的运营。芯片制造厂和芯片设计公司也积极应对，以满足数据中心、人工智能和持续进行的工业系统数字化带来的需求。

存在的潜在阻力

随着智能边缘市场日渐成熟，挑战也随之而来。新冠危机就是其中之一：需求被扰乱、供应链受阻、盈利下滑、企业成本上升、市场前景不明。此外，持续的贸易战也导致供应的不确定性上升，增加了打通供应商网络的复杂性、成本和时间。在这种环境下，需求难以挖掘，供应变得不可靠。这些情况将导致对新兴技术的资本支出更为保守。因为企业可能认为，与实施智能边缘相比，增强现有的云能力风险更小，尤其在需要更多远程和连接服务的危机时期。在短期内，构建云迁移的基础架构会是许多企业的目标，而边缘开发则主要由大型服务提供商进行。

此外，虽然智能边缘的发展机遇日益明显，但许多企业可能仍将其视为一种前瞻性的战略投资，而非推动当前业务发展的具体途径。实施智能边缘颇具挑战且成本高昂，通常需要在多个提供商之间进行协调。与此同时，标准尚在制定之中，最佳实践尚不明确，众多边缘端点的安全性也无法保障。在经济发展严重受限的时候，只有规模最大、最持久的企业可能对未来进行投资，而即便是这些企业也需要在各个服务提供商之间周旋。

但是，正如之前大规模基础设施升级中看到的，随着智能边缘应用的扩大，仍可能会出现无数意想不到的创新，未来可期。

文章部分素材来源：边缘计算社区