2020 年8月7日，全球人工智能和機(jī)器人峰會(huì)（CCF-GAIR 2020）正式開幕。CCF-GAIR 2020 峰會(huì)由中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)（深圳）聯(lián)合承辦，鵬城實(shí)驗(yàn)室、深圳市人工智能與機(jī)器人研究院協(xié)辦。

從 2016年的學(xué)產(chǎn)結(jié)合，2017年的產(chǎn)業(yè)落地，2018年的垂直細(xì)分，2019年的人工智能40周年，峰會(huì)一直致力于打造國內(nèi)人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域規(guī)模最大、規(guī)格最高、跨界最廣的學(xué)術(shù)、工業(yè)和投資平臺(tái)。

在8月9日的【工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)專場】上，加拿大工程院院士、IEEE Fellow、加拿大西蒙菲莎大學(xué)教授劉江川帶來了《能源互聯(lián)網(wǎng)視角下的邊緣計(jì)算》的開場主題演講。

加拿大工程院院士、IEEE Fellow、加拿大西蒙菲莎大學(xué)教授劉江川

劉江川院士長期在學(xué)術(shù)界工作，從1999年開始在香港科技大學(xué)、香港中文大學(xué)和加拿大西蒙菲莎大學(xué)開展研究，其研究得到了加拿大自然科學(xué)基金、加拿大工業(yè)部等多方的支持。

從2018年開始，他進(jìn)入工業(yè)界，創(chuàng)辦了江行智能，并且得到紅杉資本、松禾資本和百度風(fēng)投支持。

他提到，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在跑道上飛速前進(jìn)。今天的互聯(lián)網(wǎng)不僅僅只做互聯(lián)這件事情，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)變成了分布式的數(shù)據(jù)處理器和分布式數(shù)據(jù)采集器，底層通訊、上層存儲(chǔ)、上層應(yīng)用和計(jì)算融為一體，這是非常重要的轉(zhuǎn)變。

“不僅僅是互聯(lián)，而是在這當(dāng)中展開存儲(chǔ)和應(yīng)用。除了工業(yè)之外，能源行業(yè)、交通行業(yè)、智慧城市等等，也是同樣的場景。”

他指出，消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)慣性的思維，是建立高可靠、高性能的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，即使這些設(shè)備消耗大量的電力，但是電力成本可以通過應(yīng)用的價(jià)值來換取，比如在海量客戶端上獲取海量的數(shù)據(jù)，并且不受限制，隱私也不是大問題，數(shù)字價(jià)值得到體現(xiàn)。

不過，這種思維在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代取得成功，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和能源互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代確面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。因?yàn)楣I(yè)互聯(lián)網(wǎng)和能源互聯(lián)網(wǎng)的項(xiàng)目大多遍及整個(gè)國土，電力供應(yīng)不僅僅只是大中城市的需求，其他地方并不能保證100%長期不斷電。過去100多年里，電池的能量、存儲(chǔ)密度等發(fā)展都是線性的，增長基本已達(dá)到極限。

“我們現(xiàn)在發(fā)展到一個(gè)階段，確保大型電網(wǎng)穩(wěn)定的運(yùn)行是非常重要的事情。”

此外，他表達(dá)了一個(gè)重要觀點(diǎn)是：對(duì)于能源互聯(lián)網(wǎng)，不能像依賴傳統(tǒng)消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)場景下的云計(jì)算的方式，而是要在用戶側(cè)、數(shù)據(jù)現(xiàn)場解決問題，同時(shí)能高度節(jié)省帶寬，在無網(wǎng)絡(luò)的情況下進(jìn)行工作——這種情況下，可以看到邊緣計(jì)算引入的必要性。

在其后的演講中，劉江川院士詳細(xì)解釋了何為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)場景下的邊緣計(jì)算，以及他們目前采取的應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)的解決方案。

以下為劉江川院士的演講速記，雷鋒網(wǎng)做了不改變?cè)獾木庉嬇c整理。

很榮幸接受CCF-GAIR的邀請(qǐng)，在這里做一場關(guān)于《能源互聯(lián)網(wǎng)視角下的邊緣計(jì)算》的報(bào)告，談一談我們?cè)谶@一段時(shí)間遇到的機(jī)遇、挑戰(zhàn)和方案。

我本人長期在學(xué)術(shù)界工作，從1999年開始在香港科技大學(xué)、香港中文大學(xué)和加拿大西蒙菲莎大學(xué)開展研究，我們的研究得到了加拿大自然科學(xué)基金、加拿大工業(yè)部等多方的支持，從2018年開始，我也進(jìn)入工業(yè)界，創(chuàng)辦了江行智能，并且得到紅杉資本、松禾資本和百度風(fēng)投支持。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)新興的概念，其中包括工業(yè)、能源、交通、智慧和城市等等，目前正在飛速的在跑道上前進(jìn)。在這個(gè)時(shí)段的終端是工業(yè)性質(zhì)的傳感器，而我們要做的事情是真正將工業(yè)應(yīng)用帶到互聯(lián)網(wǎng)世界里面，以互聯(lián)網(wǎng)來促進(jìn)工業(yè)的應(yīng)用。

我本人經(jīng)歷了這幾個(gè)時(shí)期，現(xiàn)在也正在往工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的大道上前進(jìn)，所謂的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不僅僅是做互聯(lián)這件事情，今天的互聯(lián)網(wǎng)也不僅僅像一開始做互聯(lián)這件事情，今天的互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)變成了分布式的數(shù)據(jù)處理器，和分布式數(shù)據(jù)采集器。

在這里，我們看到的底層通訊、上層的存儲(chǔ)、上層的應(yīng)用和計(jì)算融為一體，這是非常重要的轉(zhuǎn)變。不僅僅是互聯(lián)，而是在這當(dāng)中展開存儲(chǔ)和應(yīng)用。除了工業(yè)之外，能源行業(yè)、交通行業(yè)、智慧城市等等，也是同樣的場景。

從2016年才進(jìn)入這個(gè)時(shí)代，我們面臨了非常大的挑戰(zhàn)，從消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)的場景里面，會(huì)看到在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)候有一些慣性的思維，這些思維認(rèn)為在過去十幾年里已經(jīng)建立了高可靠、高性能的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，比如說長時(shí)間不間斷的工作，在斷電的情況下有備用電源切入，它會(huì)消耗大量的電力，這些電力通過應(yīng)用的價(jià)值來換取。

另一方面，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施也非常優(yōu)秀，有高吞吐、低延時(shí)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，現(xiàn)在達(dá)到Gbps。隨著5G，延遲可以降低到10毫秒左右甚至是1毫秒。

在海量客戶端上，能獲取海量的數(shù)據(jù)，并且不受限制獲取數(shù)據(jù)，隱私也不是大問題，數(shù)字價(jià)值得到體現(xiàn)。這是消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的慣性思維。

這些思維在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代是成立的，而且是非常成功的應(yīng)用。但是，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，實(shí)際上我們面臨的挑戰(zhàn)非常之多。

因?yàn)橄M(fèi)互聯(lián)網(wǎng)是在城市里面，特別是在中心城市得到了應(yīng)用，但是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)是遍及整個(gè)國土，所以基礎(chǔ)設(shè)施就有一些問題。電力供應(yīng)雖然在中大城市不是問題了，但是仍然有斷電的情況，由于一年時(shí)間各種原因造成的斷電，并不能保證百分之百的長時(shí)間有電。

能源供給的角度，電池也是很大的問題，在過去這100多年的歷史，電池的發(fā)展是線性發(fā)展的，它的能量、存儲(chǔ)密度，基本上是線性的。從一九七幾年第一個(gè)鋰電池專利產(chǎn)生到現(xiàn)在，增長已達(dá)到極限。

從網(wǎng)絡(luò)來說，中大城市感覺都已經(jīng)覆蓋了，對(duì)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)來說，或者是能源互聯(lián)網(wǎng)來說，你的很多設(shè)備都是在偏遠(yuǎn)地區(qū)，在戈壁灘、沙漠上，3G和4G網(wǎng)絡(luò)或者是5G網(wǎng)絡(luò)未必都非常理想，真正的網(wǎng)絡(luò)覆蓋從國土面積來說未必能提升1%，這是典型的挑戰(zhàn)。

來看典型的例子，比如說中國高壓線路運(yùn)檢，現(xiàn)在高壓線路是150萬公里，特高壓是世界領(lǐng)先定位。我們現(xiàn)在發(fā)展到一個(gè)階段，確保大型電網(wǎng)穩(wěn)定的運(yùn)行是非常重要的事情，也是除了建設(shè)之外非常重要的事情。運(yùn)檢需求持續(xù)增多，就需要無人機(jī)的運(yùn)檢。

電網(wǎng)要實(shí)現(xiàn)24小時(shí)的監(jiān)控比起城市的安防監(jiān)控來說，難度完全不同。電網(wǎng)大量的鐵塔是處在深山老林和戈壁灘上，溫差很大、高度的電磁干擾，網(wǎng)絡(luò)是很弱的，不像城市里面有非常好的3G、4G、5G的網(wǎng)絡(luò)，通過回傳數(shù)據(jù)到云上解決問題，像消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)一樣。在能源互聯(lián)網(wǎng)下，可能有信號(hào)，但是很難做到全覆蓋、高速度的視頻回傳。

能源供給也是一個(gè)問題，你可能認(rèn)為鐵塔不缺電，但實(shí)際上它是沒有電的，所以就需要從太陽能供電，這對(duì)于能耗是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)。

比如說國網(wǎng)的企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)于通道可視化的設(shè)備，要求在最低照度下能工作，整機(jī)峰值功率不超過8瓦，但是仍然要做人工智能的應(yīng)用，大家做過人工智能就知道挑戰(zhàn)在哪里。

所以，對(duì)于能源互聯(lián)網(wǎng)，你不能依賴傳統(tǒng)的消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)場景下的云計(jì)算方式，更多是需要在用戶側(cè)、數(shù)據(jù)現(xiàn)場來解決這些問題來達(dá)到實(shí)時(shí)的應(yīng)用，同時(shí)能高度節(jié)省帶寬，在無網(wǎng)絡(luò)的情況下進(jìn)行工作。

嵌入式系統(tǒng)也會(huì)遭受很大的挑戰(zhàn)，軟件方面，隨著人工智能的發(fā)展，希望快速替換算法，這個(gè)矛盾怎么解決，包括傳感器不光是視覺傳感器，還要引進(jìn)溫度傳感器、局部放電傳感器等等，這都帶來了多種挑戰(zhàn)。

這種情況下可以看到邊緣計(jì)算引入的必要性，所謂的邊緣計(jì)算是指靠近數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用等核心能力為一體的開放平臺(tái)，就近提供服務(wù)。這對(duì)于能耗要求較低的情況下，特別是實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、以及安全隱私考慮方面是非常重要的。

2025年的時(shí)候預(yù)計(jì)有50%的數(shù)據(jù)會(huì)在邊沿側(cè)分析存儲(chǔ)，參考國內(nèi)云計(jì)算市場，在2013年的時(shí)候不到50億人民幣，在過去這么多年平均增速達(dá)到70%以上，所以，邊緣計(jì)算也將經(jīng)歷這個(gè)過程。

應(yīng)該說到2020年，整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備有500億左右，是非常高速的增長，在非常多的數(shù)量下需要智能化、低延時(shí)和本地組網(wǎng)，采用邊緣技術(shù)的技術(shù)，作為和云計(jì)算相輔相成，或者是云計(jì)算下半場的技術(shù)，來共同達(dá)到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能互聯(lián)網(wǎng)的要求。

整體而言，它是更穩(wěn)定、更實(shí)時(shí)、更經(jīng)濟(jì)、更安全的解決方案，可以認(rèn)為是云計(jì)算2.0，也是在弱網(wǎng)、弱電的情況下達(dá)到毫秒級(jí)的響應(yīng)，大幅節(jié)省帶寬成本、保護(hù)用戶的隱私。

這是邊緣計(jì)算產(chǎn)生的背景，實(shí)際上我們可以看到，雖然人人都講邊緣計(jì)算，邊緣計(jì)算概念仍然分很多層次，大家定義也未必一樣。

橫向平臺(tái)方面，包括云平臺(tái)做下沉的服務(wù)，包括芯片廠商在做這個(gè)工作，也包括AI的能力，在上層有多種多樣不同的場景，在下層有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的傳輸協(xié)議，智能芯片和傳感器等等。

邊緣到底在哪里？這是根本性的問題，你會(huì)得到不同的答案，它們都有一定的道理，從鏈路上來說，從端到云不是一點(diǎn)而是若干個(gè)點(diǎn)，這若干個(gè)點(diǎn)都有可能會(huì)成為邊緣，這些點(diǎn)都是互為合作的，以此形成邊緣計(jì)算的生態(tài)。

典型的Edge也是自然的定義，這種定義下，從學(xué)術(shù)角度來說是覆蓋網(wǎng)絡(luò)的概念。覆蓋網(wǎng)絡(luò)概念應(yīng)用最多是云計(jì)算的下沉，或者是CDN的計(jì)算賦能。

從這個(gè)角度來說，來看亞馬遜的分布式數(shù)據(jù)中心AWS Claud，在全球有65Availability Zones Within ，22個(gè)Geographic Regions。Akamai最大的CDN廠商有24萬的服務(wù)器分布在120個(gè)國家。

在這種情況下，城市級(jí)會(huì)有分布式的部署，在全球或者是全國，是幾百、幾千到萬的級(jí)。延遲基本上在100毫秒左右。

針對(duì)消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用是可以的，云游戲的應(yīng)用也是可以的，但如果更低的就可以看到第二種情況，Edge是IoT與互聯(lián)網(wǎng)，這種定義的典型場景就是移動(dòng)邊緣計(jì)算，把5G基站作為邊緣計(jì)算的載體，通過網(wǎng)絡(luò)切片的技術(shù)給工業(yè)現(xiàn)場。

我們可以看到國內(nèi)的3G、4G的基站數(shù)量接近500萬個(gè)，5G可能會(huì)達(dá)到1千萬個(gè)。這樣的延遲比分布式數(shù)據(jù)中心要小得多，基本上能達(dá)到50毫秒的延遲。

但是這里有一個(gè)挑戰(zhàn)，5G的耗電已經(jīng)非常多了，再加上計(jì)算就更多了，因?yàn)橛?jì)算的耗電是通信之上。另一方面，一旦遇到災(zāi)害性事故，還是常見的，比如說龍卷風(fēng)、臺(tái)風(fēng)的襲擊，造成電網(wǎng)的斷電、基站的斷電，在斷電的情況下你是保通信還是?；?？這種情況下，負(fù)載遷移也是非常大的挑戰(zhàn)。

另外一個(gè)更重要的是在前兩個(gè)方面，大家走的思維還是云計(jì)算，所謂云計(jì)算的下沉地或者是最終下沉到5G的基站上，怎么樣做企業(yè)服務(wù)、怎么樣把原來抽象的企業(yè)應(yīng)用真正落到實(shí)地，這一塊還有非常大的挑戰(zhàn)。這一塊更進(jìn)一步的Edge就是我們認(rèn)為的OT meets IT。

這是邊緣節(jié)點(diǎn)最靠近工業(yè)現(xiàn)場的節(jié)點(diǎn)，分三個(gè)層次，分布式數(shù)據(jù)中心構(gòu)成了邊緣計(jì)算的整體。在這個(gè)點(diǎn)上，我們要做的是創(chuàng)建面向泛工業(yè)場景的具有高度軟件兼容性、可靠性和可拓展性邊緣計(jì)算方案，達(dá)到實(shí)時(shí)性、安全性、低功耗性和弱網(wǎng)的適應(yīng)性。

從產(chǎn)業(yè)來說，國家電網(wǎng)的能源互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略?，F(xiàn)在電網(wǎng)的形態(tài)發(fā)生了非常大的變化，已經(jīng)從建設(shè)周期轉(zhuǎn)向了維護(hù)周期，安全運(yùn)行的壓力是非常大的，電網(wǎng)運(yùn)營也遇到很大瓶頸，也遇到了很多的挑戰(zhàn)，特別是互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)形態(tài)的變化。

從國家電網(wǎng)來說，今年提出了能源物聯(lián)網(wǎng)概念，用互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)來推動(dòng)能源技術(shù)的發(fā)展。可以看到，國網(wǎng)系統(tǒng)接入設(shè)備在今年5.4億左右，但是2030年達(dá)到30億左右個(gè)設(shè)備，從傳統(tǒng)自發(fā)到未來主動(dòng)的系統(tǒng)，大量利用電子器件構(gòu)建電能流動(dòng)的聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和智能化的傳送。

可以看到會(huì)有各種控制類、采集類的需求，在連接模式上，跟互聯(lián)網(wǎng)的模式會(huì)越來越接近，但是時(shí)延要求是毫秒級(jí)，這是必須做到現(xiàn)場邊緣計(jì)算，在采集類也有同樣的需求。

從國網(wǎng)的角度來說，邊緣計(jì)算會(huì)有一些代表性的應(yīng)用，比如說預(yù)測性運(yùn)維、電容型設(shè)備絕緣在線檢測、隔斷開關(guān)狀態(tài)圖像識(shí)別等等，這些對(duì)時(shí)延要求都是非常高的，你很難用傳統(tǒng)傳輸?shù)皆频姆桨附鉀Q。

另外，隱私和數(shù)據(jù)量要求也是很高的，還有安防監(jiān)控、鐵塔的通道可視化、變電站監(jiān)控、工作效率的提升和儲(chǔ)能設(shè)備的智能化運(yùn)維等等，都需要邊緣計(jì)算的介入。

當(dāng)然，對(duì)于實(shí)時(shí)性、邊緣性的要求非常高，比如說地點(diǎn)保護(hù)類達(dá)到10-15毫秒。在這上面可以進(jìn)一步發(fā)展其他類型的應(yīng)用，比如說電池，在BMS系統(tǒng)上跟云進(jìn)行配合，還可以接入能源控制器做有序的服務(wù)，以達(dá)到儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)維、電動(dòng)汽車數(shù)據(jù)分析和匯集，來做到電池的梯次利用。

在這一塊可以看到，有非常多的應(yīng)用場景，在過去這幾年里，從十幾年前就開始相關(guān)的研究，在過去幾年，物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算方面做了嶄新的工作，包括邊緣計(jì)算存儲(chǔ)、分發(fā)計(jì)算、邊-云協(xié)同計(jì)算與服務(wù)空分復(fù)用-多條散射通信、大規(guī)模無源感知與定位、智慧能源系統(tǒng)和電池管理方面的工作。

一方面是從物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)到邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的無緣感知和通信，在未來，邊緣節(jié)點(diǎn)應(yīng)該是第一個(gè)或者是最近有電源供應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，再往前，傳感器在未來理想狀態(tài)下是不需要電池供應(yīng)的，因?yàn)殡姵氐哪芰坑邢?，電池也帶來非常多的問題。

比如說污染的問題，如果所有都要靠電池支撐，那以后500億-1萬億以上的設(shè)備、傳感器是無法想象怎么樣提供這樣的能量，從傳感器到第一個(gè)能量供給點(diǎn)的邊緣節(jié)點(diǎn)，你應(yīng)該創(chuàng)造無源的通信，特別是散射通信。

我們作出了一系列的工作，包括在2018年的Acm Mobisys，極大的提升了傳輸?shù)乃俾?。我們也做到多跳的傳輸，這樣極大的提升了傳輸?shù)木嚯x，也能夠避開障礙。

這個(gè)發(fā)表在Acm Mobisys2018年上。在今年的Acm Mobisys上，我們也展示世界第一個(gè)分布式的做信號(hào)的激勵(lì)，而不僅僅是從單一的源頭激勵(lì)，這樣就能使傳輸?shù)乃俾屎途嚯x進(jìn)一步得到提升，另一方面，仍然可以做數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)的通信。

我們從周圍環(huán)境里面采集能量，而不僅僅依靠電池和激勵(lì)能量，周圍的環(huán)境包括WIFI信號(hào)，還包括聲音信號(hào)，已經(jīng)做到街道環(huán)境噪音就能滿足計(jì)算能力和傳輸能量。這是我們?cè)谶@方面的工作。

另一方面，我們需要計(jì)算平臺(tái)，邊緣計(jì)算的引擎又是什么樣的呢？相對(duì)云計(jì)算來說，云計(jì)算有統(tǒng)一的計(jì)算平臺(tái)，它的開發(fā)需要兼顧異構(gòu)，在邊緣側(cè)需要兼顧異構(gòu)。

在性能方面，云計(jì)算是穩(wěn)定的計(jì)算環(huán)境，穩(wěn)定的資源，但是在邊緣側(cè)，也需要克服異構(gòu)?？傮w上來說，你需要兼顧通用性、工業(yè)和能源場景下大量的專用型的需求。

在IoT應(yīng)用的投資非常大，隨著IoT的增加，投資是超線性的。在計(jì)算架構(gòu)OS方面，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)面對(duì)10倍以上的復(fù)雜性，工業(yè)協(xié)議達(dá)到100倍的復(fù)雜性，在Devops上達(dá)到100倍以上，業(yè)務(wù)場景由于碎片化程度極高，甚至能達(dá)到1000倍以上的復(fù)雜性。

在這一塊，大家有不同的技術(shù)路線，一方面從數(shù)據(jù)中心下沉，從云端來發(fā)放配置信息，以實(shí)現(xiàn)本地的服務(wù)，這基本上是云計(jì)算廠商和CDN廠商的路線。

另外是直接面對(duì)工業(yè)現(xiàn)場，也是剛剛談到OT和IT結(jié)合的場景，需要邊緣計(jì)算的中間件來應(yīng)對(duì)邊緣計(jì)算的硬件，傳感和通信。

Linux Foundation 旗下的EdgeX Foundry是完成了到IoT終端、網(wǎng)端和終端服務(wù)器的部署，解決了OT和IT融合的關(guān)鍵業(yè)務(wù)的挑戰(zhàn)，特別是它建立了操作性的框架，使傳感器解耦，最終達(dá)到云邊協(xié)同和智能應(yīng)用和設(shè)備、數(shù)據(jù)的接入，我們看好EdgeX Foundry的發(fā)展。

在這個(gè)基礎(chǔ)上，江行智能做了Edgebox，是EdgeX的落地實(shí)踐。我們有自己邊緣計(jì)算的硬件、集成了的芯片和電源管理系統(tǒng)，達(dá)到了極低的能耗和極高的實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性。

另一方面，在上面實(shí)現(xiàn)了NPU、CPU和MCU的全面容器化，并且在上面搭載多種針對(duì)特定場景的邊緣智能服務(wù)。在下可以兼容多種設(shè)備和傳感器，打造具體的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品，再往上，達(dá)到云中立和云的對(duì)接，并且做到邊緣協(xié)同和多種邊緣節(jié)點(diǎn)的協(xié)同工作。

另一方面，我們建立了相對(duì)完整的邊緣物聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算軟件環(huán)境和OT設(shè)備的連接方案，達(dá)到了廣泛的兼容性和企業(yè)級(jí)的配套服務(wù)。

在下一步的發(fā)展中，邊緣計(jì)算技術(shù)和行業(yè)的結(jié)合仍然面臨著非常多的挑戰(zhàn)，在這里可以做簡單的總結(jié)，一方面是大家需要考慮服務(wù)云邊緣的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，特別是多層次的數(shù)據(jù)匯集、高度異構(gòu)的用戶需求。

另外是邊緣網(wǎng)絡(luò)資源分配與數(shù)據(jù)傳輸策略，包括通信和計(jì)算、存儲(chǔ)如何的結(jié)合，移動(dòng)和固網(wǎng)如何結(jié)合，能量、帶寬和延遲如何結(jié)合。在邊緣數(shù)據(jù)處理與端-邊-云的協(xié)同，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理、時(shí)序數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)的系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。

邊緣節(jié)點(diǎn)安全隱私價(jià)格，數(shù)據(jù)、設(shè)備歸屬、傳輸、分享安全與隱私等方面也在不斷的解決，我們也在不斷的努力。（來源：雷鋒網(wǎng)）