近日，英伟达宣布，在6月14-16日的2023上海国际嵌入式展中，位于A358展位的中电港展示适用于自主机器和诸多其它嵌入式应用的英伟达Jetson边缘计算平台，并带来生态合作伙伴基于相关软硬件在交通、工业、机器人等多个垂直行业领域所构建的解决方案。
在AI向实际场景落地时，边缘算力的重要性加速凸显，边缘算力在成本、时延、隐私上具有天然优势，也可以作为桥梁，预处理海量复杂需求，并将其导向大模型。
边缘计算的概念被正式提出虽然只有短短几年，但在技术、行业生态、标准化等各方面均已取得飞速进展。如今，边缘计算在智能交通、智能家居、AR/VR 等方面都有了广泛研究及初步应用。未来，随着应用需求的增长以及人工智能、物联网、5G的发展，边缘计算必将迎来更为广阔的发展空间。
根据Counterpoint Research数据，全球边缘计算市场规模2019年达到28亿美元，预测到2024年、2027年市场规模将达到90亿美元、183亿美元，年复合增长率达到26.5%。边缘算力的爆发将从上至下带动整个产业发展，从上游的软硬件基础设施，到中游的边缘计算服务平台、运营商MEC以及云计算服务下沉企业，再到下游的工业互联网等应用。长期来看，边缘算力的发展值得投资者持续关注。
核心看点：
未来3-5年边缘算力有望迎来爆发式增长；
未来边缘计算节点将呈现多样化的趋势，常见形式有边缘计算网关、边缘计算中心；
由于时延性、安全性的业务需求，边缘计算的应用场景集中在工业应用；
位置、网络配套服务、成本是边缘计算节点合理布局的重要因素。
Q：我国东数西算工程会在边缘算力有较大的投入吗？
东数西算的政策的确有提到边缘算力，建议实时性的业务在本地计算。这里面就包含了类似于边缘计算节点的计算方式。
在边缘计算节点建设时，并不是单纯地讨论建或不建，而是需要供给方统筹网络资源和计算节点，根据用户的需求综合考虑进行布局。比如说，用户需要3毫秒的时延，这得在用户附近的区域建一个边缘计算节点；如果用户的时延需求是5毫秒，那么使用同一个城市内的数据中心的算力就可以满足要求。
从工程建设的角度来理解，边缘计算节点不是单纯地按照以往的大工程建设多少万个、覆盖多少区域，而是要看实际需求以及国家政策的指引。
Q：预计在什么样的时间节点，边缘算力会爆发式增长？
从边缘计算爆发的时间来看，大家的预期还是挺高的，认为在最近3~5年之内就会有大量的爆发，但我个人觉得由于疫情等原因边缘算力爆发仍存在很多不确定性。
Q：若疫情好转，未来3年边缘计算会有一个较大的爆发吗？
对。我们认为，在产业升级的背景下，产业对算力的需求肯定是会增加的，我们最近出版的《云网融合》这本书中也提到，算力会成为一种新的生产力。
既然算力是一种新的生产力，企业在同业竞争时使用算力越多就更有优势。这样一来，大家就会在相互竞争的过程中促进算力的引入和应用。举个例子，在质量检测时，过去很多行业是靠质检员的人眼去检测，而现在有一部分企业开始采用基于机器视觉的检测机制，无论从哪个方面上来比较，机器视觉在准确性和反应速度上均有明显的优势，比人眼观测更有效率。
在目前降本增效的趋势下，企业使用机器视觉这种方式，可以在良品率等方面有显著的提升。随着机器视觉应用的增多，而背后就需要大量的算力。同时，考虑到时延要求、数据安全要求，边缘计算的需求就出现增长。这个时候，我们可以发现，产业在数字化升级时，就需要大量的、恰当的算力，包括边缘算力和高性价比的中心算力。
Q：边缘计算将会带动相关软硬件发展。那么，边缘算力节点是以什么样的形式呈现？
我们认为随着技术的进步，其实边缘算力的多样化是未来的一个方向。目前，一种形式是工业级的边缘算力节点，比如：边缘算力网关，相当于在传统的网关上增加了一个计算的模块。这在工业产线的实际应用中，这种设备应用还是很广泛的。
另一种形式就是边缘计算中心。当通信运营商对机房进行改造时，原有的通信设备在接入网的机房或者边缘机房退网之后，剩下的空间便可以放置专用的服务器或存储设备。然后，再往节点上面安装上相应的虚拟化软件，比如：MEC边缘云或者服务于计算和通信的软件系统。改造完成之后，它可以成为一个小型的数据中心、边缘计算中心，可以承接更多用户的服务需求。举个简单例子，比如：视频监控服务是无法直接用一个网关实现的，需要通过服务器去实现。这样一来，边缘数据中心便有了用武之地。
Q：刚才提到边缘算力将带动边缘算力网关、边缘计算中心配套设备的发展。那么，从产业链下游的应用层面来看，边缘计算在哪些领域应用广泛？
边缘算力的特征在于给客户提供一个低时延的算力服务，所以目前看到的应用场景以工业类为主。边缘算力在工业场景应用上有两个特征：
一方面，企业对时间延迟要求比较高，比如：自动控制，它有时延的需求，计算节点不能放置太远，需要有一个本地的计算节点来做控制类的计算；
另一方面，企业有数据安全方面的考虑，比如：企业有数据不出园区的诉求，企业要求自身的一个处理节点放置在企业所在园区内，不允许放置在园区外的大型节点上。
现在边缘计算在工业互联网的应用会多一些，在公众用户的应用场景会少一点。因为公众用户在接触到常见的应用场景时，对高时延并没有严格的要求，比如：大家在看视频时，视频软件都会有一定的缓存，所以数据传递速度或响应速度晚几个毫秒，实际上对客户的这种感知和体验是没有影响的。
总结起来，我们认为边缘计算还是会在产业方向上会有较大的突破。
Q：与中心算力不同，边缘算力的爆发与其位置布局密切相关，离不开合理的科学规划。对边缘算力进行科学规划时，需要考虑哪些因素？
我认为有以下3个方面：
第一个是位置，就是边缘计算的节点放在哪最合适，刚才提到边缘计算节点优先应用在行业或者工业制造领域，优先会在工业园区去做一些布局，而不是按照传统的网络节点去布局，在居民区部署价值就不大。
第二个是网络配套服务，边缘计算不是简单地放在离客户近的位置，还得跟客户接入网络做关联。比如：定制网，其核心思想就是在网络层面上，运营商帮用户进行某些程度的优化，提供一些定制化的服务。这样一来，运营商提供的边缘算力和定制化的网络服务就可以整合在一起。像我们中国电信的云网融合一样，可以给客户提供一体化的服务，将保证上层的业务能够很好去使用底层的资源，不会出现短板。
第三个是成本，也是制约边缘计算较大的因素。边缘节点无论是机房空间还是规模都是比较小的，不具备规模相应。因此，边缘节点的成本和能耗可能都远高于中心节点或者规模化的大型数据中心。这个时候，就需要在性价比上取得一个平衡，用户有无意愿来支付额外的成本，来购买更为昂贵的算力资源，也是目前中国电信布局很多试点的原因，用户需要反复去寻找平衡点。
