胡揚(yáng)忠認(rèn)為：“只談云計算不全面，只談邊緣計算也不全面，最后還是要云邊融合，云邊融合才能更好地解決問題。”

云端＋邊緣＝云邊融合？

云邊融合不是云端與邊緣簡單相加，也不是將“大云”分解成一個個“小云”。具體來說，邊緣側(cè)重點(diǎn)存儲以及處理終端設(shè)備所提供的多維感知數(shù)據(jù)，并將處理后的結(jié)果上傳至云，云端中心側(cè)重數(shù)據(jù)融合以及大數(shù)據(jù)多維分析應(yīng)用。其中，邊緣側(cè)負(fù)責(zé)決定在什么時候、將什么類型、處理到什么程度的數(shù)據(jù)發(fā)送到云中心，實現(xiàn)“按需匯聚”，解決從邊到云所帶來的應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理、管理等一系列問題。

安防行業(yè)的多個領(lǐng)域都有此類需求。以智能交通為例，無論何種場景，安全都是最為重要的因素。如同人類對于危險的“下意識”反應(yīng)一樣，當(dāng)出現(xiàn)突發(fā)災(zāi)害、信號干擾或技術(shù)故障等事故時，云端處理顯然不能滿足及時響應(yīng)的需求，智能依靠邊緣端進(jìn)行“下意識”反應(yīng)，將危險降低到最小程度。云中心雖不必進(jìn)行實時處理，但需要對各種事件進(jìn)行收集、分析、預(yù)測，以提供優(yōu)化解決方案，乃至為管理者提供決策參考。這其中“云計算”就相當(dāng)于智能設(shè)備的大腦，處理相對復(fù)雜的進(jìn)程；而“邊緣計算”就相當(dāng)于智能設(shè)備的神經(jīng)末梢，進(jìn)行一些“下意識”的反應(yīng)。

結(jié)語：由此可見，云邊融合不僅是對算法結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，還可以從本質(zhì)上改善現(xiàn)實困境。值得一提的是，在落地方面，無論是BAT，還是?？荡笕A和華為，面臨的最大問題不在于技術(shù)，而在于如何不斷協(xié)調(diào)不同部門的不同利益和需求。