邊緣計算主要指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，就近提供計算服務(wù)，以產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應，滿足應用的實時性和數(shù)據(jù)保護等方面的需求。近期邊緣計算的概念異?；馃?，甚至有聲音認為邊緣計算將是云計算的“終結(jié)者”。

事實上，正如中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所所長何寶宏所言，邊緣計算更多是為了配合通信、存儲（如CDN）或安全（如防火墻）等應用而存在的，邊緣計算可能形成一些新產(chǎn)品，但不可能形成一個新行業(yè)。邊緣計算旨在彌補現(xiàn)階段部分應用場景下中心云計算所面臨的一些短板，“云邊協(xié)同”將成為未來發(fā)展的重要趨勢。現(xiàn)在已經(jīng)有部分邊緣計算產(chǎn)品逐步推出，但云邊協(xié)同的發(fā)展仍處于探索階段。

以物聯(lián)網(wǎng)場景為例，物聯(lián)網(wǎng)中的設(shè)備產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，在上傳到云端處理的過程中，會對云端造成巨大壓力，為分擔中心云節(jié)點的壓力，邊緣計算節(jié)點可以負責自己范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)計算和存儲工作。

然而，由于大多數(shù)的數(shù)據(jù)并不是一次性數(shù)據(jù)，那些經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)仍需要從邊緣節(jié)點匯聚集中到中心云，中心云做大數(shù)據(jù)分析挖掘、數(shù)據(jù)共享，并進行算法模型的訓練和升級，升級后的算法推送到前端，使前端設(shè)備更新和升級，完成自主學習閉環(huán)。同時，存儲邊緣的數(shù)據(jù)具備備份的需要，當邊緣計算過程中出現(xiàn)意外，存儲在云端的數(shù)據(jù)也不會丟失。

在更多的場景下，云計算將與邊緣計算形成一種互補、協(xié)同的關(guān)系，邊緣計算需要與云計算通過緊密協(xié)同才能更好地滿足各種應用場景的需求。邊緣計算將主要負責那些實時、短周期數(shù)據(jù)的處理任務(wù)，負責本地業(yè)務(wù)的實時處理與執(zhí)行，為云端提供高價值的數(shù)據(jù)；云計算負責邊緣節(jié)點難以勝任的計算任務(wù)，同時，通過大數(shù)據(jù)分析，負責非實時、長周期數(shù)據(jù)的處理，優(yōu)化輸出的業(yè)務(wù)規(guī)則或模型，下放到邊緣側(cè)，使邊緣計算更加滿足本地的需求，完成應用的全生命周期管理。

由于單點故障在工業(yè)級應用場景中絕對不被接受，因此除了云端的統(tǒng)一控制外，工業(yè)現(xiàn)場的設(shè)備也必須具備一定的計算能力，能夠自主判斷并解決問題。邊緣計算可以更便捷地處理工廠設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，及時檢測異常情況，更好地實現(xiàn)預測性監(jiān)控，提升工廠運行效率的同時也能預防設(shè)備故障問題。邊緣節(jié)點將處理后的數(shù)據(jù)上傳到云端進行存儲、管理、態(tài)勢感知，同時，云端也負責對數(shù)據(jù)傳輸監(jiān)控和邊緣設(shè)備使用進行管理。

目前，一些大型工業(yè)企業(yè)已經(jīng)著手建設(shè)一站式云邊協(xié)同平臺。如海爾COSMO-Edge平臺提供多元的邊緣設(shè)備接入能力與邊緣計算能力，提供設(shè)備即服務(wù)的應用模式，幫助用戶快速構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用，實現(xiàn)數(shù)字化生產(chǎn)；長虹IMES平臺在工廠網(wǎng)絡(luò)邊緣層實現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)接入，提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析等服務(wù)，構(gòu)建云端-邊緣協(xié)同化的生產(chǎn)管理體系。

在自動駕駛方面，成千上萬的自動駕駛數(shù)據(jù)上傳到云端，在云端進行圖像分析，并進行機器學習，完善汽車AI能力，當汽車停放或未被使用時，汽車AI從云端獲取系統(tǒng)和導航地圖等更新信息，同時云端與交通控制系統(tǒng)和其它智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施連接，這些信息也會同步下載到汽車終端，完善汽車終端系統(tǒng)。例如百度智能汽車通過基礎(chǔ)云服務(wù)、用戶APP、地圖數(shù)據(jù)、OEM方案，打造HMI人機交互平臺，提供自動駕駛系統(tǒng)解決方案。

MEC最初指移動邊緣計算，后來概念擴展為多接入邊緣計算。MEC是電信蜂窩網(wǎng)絡(luò)與互聯(lián)網(wǎng)深度融合的縮影，通過MEC可以較好地降低移動設(shè)備與服務(wù)器之間的時延，提升游戲、視頻和基于數(shù)據(jù)流的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的用戶體驗。5G架構(gòu)從設(shè)計之初將邊緣計算作為關(guān)鍵環(huán)節(jié)，5G時代業(yè)務(wù)處理功能依托邊緣計算下沉到基站，數(shù)據(jù)傳輸時延可實現(xiàn)大幅降低。目前運營商在部署MEC方面勢頭明顯，2018年中國聯(lián)通在15個省市開展了Edge-Cloud規(guī)模試點；中國移動通過成立邊緣計算開放實驗室、發(fā)布邊緣計算“Pioneer 300”先鋒行動等推進MEC部署。

邊緣協(xié)同任重道遠，需要從多維度解決協(xié)同問題。

其一，連接協(xié)同。伴隨連接設(shè)備數(shù)量的劇增，網(wǎng)絡(luò)運維管理、靈活擴展和可靠性保障面臨巨大挑戰(zhàn)。同時，工業(yè)現(xiàn)場長期以來存在大量異構(gòu)的總線連接，多種制式的工業(yè)以太網(wǎng)并存，如何兼容多種連接并且確保連接的實時可靠是必須要解決的現(xiàn)實問題。

其二，數(shù)據(jù)協(xié)同。統(tǒng)一數(shù)據(jù)連接和數(shù)據(jù)聚合是業(yè)務(wù)智能的基礎(chǔ)，解決當前工業(yè)現(xiàn)場存在的多樣化與異構(gòu)的技術(shù)和標準的問題，離不開跨廠商、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集成與互操作。

其三，任務(wù)協(xié)同。任務(wù)的下達和反饋是實現(xiàn)引用場景功能的重要溝通手段，云端面對海量的邊緣側(cè)設(shè)備和復雜的應用環(huán)境，如何能夠?qū)⑷蝿?wù)準確完整下達到邊緣側(cè)；邊緣側(cè)設(shè)備通過邊緣計算后，如何將有效信息整合到任務(wù)中進行反饋，都是考驗云邊協(xié)同能力的重要指標。

其四，管理協(xié)同。云邊協(xié)同的管理協(xié)同包含兩方面內(nèi)容：一是云端如何對海量和異構(gòu)的邊緣側(cè)設(shè)備的接入進行統(tǒng)一和有效的管理；二是如何對邊緣側(cè)設(shè)備和云端的應用開發(fā)管理、生命周期管理、業(yè)務(wù)管理進行協(xié)同，保證邊緣側(cè)設(shè)備和運算能夠共同完成某應用場景的管理工作。

其五，安全協(xié)同。邊緣側(cè)的設(shè)備和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)接入到云端的安全和隱私如何保證，云端如何抵御來自邊緣側(cè)的攻擊，云端下放到邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)如何保證安全，這些都是安全領(lǐng)域需要關(guān)注的重點內(nèi)容。

其六，多方協(xié)同。邊緣計算和云計算協(xié)同應用場景越來越多，越來越復雜，如何在同一應用場景中實現(xiàn)云邊協(xié)同、邊邊協(xié)同、多邊協(xié)同等多方協(xié)同方案，成為越來越需要著重考慮的問題；如何統(tǒng)一不同應用場景中的云邊協(xié)同、邊邊協(xié)同、多邊協(xié)同也是另一個重要的方面。

然而，當前邊緣計算的概念火熱，各類靠近用戶側(cè)的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)都容易被冠以邊緣計算的帽子，同時針對云邊協(xié)同的標準仍處于缺位狀態(tài)。建議產(chǎn)業(yè)界保持理性，從典型場景的業(yè)務(wù)需求出發(fā)，在企業(yè)上云的大環(huán)境下，綜合成本因素和實際效果，逐步探索將部分計算能力下沉到邊緣側(cè)，切忌過于著急將計算能力邊緣化部署。同時，建議相關(guān)研究機構(gòu)從整體布局之初，就對中心云與邊緣側(cè)的協(xié)同框架進行標準化設(shè)計，加快制定相關(guān)協(xié)同技術(shù)、服務(wù)和應用標準，引導企業(yè)提升云邊協(xié)同服務(wù)水平，推動云邊協(xié)同健康發(fā)展。