【科讯】孙会峰：中国边缘智能的4大变革与8大机会

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年9月18日，由世界人工智能大会组委会主办，中国电子新闻产业快速发展研究院主办，赛迪顾问股份有限公司、上海云由公司快速发展有限企业、人工智能产业创新联盟、《人工智能》杂志社等机构共同合作的世界人工智能大会边缘智能台 赛迪顾问股份有限企业总裁孙会峰在会上发表了赛迪顾问最新的研究成果《边缘计算智能未来边缘智能的迅速发展与发展白皮书》，做了精彩的演讲。

赛迪顾问株式会社社长孙会峰

孙会峰表示，边缘计算是指接近数据发生端进行计算，将互联网、计算、存储能力从云扩展到互联网端，具有接近性、低等待时间、本地性、位置识别性的新计算模型。 边缘计算和云计算是领域数字化变革的两种重要计算方法，在互联网、业务、应用、智能等方面的合作共同推动领域数字化变革迅速发展。 赛迪顾问的白皮书从边缘计算的内涵和优点切入，揭示边缘计算与云计算的区别和联系，边缘计算与人工智能的融合相互作用的新模式也

四大変革

1、业务解决从集中化到中心化

边缘计算通过将以往集中在云上的所有业务转移到边缘解决方案，降低对中心的依赖度，用自适应的方法实现云、边缘和终端协作，大大提高业务效率。

2 .资源配置从资源垄断到资源共享

边缘计算改变了资源的配置和占有，改变了以前传递的资源垄断模式，资源在中心和客户、客户和客户之间实现了迅速的应对。 例如，无人驾驶期间的人与车的相互协作，很多任务都是在边缘实现的。 利用边缘资源能力，优化社会整体资源配置，提高资源利用率。

3、数据观察在掌握整体后集中于局部

以往云计算只是掌握了整体，所有数据都传输到中心进行分析，边缘计算集中在局部，集中在实时、短周期的数据分析上，进行本地实时的智能业务解决和执行 带来解决价格的变化，促进数据的轻量化和本地化，大大提高数据隐私的保护。

4、应用展开在准备好后根据需要行动

过去的所有架构都是为了应用而构建的，也有各种性能指标的应用提供服务，是应用的极值，将来根据每个场景的不同需求随时调动综合资源，根据需要而动。 利用边缘计算的低延迟、零计划和低功耗优势，满足客户的适应性需求，实现快速响应和快速部署。

八大机会

1、视频监控市场巨大，边缘智能辅助城市安全

安全监视市场巨大，面部识别成为城市级安全标准装备，边缘智能启用前端设备，提高识别分解的实时性，我们建设智能城市，建设更智能化的下一代技术设施，这些都是大量的

2 .边缘智能辅助万务互联，实现全链智能制造

边缘智能扩大了工业平台收集和管理数据的范围和能力，加强了平台的数据访问能力，从而实现了来自传感器、控制系统、管理软件等不同来源的大量数据的整合和聚合 在应用层实现设备间的互联、互通、互通，灵活调整生产计划，提高制造性能，促进万务互联。

3、多方位提高智能交通水平，应用潜力巨大

边缘计算是迅速解决智能驾驶大量数据的重要工具，对智能交通，通过多端、多业务合作，提高突发事件分析的正确性，建立利用边缘计算从车辆路况进行监视的车载视频解决机制，进行交流

4、智能驾驶高速发展，边缘智能是重要的工具

边缘智能应用语音识别、图像识别、ar新闻提高等多种技术，实现车智能化和人车环境之间的智能网络，保证智能驾驶中的低时延性和可靠性要求，增强智能驾驶应用中的交通整体安全性。

5、专用人工智能芯片前景广阔

作为物联网的收敛和控制点，边缘侧芯片要求更小的体积、更低的功耗、更高的计算效率。 基于边缘侧不同商业场景的诉求，进行定制开发，集成人工智能算法，实现边缘侧专用智能分析解决的专用ai芯片迎来了快速发展的机会。

6、刺激高带宽应用、cdn边缘计算的部署

将来，视频点播、4k电视和视频流是迅速发展的高带宽应用程序，边缘计算处理传统云计算架构下的带宽痛点，在cdn互联网上进行带宽密集型拷贝

7、低等待时间可靠的5g通信成为重要的场景

是4g通信网络的中心需求之一，包括URL LC ( URL LC )，边缘计算促进了数据中心与5g的融合，应用通信计算进行更高效的协作

8、边缘智能时代，端到端安全迎来了新的机遇

边缘智能给端到端安全提出了新的挑战，满足了领域数字化、实时业务、数据优化等需要，带来了新的安全诉求和设想。 需要关注节点上的安全、互联网上的安全和应用型安全，带来挑战和问题，带来新的诉求和市场。

3点评価

1 .公共安全成为边缘智能最先爆发的高价值场景

边缘计算和人工智能技术在公共安全行业的应用，可以比较有效地提高公共安全管理的效率和水平，大大降低人力物资的价格，对城市管理、民生的改善有巨大价值，市场空间广阔，技术应用的基础条件

2、计算力是边缘计算和边缘智能快速发展的关键

边缘方面经常面临空间、能源、互联网带宽的限制和业务突发的好处和课题，以前传达的计算设施很难应对边缘方面的场景诉求。 因为这种低功耗、高效、可快速部署的计算产品和设施是边缘计算时代产业快速发展的关键。

3、边缘数据管理面临严峻挑战

边缘侧的数据管理涉及接口标准化、业务模式整理、管理战略设计、本地资源比较有效利用等诸多问题，是边缘计算的重要技术难点。 数据管理的问题如果不比较有效地处理的话，边缘侧的计算和智能应用的展开也会受到很大的制约。