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Jul 03, 2020

5G邊緣計算的發(fā)展前景與應用

在5G所有的技術里面,和工業(yè)領域最相關的,就是邊緣計算?,F(xiàn)在行業(yè)各界對于邊緣計算還是比較關注的,作為一項熱點技術,媒體上新聞上經(jīng)常被提到。

來自:東方IC;本文來自微信公眾號:鮮棗課堂(ID:xzclasscom);作者:小棗君,本文為作者在“新工業(yè) 智物聯(lián)”全國巡回研討會的主題演講速記。


在5G所有的技術里面,和工業(yè)領域最相關的,就是邊緣計算。


現(xiàn)在行業(yè)各界對于邊緣計算還是比較關注的,作為一項熱點技術,媒體上新聞上經(jīng)常被提到。


實際上我們說邊緣計算,邊緣計算到底是什么?


最開始發(fā)明的一個計算機,ENIAC,屬于大型機,IBM的時代;包括NASA美國航空航天局,冷戰(zhàn)時期的登月計劃,也用的是IBM的大    型機。


后來出來PC小型機,IBM也做,還有康柏、蘋果,我們就進入了PC時代,電腦尺寸也隨之變小。


如今進入21世紀,我們已經(jīng)開啟云計算時代,大家天天都在說它,看它,用它。


圖片來自演講PPT,下同


云計算實際是基于互聯(lián)網(wǎng)的計算方式。


不管大型機、小型機還有云計算,都是算力,就是按照需求和程序去計算。


云計算就是我們借助互聯(lián)網(wǎng)的方式,把算力換了一個位置,換了一種方式。


這個方式就是我們把所有的計算資源收攏一下,按照需求提供給用戶。


以前的資源是分散在各地的,可能有一個單位建了一個機房,擺了十幾個服務器,業(yè)務不太多,發(fā)現(xiàn)服務器是浪費。


結果忽然哪天業(yè)務上來了,算力又不夠了,又要擴建。


這種資源模式不夠彈性,不夠靈活。


國內(nèi)云計算最大的就是阿里云,進步最快的是華為云,國外肯定是亞馬遜的AWS是做得最好的。


他們提供將資源聚攏的服務,把計算資源、存儲資源、網(wǎng)絡資源放在云上面,大家按需索取,用多少取多少。這種模式是彈性的、動態(tài)可伸縮的,同時也大幅減少了成本。



而之所以可以實現(xiàn)云計算的架構,一方面是因為成本的原因,另一方面也是因為現(xiàn)在基礎設施建設完善、覆蓋面更廣。


之前有一個段子說為什么在國外看到人家在地鐵上都是看書,為什么在中國地鐵上看到年輕人玩手機?


是因為中國的網(wǎng)絡信號覆蓋范圍更廣,光深圳一個城市的基站數(shù)量比法國一個國家的基站數(shù)量還多。


中國通信基礎設施厲害,能夠提供非常到位的網(wǎng)絡服務,才能讓云計算得到這么快的發(fā)展。


云計算依賴的是資源共通達到一種規(guī)模經(jīng)濟。


云計算等于是把所有的計算資源、存儲資源和網(wǎng)絡資源當作一種基礎設施。


大家所熟悉的SaaS、IaaS、PaaS,不僅能夠以硬件作為基礎設施,也可以在上面安裝一些東西,例如操作系統(tǒng),openstack,容器,軟件,提供不同級別層次的云計算服務給所有的用戶。



我們以前用的單點式的運算或者網(wǎng)格運算,就是某一個小區(qū)域的計算,各算各的,缺少關聯(lián)性。


現(xiàn)在的云計算模式,是大家放在云上面,力量集中一起算,這是兩種不同的計算方式。


做云計算有一個原因是本地的算力不夠,CPU太弱,內(nèi)存太小,效率不夠;


所以放在云上面,云上資源共通,因此云的能力是很強大的,CPU很強,內(nèi)存很大。


但是現(xiàn)在又有一個問題:隨著時間的發(fā)展,我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的臺式機、PC甚至手機的CPU、內(nèi)存包括網(wǎng)速各方面的性能指標都在大幅提升,這就說明分布式計算可能還會又重新崛起的。



分布式計算有一個很典型的應用。


這兩年比較熱門的區(qū)塊鏈和比特幣,其實就是一種分布式計算。


我不知道大家了解區(qū)塊鏈有多少,舉個簡單的例子:


以前一個村子里,村民都是文盲,只有一個會計懂算賬,所以所有賬目都交給會計來算。


現(xiàn)在大家的文化水平都提升了,大家都會算賬,這個時候發(fā)現(xiàn)會計可能不靠譜,所以我們每個村民自己就記一本賬本。


一旦有甲借給乙錢,那我們從廣播里說一下,整個村子所有人記這筆賬,這樣每個人手上有一本相同的賬。


假如有一個人篡改了自己的賬,或者是自己的賬錯了,如何保證原來的公平與真實呢?


我們就看所有人的帳,超過50%的人是哪本帳,那這個賬就是對的。這就是剛才說的區(qū)塊鏈的一個例子。


分布式計算真的不難理解。我們說邊緣計算的時候,經(jīng)常拿出這樣的動物:



這個動物大家應該都認識,章魚。


章魚是很神奇的動物,40%的神經(jīng)元是在頭上,剩下60%在觸角上。


所以章魚做事情的邏輯與人類不同,它們很多決策不是由自己的大腦做出來的,是由自己的觸角做出來的。


他的觸角都有自己的獨立的決策權,我們也可以將其理解為一個算力(如下圖),實際上每個觸角都是一個腦袋,靠邊緣觸角去獨立思考,而大腦只處理其中一部分的信息。



這種例子很形象地解釋了邊緣計算——不僅像云計算一樣把所有的數(shù)據(jù)匯集在最頂端的那個云上算,也能夠?qū)⒁徊糠炙愕墓δ芟鲁痢?/p>


現(xiàn)在5G經(jīng)常說一個詞叫“下沉”,就是把一部分的功能下移到邊緣端,讓邊緣端承擔計算功能。


之所以要用邊緣計算來發(fā)展,其實有兩個主要的原因。


雖然云計算很強大,可以動態(tài)彈性伸縮,可以省錢,但是它有兩個無法克服的缺點。


第一個就是數(shù)據(jù)量的問題。


隨著現(xiàn)在智能手機的發(fā)展,傳感器的發(fā)展,每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是大幅增加,如果每個人的數(shù)據(jù)量都在不停地增加,我們上傳到云上的數(shù)據(jù)量就會不斷增加。


雖然我們現(xiàn)在的是4G 150兆的水管,光纖百兆千兆的水管,但實際上這種水管是不夠用的,我們在城市的叫城域網(wǎng),城域網(wǎng)之上就是骨干網(wǎng),它們承受的壓力越來越大。


這個時候云計算的瓶頸就出現(xiàn)了,不管怎么擴建骨干網(wǎng)都不夠用,這是數(shù)據(jù)的重量問題。


第二個就是光速的問題。


數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俾试倏炜觳贿^光,因為我們現(xiàn)在用的是電磁波,就是每秒四萬公里,從這邊到北京一千公里,你來回是兩千公里,如果用數(shù)據(jù)網(wǎng)絡傳,就算你的設備不產(chǎn)生任何附加時延,都需要50毫秒。


50毫秒大家可能覺得很少,但是你要是放在特定的領域,這個50毫秒就非常重要了。


在工業(yè)制造,還有車聯(lián)網(wǎng)領域中,速率的差異是至關重要的,車聯(lián)網(wǎng)往10毫秒踩剎車和早10毫秒踩剎車帶來的區(qū)別就是有事故和沒有事故的差別,更嚴重的是出人命和沒出人命的區(qū)別。



傳統(tǒng)的云計算架構,云和端之間的距離比較長,越往上數(shù)據(jù)量越大。


小規(guī)模不會出現(xiàn)問題,但如果大家的數(shù)據(jù)量同時增加的話,400G或者多少T不停擴容,這種數(shù)據(jù)量壓力對于運營商來說是難以承受的。


所以邊緣計算的架構,有助于大幅縮短時延。


舉個例子,阿里在北京有一個云計算中心,在江蘇這邊的數(shù)據(jù)量越來越大,可能在南京這個地方再設一個邊緣計算中心,將計算一部分的功能下沉到邊緣,類比剛才說的車聯(lián)網(wǎng)自動駕駛之間的數(shù)據(jù),就不需要從北京繞個大圈,而是直接到南京這邊的邊緣計算中心,可以大幅縮短你的時延。


另外,加了這個邊緣計算中心,邊緣計算中心和云計算中心之間的流量是不是也大幅減少了?


因為有很多的數(shù)據(jù)量已經(jīng)在底層被處理過了,不需要完整把你收集上來的數(shù)據(jù)打包送上去。


根據(jù)IDC的報告,2020年將有500億的設備和終端聯(lián)網(wǎng),這意味著物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在擁有巨大的市場機會。


在這個基礎上有50%的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡,面臨網(wǎng)絡帶寬的限制。


現(xiàn)在可以看到采集來的數(shù)據(jù),這是預估的數(shù)據(jù),2020年每個互聯(lián)網(wǎng)用戶每天訪問的數(shù)據(jù)是1.5GB,我自己是遠遠不止。


每個智能醫(yī)院每天生成3TB的數(shù)據(jù),大家的硬盤大概是2T或者是4T的。


最恐怖的是高能物理,前兩天參加世界電信日大會,中科院的專家來講他們產(chǎn)出來的數(shù)據(jù),非常龐大。


他說現(xiàn)在世界上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)最大的就是高能物理,還有就是和航空航天有關的。在貴州的那個大鍋射電望遠鏡,F(xiàn)AST,一年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大概就是幾百PB。


圖片來自網(wǎng)絡


高能物理的大型電子對撞機產(chǎn)生的數(shù)據(jù)每年都是900PB,他們需要的存儲量非常驚人。


圖片來自網(wǎng)絡


由此可見邊緣計算的重要性。數(shù)據(jù)量越來越大,全部上云的話,怎么操作呢?


這張圖是英特爾的:



對于云計算和分布式計算,我們理解最大的區(qū)別是:云計算就是把所有從物這邊過來的數(shù)據(jù)直接放到云上,圖上這是一個云,由云實現(xiàn)存儲、計算、分析。


我們現(xiàn)在一天到晚講智能化、網(wǎng)絡化、數(shù)字化,實際上我們都是圍繞數(shù)據(jù)在轉的,我們從數(shù)據(jù)獲取價值。


邊緣計算從2017年后開始興起,它的意思就是我們從云、邊、物每一個層級都做存儲、計算和分析。


云肯定會繼續(xù)做,邊緣云也會做存儲、計算和分析,現(xiàn)在在手機已經(jīng)在做存儲、計算、分析。


舉個例子,比如說華為有一個方案,華為在深圳有一些路口,裝了華為AI芯片的監(jiān)控攝像頭,這個攝像頭有什么用?


監(jiān)控這個路口所有的來來往往的車輛,AI芯片去計算可以算出現(xiàn)在的路口有多少輛車,是否可以動態(tài)地自己調(diào)整這個路口信號燈的時間長短。


有的時候我們開車發(fā)現(xiàn)那邊沒有車,一定要等到45秒,那干等的話不是影響了通行效率嗎?


如果直接由芯片進行計算改信號燈讓我們直接通過,就可以大幅提高交通效率。


邊緣計算的優(yōu)勢非常明顯,可以提供更實時、更快速的處理能力,成本更低。


我待會介紹邊緣計算硬件的時候,大家會發(fā)現(xiàn)它可以很小很小,也可以很大,總之很靈活,算力也可大可小。


既然講到骨干網(wǎng)的話,提一個概念就是CDN,大家聽說過CDN嗎?很多人搞不清邊緣計算和CDN的關系。


CDN和邊緣計算看上去很相似,它實際上是緩存服務器,就像大家喜歡看一個電視劇,《甄嬛傳》,全民都在看,如果大家同時訪問騰訊視頻上的某個地方的一個云服務器,那服務器肯定要掛,那騰訊怎么辦?


我在北京有一個主服務器,那我在南京、無錫、蘇州分別設CDN服務器,把這些視頻放在上面,所以你訪問視頻的時候可能不一定訪問的是北京那邊的主服務器上,也可能訪問的是南京這邊的CDN服務器上的視頻。


CDN和邊緣計算最大的區(qū)別是什么?


CDN任務是存,而不是算,而且CDN的東西是靜態(tài)的東西,如果你要想看世界杯,是沒有辦法的,為什么?


因為世界杯上所有的東西是實時的,不可能提前錄或了世界杯的視頻再放到CDN上。


所以邊緣計算和CDN就是動態(tài)和非動態(tài),實時和非實時的關系。


邊緣計算具有計算的能力,實際上強調(diào)的是計算兩個字,而CDN就比較笨一點,我們可以理解為死數(shù)據(jù)。


用邊緣計算很明顯的優(yōu)勢就是數(shù)據(jù)安全的優(yōu)勢,很多數(shù)據(jù)不用上最頂端的云平臺,可能上邊緣平臺。


對于在座的工業(yè)企業(yè)來說,如果我的邊緣計算中心就設在我的廠區(qū)的話,客觀上大部分的數(shù)據(jù)就保存在我的廠區(qū)里面,所以大幅減少數(shù)據(jù)泄密和發(fā)生安全風險的概率,大家心理上會更容易接受一些。


結合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),邊緣計算會下沉到我們企業(yè)這一級別。如下圖,就是工廠外的網(wǎng)絡。



公有云或者是私有云,全部都是在工廠外的網(wǎng)絡上,而我們提供僅服務給用戶。


邊緣計算等于是從云計算里面撥了一部分的功能下沉,我又一次提到的“下沉”,下沉到工廠內(nèi)部,OT大家都知道,就是工業(yè)上的這些網(wǎng)絡。


我們說的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在我們通信人的理解就是OT、CT和IT。三T的同時升級,最終演進到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造及工業(yè)4.0。



大家看這頁(上圖),這是更詳細一點的網(wǎng)絡架構。


在座各位應該很熟悉這個網(wǎng)絡,帶箭頭的是CT部分,云計算中心是IT部分,工業(yè)的這一塊就是OT部分。


邊緣計算中心功能上是IT部分,即把一小部分計算中心從工廠外面移到了工廠的車間這種級別,提供一些計算的能力。


這是5G的組網(wǎng)圖


5G和現(xiàn)有的4G從整體架構來說并沒有太大的區(qū)別,4G是接入網(wǎng)、核心網(wǎng)、承載網(wǎng)三網(wǎng),5G也是一樣。


將個人信號接到網(wǎng)絡里面的稱為基站,和基站相關的就是接入網(wǎng)。


承載網(wǎng)就是圖上光纖傳輸那一模塊的東西。


核心網(wǎng)就是在電信機房里面負責對你進行位置管理、更新、鑒權、連接這些管理的大型路由器、電信級路由器。


接入網(wǎng)這一模塊中,5G的基站提供5G信號給終端、攝像頭、VR眼鏡、自動駕駛的車,采集數(shù)據(jù)。


在基站這里,就已經(jīng)設邊緣計算了,可以有一個邊緣計算中心,具備計算能力。


如果大家看過基站外面的話,基站外面是一個天線饋線系統(tǒng),拉到每一棟樓有一個小機房,往往集中在幾平方的面積。


面積這么小,怎么實現(xiàn)算力?怎么擺放服務器?我們做成單板,直接做到基站的硬件里面去。


基站有一個設備叫做BBU,我們把一臺邊緣計算服務器做成了一個板子,插到BBU設備里面,給單板供電、給它通信,實現(xiàn)基本的邊緣計算能力。


板子很小,功耗不高,因為高的話基站供電也會超標,會斷電。與此同時,這個板子的算力也有限。


除了基站之外,離遠一點,更上層一點,還可以設置邊緣計算中心機房。


原來這部分有一部分功能是核心網(wǎng)的,但是由于5G核心網(wǎng)用戶面的低時延的功能,將這部分下沉于此,和基站一部分功能一起,組成一個小型機房。


這個地方是未來邊緣計算主要存在的位置,即核心網(wǎng)和接入網(wǎng)之間這個位置。


這個機房可以稍微比較大,不像天線基站機房那么小,所以就可以放比較大一點的服務器。


現(xiàn)在還有一種浪潮、華為、聯(lián)想聯(lián)合推出的叫模塊化機房,應該是叫MDC,Module DATA CENTER(云計算那種大的我們叫IDC)。


模塊化機房就是把一個機房做成了一個集裝箱那樣,這個集裝箱拉到那里,你不用太復雜的基建、工堪、布線,你只要把光纖準備好,把電準備好,迅速可以實現(xiàn)建設,也是一個很成熟的方案。



(上圖)這個是邊緣計算的架構。


其實大家看到的邊緣計算,實際上就是云計算的一個變種,它的架構和云計算是很像的。


底層是通用硬件,CPU、內(nèi)存還有網(wǎng)卡的一些東西,裝一些操作系統(tǒng),裝虛擬機或者是容器,最終在這些環(huán)境上跑各種各樣的服務引擎。


不同的引擎就和電腦上裝了不同進程一樣,提供不同的服務,這個服務提供給誰?


邊緣計算強調(diào)的是能力開放的架構,就像剛才幾個大咖說的,我們做事業(yè)一定要做生態(tài)圈。


邊緣計算也非常強調(diào)自己的生態(tài)圈。


邊緣計算一定會開放給第三方平臺。它能提供各種各樣的能力,提供給第三方平臺去對接。


在邊緣計算的基礎上也做APPStore,就是應用商店。


我們經(jīng)常使用APP,以后云計算包括工業(yè)物聯(lián)網(wǎng),大家應該也有相關的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)宣傳類似的工業(yè)領域APP。


邊緣計算可以提供開放的接口,在這個開放的接口拉幾個程序員做個APP,可以調(diào)用一些底層的能力,例如定位的能力、數(shù)據(jù)訪問的能力,就可能做成一個應用。


這就是生態(tài)。


邊緣計算現(xiàn)在的應用領域主要分為四個大類,無線類業(yè)務、大視頻、車聯(lián)網(wǎng)、智能制造。


無線類業(yè)務主要是室內(nèi)定位、無線RNIS、視頻優(yōu)化;大視頻主要是智慧場館、云游戲、AR/VR。


剛才看到馬博士的VR眼鏡演示里面,那個眼鏡后面拉了一個線,為什么有根線?


這是因為現(xiàn)有的無線通訊技術無法實現(xiàn)AR和VR這個級別的數(shù)據(jù)傳輸,因為分辨率要16K,時延要在7毫秒以內(nèi),他的帶寬的要求很高。


如果你的VR眼鏡時延比較大的話,頭晃動久一點一定會產(chǎn)生暈眩甚至嘔吐,所以目前只有有線才能保證你能實現(xiàn)這么短時延的清晰數(shù)據(jù)的傳輸。


為什么說5G就可以實現(xiàn)拿掉這根線?


因為5G帶寬可以也有10Gbps,我們在試點測試的時候超過了1GB每秒,這個數(shù)字是足夠AR/VR眼鏡的。


而且剛才說三大應用場景里面有低延時、高可靠性,低延時到毫秒級,而現(xiàn)在4G LTE大概在40-50毫秒,大家可以裝測速軟件測一下,你的時延肯定在幾十毫秒,甚至一百毫秒。


這是5G在時延上的優(yōu)勢,可以保證AR/VR的應用得以落地。


再一個是車聯(lián)網(wǎng),剛才提到過的對時延最敏感的應用。


最后一個就是智能制造,和在座大家息息相關的。


我對工業(yè)不是太了解。我們通信領域在行業(yè)里面推5G的時候,往往第一個方案是車聯(lián)網(wǎng)、無人駕駛。


因為無人駕駛對環(huán)境的要求是最苛刻的,但是我們希望第二個能夠出現(xiàn)爆款應用的領域,就是制造行業(yè)。


剛才幾位嘉賓也說過了,工業(yè)是國家的命脈,是基本,工業(yè)強則國強。


通信技術升級是智能制造的重要前提之一。


我們的貢獻——5G,就是為智能制造服務的,為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)服務的。


當大量的智能化終端和設備通過工業(yè)化網(wǎng)絡接入的時候,企業(yè)需要處理大量的數(shù)據(jù),比如需要實時處理的場景,像機械臂場景。



機械臂機器人我接觸不多,但是剛才陳教授是做機器人的,肯定對機器人很了解,要求有低時延的場景。


當你網(wǎng)絡的時延太高的時候,有些應用場景是用不了的。


所以我們的5G就是提供這樣的條件,讓以后的機器人不需要插根線,只需要通過5G的信號幫助你實現(xiàn)高可靠性、低時延、高速率的傳輸。



(上圖)這是一個邊緣計算的案例。


很簡單,大家可以看到eMTC定位還有NB-IoT。


NB和Lora的競爭關系是非常直接的。


作為邊緣計算,eMTC、NB、Lora、4G、5G所有的技術都支持。


我們現(xiàn)在的邊緣計算總是叫成MEC。MEC是什么,就是移動邊緣計算,Mobile Edge  Computing。


這強調(diào)的是移動通信網(wǎng)絡的邊緣計算,現(xiàn)在在傳統(tǒng)有線接入網(wǎng)的情況下,我們也在推邊緣計算,就是家里的有線接入式寬帶。


PON設備,我們會在例如OLT的位置放一個邊緣計算設備,讓它實現(xiàn)有邊緣計算的能力。


可能大家經(jīng)常聽見霧計算的概念,什么叫霧計算?


霧計算是思科提出來的,更強調(diào)的是在設備網(wǎng)關里處理數(shù)據(jù),剛才也介紹網(wǎng)關,設備的數(shù)據(jù)到網(wǎng)關,網(wǎng)關的數(shù)據(jù)再走上云。


這張圖最頂上是云計算,霧計算的級別要比云計算低,而邊緣計算要更低,邊緣計算強調(diào)的是數(shù)據(jù)產(chǎn)生的設備端,最底下就是數(shù)據(jù)節(jié)點。


霧計算是介于云計算和邊緣計算之間的一個方式。



說到邊緣計算,大家一定要記住一個詞,就是云網(wǎng)融合。


實際上我們將云理解為IT的概念,網(wǎng)是通信的概念,而邊緣計算是CT和IT之間互相去侵入,互相競爭產(chǎn)生的局面。



傳統(tǒng)通信行業(yè)會認為邊緣計算是自己的蛋糕。


就像華為和中興,總是強調(diào)邊緣計算是我的市場,我的強項,因為在移動通信網(wǎng)絡上放設備,那計算是我們的嘛,我們的地盤,所以我認為是我們的。


但是IT不那么認為,包括像浪潮認為邊緣計算是屬于我們IT的范疇,計算嘛,計算就是IT啊。


可以看出,邊緣計算確實具備了移動網(wǎng)絡的天然屬性,同時也具備了計算中心屬性。


邊緣計算想要真的實現(xiàn)更好的發(fā)展,它離不開IT和CT的共同助力。


邊緣計算這塊蛋糕,IT和CT就是互相競爭,然后互相合作,一起來吃。


邊緣計算的五大價值,聯(lián)接(Connection)、業(yè)務實時性(Real-time)、數(shù)據(jù)優(yōu)化(Optimization)、應用智能(Smart)、安全與隱私保護(Security),我們簡稱CROSS。時間關系我就不展開講了。


邊緣計算和云計算未來的關系,一句話就說明白了:相輔相成、共同發(fā)展。



我們將來不可能拋棄云計算,也不可能拋棄邊緣計算。


云計算有點像網(wǎng)紅,被新晉網(wǎng)紅邊緣計算搶了一些風頭,但是它還是會繼續(xù)紅。


邊緣計算雖然現(xiàn)在很紅,但它不可能替代云計算。


就像我剛才說的,分布式計算和集中式計算各有各的強項,會運用在不同的領域,不可能存在誰會替代誰的關系。


前兩天我參加邊緣計算研討會的時候,所有嘉賓不管是運營商的,還是IT企業(yè)的浪潮、聯(lián)想,還是設備商的華為、中興,說到最后都會說類似的話:邊緣計算前景很美好、過程很漫長。甚至有專家把毛主席的《論持久戰(zhàn)》圖片放上去。


就是說,邊緣計算看上去很美好,但是我們要實現(xiàn)邊緣計算的那些美好場景、那些理想,是需要很長周期的。


其實這就是邊緣計算的現(xiàn)狀,我們對它密切關注就可以了,不需要過多炒作,認為它是什么顛覆性的東西,這是不太可能的。


目前來看,需求還是太弱,對技術的拉動力并不明顯。


本文來自微信公眾號:鮮棗課堂(ID:xzclasscom);作者:小棗君

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