在今年的安博會上，海康威視帶來了AICloud框架，由與中心、邊緣域、邊緣節點三部分構成。邊緣計算再一次被帶入公眾視野中，并逐步得到了重視。11月29日，2017邊緣計算產業峰會在北京召開。此次會議表示將推進供給側結構性改革為主線，加快推動邊緣計算等信息技術產業熱點發展，深化制造業與互聯網融合發展，促進新舊動能接續轉換和經濟提質增效、轉型升級。

隨著云計算架構日臻完善，云計算計算延遲、擁塞、低可靠性、安全攻擊等問題也逐漸顯現。而邊緣計算（EdgeComputing）被證明是橋接云和用戶之間距離的一種有效的方式。而邊緣計算的火熱，正在為安防市場孕育巨大機會。

熱火的邊緣計算 究竟有何魅力？

根據定義，所謂邊緣計算，是指在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。簡而言之，邊緣計算是跟云計算想對應的，“云計算”是大而全，“邊緣計算”是小而美。又或者說，“云計算”負責鋪天蓋地，“邊緣計算”負責星羅棋布。

而說到此，大家或許還會聯想到另一個詞“霧計算”。霧計算的提出也是在云計算的基礎上，霧計算介于云計算和個人計算之間的，是半虛擬化的服務計算架構模型。霧計算提出之時還被各種調侃（~霾計算，事實上現在也確實是有了）。目前，業界對霧計算和邊緣計算難以區分，比較被接受的說法是，邊緣計算中，數據處理在收集數據的硬件上；而霧計算是當節點的一個子集發送其數據到更大的中心連接點，在連接到更大的整體中心網絡的過程中處理數據。不過，不管是霧計算還是邊緣計算，都消除了將大量原始數據流發送到中央網絡的一些延遲和帶寬問題。

其實，邊緣計算也非新生事物，為何到現在爆發？這還是得益于當前日臻發展的物聯網、大數據、人工智能。在近年來物聯網快速發展，給傳輸與處理造成了巨大壓力，人工智能對算法、芯片、數據處理等也提出了更高的要求。邊緣計算能為人工智能硬件、智能機器人提供高速交互所需的運算服務，分解了云端在運算能力、傳輸能力上的巨大壓力，這就將邊緣計算的前景和人工智能技術的前景捆綁到了一起，想象空間驟然加大。這些非常明顯的商業機遇，也加速了邊緣計算的風潮。

有云就有霧，有霧就有霾。可以說邊緣計算的崛起是必然的，正如它的誕生。

邊緣計算前景看好 為安防市場孕育巨大機會

根據IDC發布的相關預測表明，到2018年，50%的物聯網網絡將面臨網絡帶寬的限制，40%的數據需要在網絡邊緣側分析、處理與儲存，到2025年，這一數字將超過50%。而根據市場研究公司ResearchandMarkets近日發布的報告，邊緣計算的市場規模復合年均增長率高達35.2%。在安防監控領域，邊緣計算也孕育著巨大的市場。

以交通行業來說，在過去的十年中，智能交通讓幾何級數增長的城市車輛獲取了實時路況信息，讓舉世矚目的中國高鐵保持著高速運轉，讓遠洋航海中的水手便捷地同家人實時通話。但是，許多業內期待的如自動駕駛、軌道交通無人值守等技術依然還不能實現。

邊緣計算通過物聯網絡將計算能力和服務部署在網絡的邊緣，向附近的終端、感應器、用戶提供通訊和計算服務，解決物聯網系統在高分布式場景下的海量異構聯接、業務實時性、業務智能性、數據互操作性以及安全和隱私保護等挑戰。

在未來的智能交通應用環境中，“云計算”就相當于智能設備的大腦，處理相對復雜的進程；而“邊緣計算”就相當于智能設備的神經末梢，進行一些“下意識”的反應。目前，海康威視提出的云邊融合計算架構就是首先在交通行業上進行應用的。據海康威視交通事業部總經理徐志軍表示，云邊架構首先在交通行業實現應用正式基于交通行業實時反應處理能力的需求而提出來的。而事實上，在安防行業多個應用領域都有這樣的需求，云邊融合的方案是對算法結構的優化，是從本質上改善現實的困境。

結語：邊緣計算作為一種新熱門的技術被提出，很好的迎合了行業的諸多需求，未來將會有更多的實質性的應用。