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當前時點，AI大模型已經站在了從“玩具”向“工具”快速演化的關鍵迭代期。如何讓大模型滲透進入各類垂直場景，如何更低成本的使用大模型，如何讓更多場景與用戶接觸AI，成為了發(fā)展的下一個重點。

在AI向實際場景落地時，邊緣計算的重要性加速凸顯，邊緣計算在成本、時延、隱私上具有天然優(yōu)勢，也可以作為橋梁，預處理海量復雜需求，并將其導向大模型。邊緣計算作為AI觸及萬千場景的血管地位加速明晰。

2030年全球潛在市場規(guī)模4450億美元

Gartner將邊緣計算定義為“一種分布式計算技術，在靠近信息產生和消費的（物理和網絡）位置，提供信息處理的計算能力”。

隨著云計算從一個中心點逐漸延伸、下沉到邊緣，邊緣計算就崛起為主角，分布在包括骨干網節(jié)點、城際網節(jié)點、匯聚網節(jié)點、接入網節(jié)點，以及無數業(yè)務現場計算節(jié)點中，越來越多原本在云中運行的軟件也可以運行邊緣端版本。

值得一提的是，邊緣節(jié)點更接近用戶終端裝置，可以加快資料的處理和傳送速度，減少延遲。在這種架構下，知識的產生和資料的分析，更接近于數據資料的來源，因此更適合處理大數據。

與云計算相比，邊緣計算的優(yōu)勢更加明顯。邊緣計算不僅減輕了網絡帶寬和數據中心功耗的壓力，還減少了系統(tǒng)延遲，增強了服務響應的能力，同時還降低了數據泄露的風險，保護了用戶的數據安全和隱私。

從市場規(guī)模來看，根據STL Partners邊緣計算關鍵數據統(tǒng)計，2030年全球邊緣計算潛在市場規(guī)模將達到4450億美元，10年復合增長率為48%。

價值鏈的所有部分（設備、連接、應用程序、集成和支持以及邊緣基礎設施）都將在此預測期內增長。其中，媒體、運輸和制造業(yè)垂直市場將占邊緣市場的84%。到2026年，全球26%的網絡邊緣站點將位于中國。

隨著智能終端、智能應用的廣泛普及，邊緣計算正在步入發(fā)展的“黃金年代”。隨著全面AI時代來臨，算力需求將會呈現指數級增長，同時算力的需求也走向多樣化，單一云計算已經無法滿足所有的需求，因此邊緣算力重要性會進一步凸顯。

其次，邊緣計算技術的發(fā)展得到政策大力支持，促使邊緣計算技術的日漸成熟。第三，邊緣算力較云端算力，擁有低成本、高隱私以及低時延等三大優(yōu)勢，可以充分利用本地計算機算力，同時與云端進行協同，通過云端來補充本地不足的算力，而且其適應的場景也非常多。

梳理邊緣計算市場上的主流玩家，大致可以分為四類：第一類，以新華三、聯想集團等為代表的ICT廠商，將基礎軟硬件及技術服務同邊緣計算場景融合，實現軟硬一體的邊緣計算私有化部署，并力推云網融合，從而達到5G云化網絡與邊緣計算的充分結合，以滿足各類行業(yè)智能化應用所急需的新型邊緣側高性能網絡與計算資源。

第二類，以亞馬遜、百度、阿里為代表的公有云廠商，將云計算能力向設備和用戶側延伸，擴充云數據中心的外延，將云原生的統(tǒng)一編程模式通過邊緣網關的能力應用到設備構成的邊緣云，主打云邊協同一體化。

第三類和第四類，分別以中國移動、中國聯通和西門子、蘋果為代表，前者通過提供基站的邊緣計算服務及5G網絡接入管理，后者則以設備側的邊緣基礎設施為中心，逐漸輻射到遠端的數據中心，將一些邊緣側無法完成的任務提交到云端完成。

眾多科技巨頭的入局，推動著邊緣計算整體產業(yè)和生態(tài)的日趨成熟，使邊緣計算已經成為提升信息化發(fā)展水平、打造數字經濟新動能的重要支撐。在邊緣計算需求激增下，“云邊端一體化”為核心的云邊協同成為邊緣計算未來重要的演進方向。

云邊端一體化旨在屏蔽云、邊、端分布式異構基礎設施資源，實現資源統(tǒng)一管理、數據自由流通、應用一致運行環(huán)境、立體安全保障，滿足用戶多樣化、實時敏捷、安全可靠業(yè)務需求。

在萬物互聯和行業(yè)智能化雙重環(huán)境的催生下，云邊端一體化有利于將算力下沉到更接近數據產生的現場，同時擁有更低的時延、更低的帶寬占用、更低的部署成本，以及更加安全可靠的數據傳輸等優(yōu)勢，更好地滿足企業(yè)智能化轉型的需求。

由此不難判斷，在產業(yè)數字化升級背景下，云邊端一體化的加速演進，將進一步提升數據處理效率，避免延遲，強化敏捷性，讓邊緣計算的優(yōu)勢得到更大的展現，成為企業(yè)數字化、智能化轉型的優(yōu)選項。

邊緣計算不再“邊緣”

?2022年8月，我國率先迎來了“物超人”的歷史性時刻，即物聯網連接數超越了人聯網連接數，此外，根據IHS的預測，到2030年互聯設備的數量將超過750億個。

全球數字經濟爆發(fā)式增長所帶來的豐富場景以及上億規(guī)模的聯網設備量在網絡邊緣側產生了大量的數據處理需求，可以說，產業(yè)端的實際痛點與需求為邊緣智能提供了優(yōu)渥的成長土壤。

同時，在政策方面，國務院在2022年年初發(fā)布的《“十四五”數字經濟發(fā)展規(guī)劃》中明確提出要加強面向特定場景的邊緣計算能力，強化算力統(tǒng)籌和智能調度。

隨后，各省市相繼出臺多項政策支持邊緣計算產業(yè)發(fā)展，邊緣計算開始不再“邊緣”，逐漸走到了數字經濟的主舞臺。

所謂的“邊”是相對于“中心”的概念，指的是貼近數據源頭的區(qū)域。而邊緣智能則是通過將AI處理能力下沉至更貼近數據源頭的網絡邊緣側，就近提供智能化服務，從而滿足當前市場對實時性、隱私性、節(jié)省帶寬等方面的需求。

一直以來，AI作為數據分析、智能決策的基礎在云端大展拳腳，工作環(huán)境一般是在相對“舒適”的機房、數據中心內，相反，更加貼近應用現場的邊緣側則是專干“苦活累活”，往往處于惡劣的工作環(huán)境之中，例如工廠、室外，需要面臨穩(wěn)定性、安全性等不同維度的考驗。

同時，惡劣的工作環(huán)境也為邊緣架構部署提出了新的要求，如何在現場快速抓取數據、進行訓練并下發(fā)到設備上至關重要。

如今，當邊緣計算升級至邊緣智能，在新一輪的數字化浪潮中，邊緣側開始承接更重要的“智能任務”，責任與挑戰(zhàn)并行，在深化應用的過程中，一以貫之的邊緣方案已經難以適應不同部署環(huán)境、不同需求的豐富場景了。

所以，面對嚴重碎片化的邊緣應用，能夠自學習、自迭代的行業(yè)解決方案才是良方，既能夠滿足數據安全，同時還能在保障AI能力的同時實現快速部署。

邊緣智能打開市場想象空間

對于邊緣計算領域的未來發(fā)展前景，AI和邊緣計算的結合，打開市場更大想象空間。AI為邊緣計算提供解決問題的技術和方案，而邊緣計算可以為AI提供釋放潛力的平臺。

邊緣智能為AI應用程序提供支持，比如在自動駕駛、智慧城市、智能家居等場景下，更多的數據由邊緣網絡設備創(chuàng)建。

6月7日，英偉達在官微宣布，在2023上海國際嵌入式展中，英偉達將展示適用于自主機器和諸多其它嵌入式應用的NVIDIA Jetson邊緣計算平臺，并帶來生態(tài)合作伙伴基于相關軟硬件在交通、工業(yè)、機器人等多個垂直行業(yè)領域所構建的解決方案。

英偉達Jetson邊緣計算平臺涵蓋了機器人、自動駕駛、工業(yè)制造、智慧城市等邊緣AI的主要應用場景。

屆時，英偉達將展出NVIDIA Jetson系列模組、NVIDIA Jetson系列開發(fā)者套件、NVIDIA Isaac Sim機器人開發(fā)平臺、Jetson AGX Orin驅動的自動駕駛、車路協同與道路巡檢系統(tǒng)、智慧城市邊緣視頻分析系統(tǒng)、智能制造邊緣計算方案、由Jetson驅動的新一代自主機器等產品及解決方案。

這其中，在機器人領域，NVIDIA Isaac Sim由Omniverse提供動力支持，是一款可擴展的機器人仿真應用和合成數據生成工具，以便開發(fā)、測試和管理基于AI的機器人；此外，NVIDIA Jetson是開發(fā)機器人解決方案的理想平臺，基于Jeston相關模組開發(fā)的機器人平臺，具備尺寸小、重量輕和高防護的特點，能夠適應更多類型的智能機器人產品。

自動駕駛領域，英偉達Jetson AGX Orin模塊可提供最高275 TOPS的AI計算能力，性能提升高達8倍，以適應各類復雜場景；在交通場景下，基于Jetson開發(fā)的路側邊緣計算機能夠實時分析復雜的交通場景，提升智能交通系統(tǒng)的運維管理效率。

在智能制造領域，英偉達Jetson可以將強大的AI推理計算能力帶入工業(yè)場景，能夠解決更復雜的問題。具體來說，使用GPU加速的AI視覺推理可以解決流水線上的缺陷檢測、柔性制造等問題。

與英偉達共同發(fā)力邊緣計算業(yè)務的還有通信巨頭高通。高通此前曾宣布，公司將由通信公司轉型為邊緣計算公司。研究機構認為，未來物聯網模組或將承載高通的邊緣算力，為全世界開發(fā)者帶來更高性價比的終端計算能力。

站在當前時點，除了已經日趨成熟的基于傳統(tǒng)分析式人工智能的邊緣計算應用場景，我們更應該關注到生成式AI在邊緣滲透的“曙光”已經出現。未來，越來越多像智能助理、具身智能一樣擁有廣闊空間的新應用將會涌現，帶動邊緣計算實現跨越式發(fā)展。

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審核編輯黃宇