边缘计算在2019年吸引了业界的关注，并一度引起资本市场的繁荣，许多人称2019年是边缘计算的第一年。理性地说，不可避免的是，一些炒作因素正在促成如此火爆的局面，毕竟边际计算的概念已经存在了很多年。当然，毫无疑问，工业互联网的推动、5G大规模商用的持续发展等因素，让业界有了IT和OT深度融合的信心和期待。在这种情况下，也许边缘计算不热也很困难。
本期智能介绍参考，我们推荐来自云计算开源产业联盟的报告，以理性乐观的态度，分析云端协作在典型场景下的应用需求和商业模式，为指导行业发展及相关标准的发展铺平道路，打下基础。如果您想收藏本文的报告（云计算和边缘计算与九个应用程序合作），则可以回复智能事物标题中的关键字"nc383"。
<新一波>云端协作浪潮</h1>
1. 边缘计算是云计算向边缘侧分布式扩展的新触角
欧洲电信标准化协会认为边缘计算是在移动网络边缘提供IT服务环境和计算能力，强调与移动用户的接近，以减少延迟并改善用户体验。
Gartner认为，边缘计算描述了一种计算拓扑结构，其中信息处理，内容获取和分发在更接近信息的来源执行。
维基百科认为边缘计算是一种优化云计算系统的方法，方法是在网络边缘（靠近数据来源）执行数据处理。
边缘计算产业联盟认为，边缘计算是将网络、计算、存储、应用等核心能力汇聚在靠近物源或数据源的网络边缘的开放平台，提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、数据、 应用程序智能、安全和隐私保护。
开放雾计算联盟认为雾计算是一种水平系统级架构，它使云到对象的连续性计算、存储、控制和网络功能更接近用户。
尽管上述边缘计算的定义在表述上有所不同，但它们基本上表达了一种共识，即服务是在更靠近终端的网络边缘提供服务的。
"中-边-端"模式从电信业开始就已经形成。在电信时代，程控交换中心、程控交换机和电话形成了独创的"中-边-端"形式;
在云计算和物联网时代，云计算中心、小型数据中心/网关、传感器形成了新的"云端"模式。
"云端"开发图
如果您只从边缘侧本身寻找边缘计算的定义，似乎很难完全接受看似新的东西。一个更简单的问题是，智能终端、家庭网关或其他长期存在于我们周围的计算设备是否隐藏了多年的边缘计算身份。
为了促进边缘计算，一些声音将云计算的概念描述为稍微狭窄或故意将云计算放在边缘计算的另一边。但在技术或业务发展方面，边缘计算更像是一种将云计算扩展到终端和用户端的新解决方案。边缘计算本身就是云计算概念的延伸，即使它被赋予了一个单独的概念，也无法与云计算割裂，两者是相互依赖、协同的。
在本白皮书中，我们认为，在物联网、高流量等背景下，为了满足更广的连接性、更低的时延、更好的控制等需求，云计算正在向更加全球化的分布式节点组合模式迈进，边缘计算是其向边缘侧分布式扩展的新触角。
分布式云图
2、边缘计算典型产品及商业模式
主导云计算市场的巨头企业依靠云计算技术的先发优势，将云计算技术沉入边缘侧，以加强边缘侧人工智能为契机，大力发展边缘计算。工业企业依靠丰富的工业场景进行边缘计算实践，加强现场级控制。电信运营商正在抓住5G市场的机会，全面部署边缘节点，为下一代基础设施奠定坚实的基础。
ICT服务提供商正在逐步将云计算能力扩展到边缘设备。在国际上，云计算巨头亚马逊、微软和谷歌都推出了边缘计算产品。亚马逊推出 AWS Greengrass 功能软件，将 AWS 扩展到设备并在本地处理终端生成的数据，同时仍使用运输进行管理、数据分析和持久存储;微软推出Azure IoT Edge Edge Edge产品，将云分析扩展到边缘设备，支持离线使用，并专注于边缘AI应用程序;谷歌还在2018年推出了硬件芯片Edge TPU和软件堆栈Cloud IoT，Edge将数据处理和机器学习功能扩展到边缘设备，使设备能够实时操作来自传感器的数据并在本地预测结果。
在国内，阿里、腾讯、百度、华为、中兴通讯、梦工厂、新华三期等也纷纷推出相应的边缘计算产品。
阿里推出Link IoT Edge平台。通过以不同的量级部署智能设备和终端计算节点。通过定义模型连接不同协议和数据格式的设备，提供安全、可靠、低时延、低成本且易于扩展的本地计算服务。腾讯推出了面向边缘计算的CDN Edge，它将数据中心服务下沉到CDN边缘节点，为最终用户提供最小的延迟，同时降低用户数据中心的计算压力和网络负载。
百度推出智能边缘BIE，将云计算能力扩展到用户站点，提供临时离线、低延迟的计算服务，同时与智能边缘云管理套件配合使用，形成"云管理，终端计算"的全云解决方案。
华为于2018年推出IEF平台，提供边缘计算解决方案，将云应用延伸到边缘，连接边缘和云数据，通过一体化服务为企业提供完整的边缘和云协同。
中兴通讯推出边缘计算产品，提供从硬件到软件的全方位基础设施，支持多种边缘计算系统级解决方案，为边缘计算平台上的各种高计算应用提供资源;梦工厂推出统一的DT资源控制产品，提供"两域加三形式"的融合控制能力，涵盖中心节点域、边缘节点域和云平台、数据中心、台湾业务中心三种形式的统一控制。
新华三推出超融合边缘计算产品UIS-Edge，支持多种硬件形式和部署方式，将云原生能力扩展到边缘，提供完整的设备接入、边缘计算和云端协同能力，为企业提供一站式云边缘融合解决方案。
工业企业依靠丰富的工业场景来发挥现场级的应用能力。海尔专门为物联网企业打造一站式设备管理平台COSMOEdge平台，提供多源边缘设备接入和强大的边缘计算能力，支持多种工业协议分析，提供可视化流水线，提供数字建模和实体映射，提供设备即服务应用模型，帮助用户快速构建物联网应用、数字化生产，帮助企业提高效率;Tree Root Connect提供了一个开放式的物联网平台，提供网关、网关Root云T-Box车载盒、根云连接器、根云代理开放平台等一系列覆盖主流工业控制器和工业协议分析，实现全行业设备一站式快速接入，提供方便、廉价、开放的设备接入解决方案。
电信运营商依靠5G全面部署MEC。移动边缘计算（MEC）是利用无线接入网络为电信用户提供其所需的服务和云计算能力，实现计算和存储资源的灵活利用。多接入边缘计算 （MAEC） 将边缘计算从电信蜂窝网络进一步扩展到其他无线接入网络。
3. 云计算和边缘计算如何协同工作
以物联网场景为例。物联网中的设备产生大量的数据，这些数据被上传到云端进行处理，给云端带来了巨大的压力，而为了分担中央云节点的压力，边缘计算节点可以负责自己范围的数据计算和存储。同时，大部分数据不是一次性数据，那些处理后的数据仍然需要从边缘节点到中央云端融合，云计算大数据分析挖掘、数据共享，同时算法模型训练升级，将算法升级推向前端，让前端设备更新升级， 完成自学闭环。同时，这些数据也需要备份，当边缘计算过程中发生意外事件时，存储在云端的数据不会丢失。
物联网场景中的云端协同图
云计算和边缘计算需要紧密结合，更好地匹配各种需求场景，最大限度地提高云计算和边缘计算的应用价值。同时，从边缘计算的特点来看，实时或更快的数据处理和分析、网络流量的节省、离线操作和支持间歇传输、本地数据更高的安全性等，都充分体现在云端协同在所有场景的应用上。
< h1 类"ql-align-justify">两个，云端协作九个应用场景</h1>
本白皮书将介绍云端协同在CDN、工业互联网、能源、智能家居、智能交通、安防监控、农业生产等场景中的应用，并分析云端协同在医疗、云游戏等场景中的未来。
1、云端协同在cdN场景中的应用
随着目前5G的部署，再加上AI技术、大数据、云计算、物联网等，万物互联的信息时代将把互联网带入一个新的阶段，目前的CDN架构已经无法满足5G时代的应用需求，CDN将迎来与边缘云和AI一起的新发展， 快速响应需求，提高服务能力、服务状态和服务质量的透明度。在移动网络内部署CDN，如将vCDN（虚拟内容分发网络、虚拟内容分发网络）下沉到运营商的边缘数据中心，通过边缘云平台，将大大缓解传统网络的压力，提升移动用户的视频业务体验。在云端构建CDN，不仅扩展了中央IDC之上的CDN资源池，而且有效利用了边缘云，进一步提升了CDN节点满足资源弹性扩展的能力。
基于边缘云的 vCDN 实施方案
CDN云端协同适用于本地化和频繁请求的热门内容，适用于商业超级、住宅、写字楼、园区等。对于最近的热点视频和内容，可能会频繁出现本地化请求，通过远程内容回源在本地建立vCDN节点后，可以从本地节点分发区域内热点内容的多个请求，从而提高命中率，减少响应延迟，改善QoS指标。同样，这些流程可以应用于4K、8K、AR/VR、3D全息等场景，快速定位构建场景和环境，同时改善用户体验，减少眩晕和延迟。
2、云端协同在工业互联网场景中的应用
近年来，随着相关政策扶持和生态建设的不断完善，我国工业互联网产业发展迅速。IDC预测，到2020年，全球50%以上的物联网数据将在边缘进行处理，而工业互联网作为物联网在工业制造中的延伸，将继承物联网数据的巨大异构性。在工业互联网场景中，边缘设备只能处理本地数据，无法形成全球认识，在实际应用中仍需利用云计算平台实现信息融合，因此，云端协同正逐渐成为支撑工业互联网发展的重要支柱。
工业互联网的边缘计算与云计算一起工作，在边缘计算环境中安装和连接的智能设备可以处理关键任务数据并实时响应，而不是通过网络发送所有数据并等待它。设备本身就像一个微型数据中心，几乎没有延迟，因为正在设备上执行基本分析。借助这一新功能，数据处理变得碎片化，网络流量大大减少。云可以在以后收集此数据，以进行第二轮评估、处理和深入分析。
同时，在工业制造领域，单点故障在工业级应用场景中是绝对不可接受的，因此除了云的统一控制外，工业领域的边缘计算节点必须具备一定的计算能力，能够独立判断和解决问题，及时检测异常情况， 更好的预测性监控，提高工厂运行效率的同时可以防止设备故障问题。将处理后的数据上传到云以进行存储、管理、态势感知，云还负责数据传输监控和边缘设备使用情况。
工业互联网利用边缘云实现云端协作图
3、云端协同在能源场景中的应用
能源互联网是互联网与能源生产、传输、存储、消费、能源市场深度融合的能源产业发展新形式，具有设备智能化、多能源协同、信息叠加、供需分散、系统扁平化、交易开放等主要特点。
在传统能源产业向能源互联网升级的过程中，可以利用云计算和边缘计算的优势来加快升级进程。
以石油工业为例，在油气勘探、运输、储存等关键环节，将产生大量的生产数据。在传统模式下，需要大量的人员通过手动抄表定期收集数据，并对设备进行监控和检查，以防止安全事故的发生。抄表会定期采集数据进行上报，然后由数据舵手进行人工输入和分析数据，一是人工成本非常高，二是数据分析效率低、时延，且无法实时掌握关键设备的状态，无法提前预见安全事件，防范事故发生。新增边缘计算节点，通过温度、湿度、压力传感器芯片和具有联网功能的摄像头等设备，实现油气勘探关键环节关键设备的实时自动数据采集和安全监控，将采集到的原始数据首先采集到边缘计算节点进行初步计算分析， 监控特定设备的运行状况和相关控制。此时需要与云交互的数据，经过处理和分析后，只是高价值数据，一方面大大节省了网络带宽资源，另一方面，它还为云中的进一步大数据分析、数据挖掘提供了数据预处理服务，避免了许多采集设备为云带来的多源异构数据问题。
石油行业的云边协作
在云端协同中，终端设备或传感器需要具备一定的计算能力，能够实时处理采集到的数据，进行局部优化控制，自动故障处理，负载识别和建模操作，高价值数据的处理和云交互，云安全和风险分析，大数据和人工智能模式识别， 节能和战略改进等操作。同时，如果遇到网络未覆盖的区域，可以先在边缘侧进行数据处理，在网络的情况下将数据上传到云端，对云数据存储和分析。
4、云端协同在智能家居场景中的应用
随着信息技术的逐步发展，网络技术的提高，网络载体的日益丰富以及大带宽室内网络进入战略的逐步推进，智能信息服务有可能进入家庭。智能家庭综合运用互联网技术、计算机技术、遥感控制技术，如家庭局域网、家庭设备控制、家庭信息交换等家庭生活的有效结合，打造舒适、便捷、安全、高效的现代家居生活。
在家庭智能信息服务进入家庭的今天，各种异构的家庭设备如何简单地连接到智能家居网络，如何方便地使用智能家居中的各种功能成为关注的焦点。
在智能家居场景中，边缘计算节点（家庭网关、智能终端）具有多种异构接口，包括网线、电力线、同轴电缆、无线等，同时还可以处理大量的异构数据，然后将处理后的数据统一上传到云平台。用户不仅可以通过网络连接边缘计算节点控制家庭终端，还可以通过访问云来长时间访问数据。
同时，智能家居云端以虚拟化技术为基础的云服务基础设施，以多种家庭终端为载体，通过整合现有业务系统，利用边缘计算节点将包括家用电器、照明控制、多媒体终端、计算机等家庭终端形成家用局域网。然后，边缘计算节点通过互联网（以及下一个5G时代的5G移动网络）连接到WAN，然后与云进行交互，以进行电气控制，安全，视频监控，定时控制，环境检查，场景控制，可视对讲等。
未来，智能家居场景中的云端协同将越来越受到产业链各方的关注，电信运营商、家电厂商、智能终端厂商等将在相应领域进行探索。在不久的将来，家居智能信息服务行业不再局限于家用设备的控制，家庭能源、家庭医疗、家居安防、家居教育等行业将紧密融合在家居智能化应用中，成为智能家居的一员。
云端协作在智能家庭信息化中的应用示意图
5、云端协同在智能交通场景中的应用
道路协调是智能交通的重要发展方向。道路协调系统是利用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全面实现车辆、道路动态实时信息交互，并在全时动态交通信息采集和整合的基础上主动车辆安全控制和道路协同管理，充分实现人车的有效协调， 确保行车安全，提高交通效率，从而形成安全、高效、环保的道路交通系统。根据公安部的数据，截至2018年底，中国汽车保有量已超过2.4亿辆，其中3.69亿汽车司机。可以预见，我国道路协同具有巨大的市场空间，为我国智能交通的发展和落地提供了独特的"试验场"。
过去，对智能交通的关注主要集中在汽车的末端，比如自动驾驶，研发投入主要集中在智能汽车上，这对车辆的感知和计算能力提出了很高的要求，导致智能汽车的成本很高。另一方面，在目前的技术条件下，自动驾驶汽车在传统道路环境中的表现仍然不佳。国内外各大厂商逐渐认识到，路边智能化是实现智能交通不可或缺的，因此近两年来纷纷投入到路边智能化领域，目标是实现人、车、路之间的高效联通和信息共享。
在实践中，边缘计算可以与云计算一起工作，将大部分计算负载集成到道路边缘层，并使用5G和LTE-V等通信工具与车辆实时交互。未来道路边缘节点还将集成本地地图系统、交通信号信息、附近移动目标信息和各种传感器接口，为车辆提供协同决策、事故预警、辅助驾驶等服务。同时，汽车本身将成为边缘计算节点，与云协同工作，为车辆提供控制和其他增值服务。
该车将集成激光雷达和摄像头等传感设备，并将收集数据以与道路边缘节点和周围车辆进行交互，从而扩大感知并实现汽车，汽车和道路之间的协作。云计算中心负责从广泛的边缘节点收集数据，感知交通系统的健康状况，并利用大数据和人工智能算法对边缘节点、交通信号系统和车辆发出合理的调度指令，从而提高交通系统的运行效率，最大限度地减少道路拥堵。
云端协同与道路协同参考框架
6、云端协调在安防监控场景中的应用
目前，安防监控领域，从部署和安装的角度来看，一般传统监控部署采用有线模式，有线网络覆盖所有摄像机，布线成本高，效率低，占用了大量的有线资源。使用WiFi反向传输，WiFi的稳定性和覆盖范围较小，需要补充大量路由节点以获得覆盖范围和稳定性。在传统方式下，需要通过托管网络和核心网将监控视频传输到云端或服务器进行存储和处理，这不仅增加了网络的负载，而且难以有效地保证业务的端到端延迟。
同时，大量摄像机采集终端都配备了强大的数据采集能力，一方面对摄像机的整体结构提出了更高的要求，如何在固定尺寸和低功耗的情况下保证处理能力和安装方便，另一方面，尽可能保证摄像机采集端成本低， 是一个比较重要的问题。
基于上述要求，监控数据可以分流到边缘计算节点（边缘计算业务平台），有效降低网络传输压力和端到端业务时延。此外，视频监控还可以与人工智能相结合，在边缘计算节点上配备AI人工智能视频分析模块，用于智能安防、视频监控、人脸识别等业务场景，具有低时延、大带宽、快速响应等特点，弥补了目前基于AI的视频分析造成的大时延， 较差的用户体验，实现本地分析、快速处理、实时响应。云端执行AI训练任务，边缘计算节点执行AI推理，二者可用于实现本地决策、实时响应、表情识别、行为检测、轨迹跟踪、热点管理、体状态属性识别等众多本地AI典型应用。
智能安防系统云端协同应用示意图
7、云端协同在农业生产场景中的应用
智慧农业是农业生产的高级阶段，是一种新型的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术整体，依靠在农业生产环境中部署各种传感节点和无线通信网络，实现智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导， 为农业生产提供精准种植、可视化管理、智能决策。
以智能棚为例：为了棚屋条件较好，安装了电动窗帘、排风机、电动灌溉系统等机电设备，通过云端可以实现远程控制功能。农民可以通过手机或电脑登录云系统，控制温室中水阀、排气阀、窗帘机的开关，也可以在云端设置控制逻辑。云层将控制逻辑向下到边缘控制设备，边缘控制设备通过传感器设备实时采集温室环境空气温度、空气湿度、二氧化碳、照明、土壤湿度、土壤温度、棚外温度和风速等数据，自动根据内外条件自动打开或关闭窗帘机， 水阀、风机等温室机电设备。
Cloudside 协作将原理图应用于智能棚屋
8、云端协作在云游戏场景中的应用分析
随着互联网的发展，5G网络在今天已经成为现实，"云游戏"这个词也开始被越来越多的厂商使用，也受到越来越多玩家的期待。所谓"云游戏"，就是所有游戏都在云服务器中运行，云端呈现后的游戏画面通过网络压缩到用户发送到终端。最后，用户的游戏设备不需要任何高端处理器和显卡，只需要基本的视频解压缩和指令转发功能。
2018年，AT&T、Verizon等电信巨头以及微软和亚马逊等IT巨头宣布了与云游戏相关的测试或布局。在2019年的MWC上，国内手机制造商OPPO和IGA也展示了他们的云游戏服务。根据第三方预测，全球云端游戏市场将从2018年的6.66亿美元增长到2023年的4.5亿美元，复合年增长率为47%。
在AR的情况下，应用程序需要通过相机的视图，定位技术或两者的组合来确定用户正在看的位置和方向。在分析位置和方向信息后，应用程序可以实时向用户提供其他信息。当用户移动时，需要刷新信息。边缘计算将计算任务转移到边缘服务器或移动端，从而降低平均处理延迟。前景的交互放在云端，背景留给移动端，从而产生完整的AR体验。
云边缘协作将框图应用于云游戏
明智的事情认为，有一种声音认为边缘计算是云计算的对立面，其实是错误的，边缘计算是云计算更向终端和用户端形成的新解决方案。边缘计算本身就是云计算概念的延伸，即使它被赋予了一个单独的概念，也无法与云计算割裂，两者是相互依赖、协同的。云端协作将成为主流模式，其中云计算转向一种更加全球化的分布式节点组合的新形式。