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作者?|??香草
編輯?|??漠影
邊緣云需求爆發(fā)，下一戰(zhàn)場有三大關鍵。
在大模型的火熱角逐中，云計算再次掀起巨大聲浪。隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)等技術的發(fā)展，可穿戴設備、機器人等終端設備的迅速增加，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也呈指數(shù)級增長。VR/AR、智能交通等更多應用場景對數(shù)據(jù)傳輸提出了“低時延、大帶寬、大連接”等需求，推動云計算不斷向邊緣發(fā)展。近日，在2024春季火山引擎FORCE原動力大會上，火山引擎邊緣云在現(xiàn)場與扣子（Coze）平臺進行互動，通過API調用，觀展嘉賓可以向部署在邊緣智能設備上的bot提問，獲得展區(qū)展位分布情況、現(xiàn)場人流量等信息的實時解答。這為大模型感知或操作物理世界實體、拓展場景邊界提供了更廣闊的想象空間。邊緣云行業(yè)發(fā)展二十余年，在AI時代，大模型能為其帶來什么樣的轉型機遇？在落地層面，邊緣云有哪些創(chuàng)新的應用場景，能解決哪些產(chǎn)業(yè)痛點？未來的發(fā)展趨勢是什么？帶著這些疑問，智東西對話了火山引擎邊緣云網(wǎng)絡產(chǎn)品研發(fā)負責人韓偉、火山引擎邊緣智能產(chǎn)品經(jīng)理劉浩然，對此進行了深入探討。
01.藍海二十年，邊緣云進入穩(wěn)定發(fā)展階段
作為中心云計算的延伸，邊緣云打通了將計算能力下沉到離用戶最近的“最后一公里”。并且由于更加靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生和使用的位置，邊緣云具備時延低、帶寬占用率低、數(shù)據(jù)安全性高、本地化等優(yōu)勢。邊緣云行業(yè)的發(fā)展歷程，可以追溯到邊緣計算的興起和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，大致分為三個階段：
1998—2015年是技術儲備階段。2006年，AWS正式對外提供云服務。2009年，IBM首次提出了“邊緣計算”概念，指的是將計算和數(shù)據(jù)處理從云端轉移到離數(shù)據(jù)源更近的邊緣設備上。隨著云計算與移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，特別是在2010年至2015年期間，數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡邊緣和用戶之間的“最后一公里”帶寬成為制約發(fā)展的瓶頸，邊緣計算應運而生，通過在邊緣側部署數(shù)據(jù)和服務，有效減輕了網(wǎng)絡擁堵的問題。
2015—2017年是高速發(fā)展階段。2015年，歐洲電信標準化協(xié)會發(fā)布移動邊緣計算白皮書。2016年，邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立。邊緣計算開始被業(yè)界大力推廣，進入快速增長階段，市場參與者數(shù)量不斷增加、類型逐漸豐富，ICT（信息與通信技術）廠商、云計算企業(yè)、CDN（內容分發(fā)網(wǎng)絡）公司等紛紛入局。
2018年至今是穩(wěn)定發(fā)展階段。很多邊緣云廠商開始以云原生為主流架構去做落地嘗試，將概念逐漸轉化為實際的應用和實踐。到2022年，已有17個邊緣數(shù)據(jù)中心入選國家新型數(shù)據(jù)中心典型案例名單，覆蓋智慧城市、電力、政務、醫(yī)療、礦山等行業(yè)。經(jīng)過二十余年的發(fā)展，邊緣云仍處于藍海市場。據(jù)美國市場研究機構Grand View Research預測，到2028年全球邊緣計算市場規(guī)模將達到611.4億美元，在預測期內的復合年增長率為38.4%。國際數(shù)據(jù)公司IDC預測，到2025年底，全球75%的企業(yè)生成數(shù)據(jù)將會在邊緣產(chǎn)生和處理。
02.百億市場的痛點：技術創(chuàng)新、場景適配、網(wǎng)絡融合
作為藍海市場，邊緣云仍存在大量未被開發(fā)或未被充分開發(fā)的市場機會。一方面，企業(yè)面臨的直接競爭相對較少；另一方面，因為沒有既定的模式可循，需要企業(yè)不斷探索和創(chuàng)新，挖掘新的產(chǎn)品、服務和商業(yè)模式。盡管在需求上升及技術進步的推動下，邊緣云市場呈現(xiàn)出百億級的發(fā)展趨勢，但該產(chǎn)業(yè)仍面臨技術創(chuàng)新、場景適配和網(wǎng)絡融合等挑戰(zhàn)，同時還存在數(shù)據(jù)管理、網(wǎng)絡計算和成本管理等風險。具體來看，在技術成熟度上，邊緣云相關技術仍在不斷發(fā)展和完善中，穩(wěn)定性、可靠性可能不足；在標準規(guī)范上，行業(yè)內缺乏統(tǒng)一的標準和規(guī)范，導致不同廠商的設備和解決方案之間兼容性可能較差，增加了部署和整合的難度；在安全方面，由于邊緣設備分布廣泛且更接近用戶端，面臨的數(shù)據(jù)安全和用戶隱私保護挑戰(zhàn)更為復雜，安全防護難度較大。這對邊緣云賽道的玩家提出要求，既需要持續(xù)的技術研發(fā)，不斷投入資源進行技術創(chuàng)新，提升邊緣云技術的穩(wěn)定性、可靠性，優(yōu)化性能；又要強化安全保障能力，建立完善的安全防護體系，確保數(shù)據(jù)安全和用戶隱私；此外還需具備場景探索與適配能力，深入研究不同應用場景的特點和需求，針對性地開發(fā)和優(yōu)化產(chǎn)品與服務，提高場景適配能力。如何突破這些痛點，把握更多市場機會呢？也許能從知名機構的報告及評估標準中得到答案。近日，全球增長咨詢公司沙利文發(fā)布《2024年中國邊緣云市場報告》，對國內邊緣云產(chǎn)品、技術、市場動向等進行了梳理分析，并結合市場發(fā)展前景解讀了國內邊緣云領域內主要競爭者所處的地位。智東西注意到，其中火山引擎作為產(chǎn)業(yè)中游橫跨SaaS、PaaS、IaaS服務的解決方案提供商，憑借規(guī)模彈性、邊緣云原生、技術創(chuàng)新與內外統(tǒng)一四大技術優(yōu)勢，以及增長能力和創(chuàng)新能力，入選邊緣云“領導者”象限。邊緣云行業(yè)發(fā)展二十余年，據(jù)公開信息顯示，火山引擎從2020年開始大力建設邊緣云資源底座。作為該領域的“后來者”，火山引擎是如何“后來居上”成為領導者的？在技術層面上相比友商具有哪些優(yōu)勢？火山引擎邊緣云網(wǎng)絡產(chǎn)品研發(fā)負責人韓偉告訴智東西，火山引擎以云原生技術為基礎底座，融合異構算力和邊緣網(wǎng)絡，在大規(guī)模邊緣基礎設施之上，形成以邊緣位置的計算、網(wǎng)絡、存儲、安全、智能為核心能力的新一代分布式云計算解決方案。
具體來看，其優(yōu)勢主要在于四個方面：
一是規(guī)模彈性?；趶淖止?jié)跳動集團內部業(yè)務發(fā)展起來的背景，火山引擎的邊緣云從最開始就具備了一定的規(guī)模優(yōu)勢，目前全網(wǎng)的帶寬儲備已達到150T，邊緣節(jié)點達到2500個，覆蓋全球50多個國家和地區(qū)。
二是邊緣云原生。在云原生技術的基礎上，火山引擎團隊對邊緣計算進行了創(chuàng)新嘗試，提供了一套小型化、輕量化和集成化的原生操作系統(tǒng)，從而具備完整的云邊、網(wǎng)邊協(xié)同能力。
三是技術創(chuàng)新?；谶吘壴圃牟僮飨到y(tǒng)，通過融合網(wǎng)絡鏈路加速等方式提供對CPU、GPU等異構算力的支持。
四是內外統(tǒng)一。指的是字節(jié)跳動內部業(yè)務和對外業(yè)務采用相同的邊緣云產(chǎn)品和服務?；诠緝炔繕I(yè)務的規(guī)模和復雜性，技術團隊持續(xù)打磨架構和產(chǎn)品，同時也經(jīng)歷了很多流量洪峰的驗證，呈現(xiàn)出相對成熟的一套方案。韓偉談道，火山引擎邊緣云的Slogan是讓“連接與計算無處不在”，體現(xiàn)了其在網(wǎng)絡的邊緣側提供IT基礎設施和云服務的目標。其中有兩個關鍵點，“連接”和“計算”，分別對應網(wǎng)絡、計算從中心向邊緣的延伸?；鹕揭媸侨绾污`行這一Slogan的？主要包含三個層面的布局。
網(wǎng)絡是支撐邊緣云的關鍵基礎設施?；鹕揭娌扇∪诤系姆植际骄W(wǎng)絡，面向客戶數(shù)字化應用和業(yè)務需求，提供1~40ms的廣域網(wǎng)絡接入，具有低延遲、低成本、廣覆蓋等特征，具備強網(wǎng)絡調度屬性及擴展性。操作系統(tǒng)是云原生在邊緣場景的創(chuàng)新實踐。火山引擎自研邊緣云原生操作系統(tǒng)，為客戶提供包含邊緣虛擬機、裸金屬、容器等多種形態(tài)的異構算力，同時提供云上一致的邊緣網(wǎng)絡、邊緣存儲等多種云服務能力。邊緣智能是“邊緣+AI”的創(chuàng)新實踐。
火山引擎邊緣云還將AI能力下沉到邊緣，推出了邊緣智能產(chǎn)品，提供AI應用能力，支持邊緣推理功能，包括云上推理模型管理和本地模型實時推理，支持實時響應、安全隱私等邊緣AI場景的業(yè)務需求。通過這三個層面的布局，火山引擎為未來在更廣泛的領域連接和拓展奠定了基礎。韓偉告訴智東西，火山引擎未來將從縱向、橫向兩個維度去突破。在縱向維度上，火山引擎將強調更深的融合，在云邊端的聯(lián)動上融合得更加緊密；在橫向維度上， 隨著邊緣云網(wǎng)絡規(guī)模越來愈大，火山引擎將在全球范圍內建立更廣的連接。
03.AI+萬物互聯(lián)開啟增量市場
在邊緣云落地中，AIoT（智能物聯(lián)）是非常重要且極具潛力的場景之一。作為AI技術與物聯(lián)網(wǎng)在實際應用中的落地融合，在當下政務數(shù)字化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、企業(yè)數(shù)字化轉型的大趨勢下，AIoT正逐漸成為傳統(tǒng)行業(yè)智能化升級的重要通道和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展的大趨勢。
近年來，AIoT結合邊緣云技術在各個行業(yè)中的應用越來越廣泛，如智慧城市建設、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能交通、遠程醫(yī)療等，這些都依賴于邊緣云的實時數(shù)據(jù)處理能力和AIoT的技術優(yōu)勢。根據(jù)《2024中國AIoT產(chǎn)業(yè)全景圖譜報告》數(shù)據(jù)，2022年全球企業(yè)級AIoT市場規(guī)模達到5.37萬億元，預計到2026年將達到7.61萬億元。同時中國市場占比將持續(xù)上漲，2022年中國市場規(guī)模占比為23.5%，預計到2026年提升至29.7%。整體市場需求呈上升趨勢，但AIoT要成為企業(yè)的生產(chǎn)力工具，仍面臨工程化落地的挑戰(zhàn)，包括需求碎片化、系統(tǒng)割裂、成本高企等。
具體來說，AIoT市場用戶需求碎片化、應用場景分散，需要大量的行業(yè)應用知識和領域知識來完成技術的效能轉化；同時隨著各類物聯(lián)網(wǎng)設施的出現(xiàn)，如何實現(xiàn)多設備間的互聯(lián)互通、打通各子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)鏈路也成為決定AIoT系統(tǒng)實用性的一大關鍵；在算力、算法等成本上，AI應用前期需要投入較大，因此目前AIoT規(guī)?；瘧玫膱鼍爸饕性贕端和大B端行業(yè)市場。由于業(yè)務中存在子業(yè)務系統(tǒng)多、專業(yè)性強、數(shù)據(jù)結構不統(tǒng)一、設備異構等問題，AI場景落地層面存在較大的困難。為了解決這一系列AI工程化的難點，火山引擎面向AIoT場景的應用開發(fā)，提供了平臺化的解決方案，也就是邊緣智能產(chǎn)品。
根據(jù)算力部署的位置和數(shù)據(jù)處理延時不同，邊緣計算分為現(xiàn)場邊緣、近場邊緣、云邊緣三層。其中現(xiàn)場邊緣指的是位于用戶現(xiàn)場或自有機房，覆蓋 1~5ms 時延范圍，可以將云中心訓練好的模型算法和能力下沉到用戶現(xiàn)場側，滿足超低時延的計算和網(wǎng)絡能力，主要應用于 AIoT、邊緣時序數(shù)據(jù)等實時性業(yè)務的典型場景?；鹕揭孢吘壷悄艿亩ㄎ皇恰傲⒆阌?strong>現(xiàn)場邊緣，協(xié)同近場/云邊緣的算力網(wǎng)絡，打造智能物聯(lián)解決方案”，圍繞AIoT場景，提供從設備接入、數(shù)據(jù)處理、邊緣推理，到處理結果上云的全鏈路開發(fā)平臺。這一定位該如何理解？
火山引擎邊緣智能產(chǎn)品經(jīng)理劉浩然告訴智東西，火山引擎認為，從云到終端之間的所有算力層都屬于邊緣，其中現(xiàn)場邊緣作為最靠近用戶的地方尤為重要。如樓宇中的配電房、家庭中的家庭網(wǎng)關等，這些算力載體提供響應的時效性更高，處理數(shù)據(jù)也更為有效。以智能樓宇為例，火山引擎與美的樓宇科技聯(lián)合共創(chuàng)了智慧園區(qū)解決方案，通過采用云邊端一體架構，解決了碎片化異構數(shù)據(jù)統(tǒng)一、不同場景標準化的難題。劉浩然稱，邊緣智能的主要核心能力在于低延時、快速響應以及數(shù)據(jù)安全保障。具體到場景中，邊緣智能是如何應用的？火山引擎與國內某高校合作，通過邊緣智能實現(xiàn)了本地化算力運行算法，來識別監(jiān)控視頻中的異常，如外來人員進入、食品安全問題等。
在監(jiān)測到這些異常現(xiàn)象后及時發(fā)送警報給保衛(wèi)處、后勤處，便于學校管理智能化，減少人力投入。談及邊緣智能未來的想象空間，劉浩然認為大模型與邊緣云的結合會是未來的主要方向。更長遠來看， AI 將會進入生產(chǎn)環(huán)節(jié)，從數(shù)據(jù)篩選分類、環(huán)境監(jiān)測判斷、重復性指令執(zhí)行等簡單場景開始，向應對突發(fā)故障、綜合決策等復雜場景和復雜任務演進。
04.結語：邊緣云需求爆發(fā)，下一戰(zhàn)場有三大關鍵
邊緣云作為云計算的前沿技術，正迅速成為支持智能應用的關鍵力量?；鹕揭鎽{借其技術優(yōu)勢和全鏈路開發(fā)平臺，推動了AIoT等智能場景的創(chuàng)新應用。
作為藍海市場，邊緣云正在快速增長，這個產(chǎn)業(yè)最終將走向何方？根據(jù)沙利文報告，邊緣云技術未來發(fā)展趨勢涵蓋邊緣云硬件面向場景深度定制化、核心技術趨勢同化、智能行業(yè)驅動邊緣智能化三方面。
在邊緣硬件基礎設施技術方面，未來邊緣硬件將會支持集成大量的異構設備，同時為了滿足邊緣場景的定制化需求，也會出現(xiàn)更多定制化設備；在邊緣管控技術方面，統(tǒng)一的管控技術會持續(xù)升級，同時中心與邊緣間也需要建立完善的分級管控機制，實現(xiàn)邊緣云在資源和業(yè)務層面協(xié)同統(tǒng)一；在智能邊緣化方面，當AI下沉到邊緣側，涉及大計算的智能硬件將變成機器人，形成場景中心。
在此背景下，如何通過技術創(chuàng)新，針對不同行業(yè)提供定制化的解決方案，并抓住AI時代的智能化機遇，成為邊緣云下一戰(zhàn)場的關鍵。
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