爆增266.3%！邊緣計算服務(wù)器市場發(fā)生了什么？

日前，IDC發(fā)布了2021年度中國邊緣服務(wù)器市場報告。數(shù)據(jù)顯示，2021年中國邊緣計算服務(wù)器市場規(guī)模增長了266.3%。

近幾年來，邊緣計算作為平臺型技術(shù)，為5G、物聯(lián)網(wǎng)、機器人、人工智能等創(chuàng)新技術(shù)提供了重要的承載能力，并且拓展了核心數(shù)據(jù)中心的功能和范疇，已經(jīng)成為驅(qū)動全球企業(yè)級基礎(chǔ)架構(gòu)市場增長的重要力量。IDC預計，邊緣算力的投資增長將遠遠快于核心位置，到2025年，全球邊緣服務(wù)器的支出金額占總體服務(wù)器比重，將從14.4%增長至24.9%。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動力

從數(shù)據(jù)獲取的角度來看，邊緣計算的價值在于從物理空間上將計算資源移動到數(shù)據(jù)創(chuàng)建的位置，從而大幅提高了獲取數(shù)據(jù)洞察價值的效率，并在核心IT環(huán)境之外實現(xiàn)了業(yè)務(wù)流程和決策智能的即時啟用。

因此，各國政府和企業(yè)都在不斷加大對邊緣計算的投入，將其作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動力。例如在歐洲，近30%的企業(yè)計劃在未來兩年內(nèi)開始使用邊緣計算技術(shù)，交通/物流、制造和能源是領(lǐng)先的行業(yè)門類，部分企業(yè)已經(jīng)越過試驗進入成熟部署階段。

在中國市場，政府、能源、交通、制造等對邊緣的部署也在加快。十四五數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃就明確提出，要推進云網(wǎng)協(xié)同和算網(wǎng)融合發(fā)展，并建設(shè)面向特定場景的邊緣計算設(shè)施、按需部署邊緣數(shù)據(jù)中心。

基于這些邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施，企業(yè)可以提升生產(chǎn)運營和資源使用的效率。例如智能電網(wǎng)可通過利用邊緣計算和IIoT控制電力輸配，優(yōu)化電力供給；石油企業(yè)可通過邊緣計算等技術(shù)對采油機進行預測性維護、遠程運維；有色金屬企業(yè)利用邊緣計算、AI推動冶金工藝升級等。

正是這些投入拉動了邊緣計算整體方案和服務(wù)的增長，IDC數(shù)據(jù)顯示，2022年全球企業(yè)和服務(wù)提供商在邊緣解決方案硬件、軟件和服務(wù)上的支出將達到 1760 億美元，且未來將繼續(xù)保持高速增長，到2025年將達到近2740億美元。

“產(chǎn)業(yè)上下游形成了共識”

在IDC的這份報告中，蟬聯(lián)中國邊緣計算服務(wù)器市場中國第一位的是浪潮信息，市占率達 40.9%，同比增長 368.4%，領(lǐng)漲市場。

浪潮信息邊緣計算產(chǎn)品線高級產(chǎn)品經(jīng)理劉香男告訴<與非網(wǎng)>她觀察到的一個趨勢，即目前產(chǎn)業(yè)上下游對邊緣計算基本形成了共識，“這有點像多年前業(yè)內(nèi)對于AI的共識一樣。共識這件事情只要形成了，就是一種類似于信仰的存在，不管市場增速高低快慢，邊緣計算肯定是趨勢?！?/p>

劉香男認為，從計算架構(gòu)、算力分配的發(fā)展來看，都需要“邊緣”的出現(xiàn)，需要對算力負載重新進行專業(yè)化的分配。就像在數(shù)據(jù)中心，原來只談?wù)?a class="article-link" target="_blank" href="/baike/1552575.html">CPU，現(xiàn)在已經(jīng)有各種XPU。將靠近邊緣側(cè)產(chǎn)生的計算負載延伸到不同的執(zhí)行單元上，這對整體的產(chǎn)業(yè)優(yōu)化是有效的。在她看來，2020年至2030年，將會是邊緣計算的黃金發(fā)展期。

七大聚焦方向

劉香男總結(jié)了目前邊緣計算市場主要聚焦的七大方向：

第一個方向是ICT融合。IT、CT、OT原來是彼此孤立的領(lǐng)域，隨著用戶對產(chǎn)品性能、可靠性、性價比有了更多訴求，IT、CT、OT之間發(fā)生融合。在ICT融合領(lǐng)域，IT設(shè)備（如邊緣服務(wù)器產(chǎn)品）在助力CT領(lǐng)域的發(fā)展，通信小基站是一個非常典型的應用，此外還有圍繞運營商邊緣的專網(wǎng)、邊緣云等，都是當前重點開拓的場景。

第二個方向是新一代CDN。傳統(tǒng)CDN是一個格局相對固化的市場，主要由云公司主導，隨著新一代CDN的下沉，帶動內(nèi)容進一步下沉到用戶周邊。相關(guān)的新型應用比如AR、VR、云游戲等，這些場景都需要新一代CDN來支持更好的用戶體驗。

第三個場景是智能網(wǎng)聯(lián)汽車，主要圍繞兩個方向：一是基于園區(qū)的無人載貨，即低速載貨車，目前業(yè)界已有一些落地應用；另一個是無人駕駛的試點，業(yè)界多數(shù)在進行相應的試點研究，為無人駕駛未來真正的落地做儲備。

第四個方向是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。工業(yè)領(lǐng)域場景需求巨大，也蘊含了很多政策牽引的場景，不過很多需求非常碎片化，場景非常離散。在這樣一種局面下，業(yè)界當前主要聚焦于共性需求，比如工業(yè)質(zhì)檢、工業(yè)數(shù)據(jù)采集、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的建設(shè)等，通過這些共性需求逐步切入市場。

第五個場景是產(chǎn)業(yè)+AI，主要聚焦于電力、能源、零售、健康、石油、教育、醫(yī)療等產(chǎn)業(yè)方向，這些產(chǎn)業(yè)方向融合AI技術(shù)帶來了許多創(chuàng)新的發(fā)展機會。產(chǎn)業(yè)+AI也是去年邊緣側(cè)落地最多的場景，比如智慧工地，在一些工地的實施現(xiàn)場，采用了工地數(shù)據(jù)采集、處理的邊緣計算設(shè)備，是目前比較成功的應用開拓。

第六個方向是城市治理。一個城市的高效、自動化、智能化的治理一定離不開邊緣計算，智慧交通、智慧園區(qū)/社區(qū)等，都屬于城市治理的范疇，通過邊緣計算的引入，可以更為合理、高效地解決實際問題。

最后一個方向是智能物聯(lián)網(wǎng)，即泛在的智能物聯(lián)網(wǎng)，場景相對離散，業(yè)界目前正在保持跟進狀態(tài)。

如何覆蓋多樣場景需求？

正如以上七大方向所呈現(xiàn)的，不同于數(shù)據(jù)中心場景較為集中的需求，邊緣計算天然就面臨著非常細分、碎片的場景需求。邊緣計算服務(wù)器需要具備哪些特質(zhì)？浪潮信息是如何實現(xiàn)的？

劉香男認為，靈活的架構(gòu)、極致的散熱設(shè)計、極致推理能力、極簡的云邊端協(xié)同能力，是邊緣計算服務(wù)器需要具備的特質(zhì)。

2016年是AI爆發(fā)的元年，浪潮信息開始布局智慧計算。2017年，隨著異構(gòu)算力向邊緣側(cè)延伸，浪潮信息開始布局邊緣計算，其邊緣計算產(chǎn)品家族目前包括：邊緣微中心、邊緣服務(wù)器、便攜式AI服務(wù)器、邊緣微服務(wù)器。

那么，這些不同形態(tài)的產(chǎn)品具體是如何支撐多樣化的應用場景？劉香男介紹，邊緣微中心集成配電、制冷、動環(huán)監(jiān)控等相關(guān)模塊，可以進行一體化交付。例如在礦山場景中，由于沒有標準的機房，通過邊緣微中心搭載UPS電池包、邊緣服務(wù)器及交換機，就能有效解決現(xiàn)場的配電、計算和數(shù)據(jù)交換的問題。

便攜式AI服務(wù)器相對來說比較個性化，形態(tài)上類似塔式服務(wù)器，但是又具備很多普通的塔式服務(wù)器可能沒有的特點，比如方便搬遷、可以在現(xiàn)場做推理應用等，目前主要在工業(yè)制造、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域投入應用。此外還有自動駕駛也在進行一些試點的探索，進行數(shù)據(jù)處理等工作。

邊緣服務(wù)器和邊緣微服務(wù)器，這兩類應用場景目前已經(jīng)鋪開，基本上在每個落地場景中各自負責不同層面的工作。例如金融領(lǐng)域每個銀行網(wǎng)點都需要進行信息采集，小的網(wǎng)點如果攝像頭特別少（最多十幾路），要處理的數(shù)據(jù)、要運行的算法并不多，邊緣微服務(wù)器就可以滿足需求。對于中大型的網(wǎng)點，涉及到的攝像頭數(shù)量更多，數(shù)據(jù)和算法需求更為復雜，就要用到邊緣服務(wù)器。

綜合來看，邊緣微中心和便攜式AI服務(wù)器是比較個性化的兩類產(chǎn)品，所面向的用戶也相對有針對性；邊緣服務(wù)器和邊緣微服務(wù)器面向通用的應用場景，僅針對用戶的定制化需求做應用區(qū)分。通過這四條硬件產(chǎn)品線，再加上軟件的能力、超融合的能力，以及融合了浪潮信息自研的操作系統(tǒng)，可以針對多樣化的場景提供相應的方案組合。

目前，這些產(chǎn)品已在制造、能源、交通、通信等行業(yè)落地，用戶場景包括全球軸承巨頭智能工廠、亞洲最大海上風力電站、廣州粵港澳大灣區(qū)智慧路口、東京工業(yè)大學智慧停車場等，為各類邊緣場景提供豐富的邊緣算力。

發(fā)展挑戰(zhàn)

邊緣服務(wù)器目前面臨哪些發(fā)展挑戰(zhàn)？一方面，邊緣服務(wù)器針對不同場景所衍生出不同形態(tài)的發(fā)展趨勢，對產(chǎn)品的設(shè)計、制造、生產(chǎn)等也提出了更高要求；另一方面，邊緣服務(wù)器目前尚處于發(fā)展早期，相關(guān)的產(chǎn)品、方案標準還沒有成型，仍處于探索階段。

針對上述挑戰(zhàn)，浪潮信息給出了自己的解決方案：首先是盡可能的讓邊緣服務(wù)器標準化，例如基于OTII標準的邊緣服務(wù)器，已經(jīng)能夠滿足一些批量要求了。再從產(chǎn)品設(shè)計上強化解耦性，因為充分的解耦可以在一定時期內(nèi)應對用戶的靈活需求，確保在定制化需求中的投入盡可能小，通過輕量定制就能夠快速滿足需求。

浪潮信息還定義了全新的邊緣計算模塊化設(shè)計標準ECOM，將核心計算平臺、異構(gòu)加速平臺、I/O模組等功能模組進行解耦，實現(xiàn)標準化、模塊化，讓各個功能模組能夠像積木一樣靈活組合，以適應多樣化、差異化的邊緣場景，為上下游伙伴提供參考標準。基于ECOM標準的邊緣微服務(wù)器EIS800，就憑借高度靈活性獲得了2022年的德國紅點獎。

此外，為了讓邊緣應用更成規(guī)模、產(chǎn)品更為聚焦，浪潮信息一直在推進生態(tài)引領(lǐng)的工作。希望能夠與生態(tài)伙伴合作打磨，更精準地抓住業(yè)內(nèi)核心訴求，推動相應的標準建設(shè)工作，在更高的產(chǎn)業(yè)發(fā)展維度和生態(tài)引領(lǐng)效應維度，推動邊緣計算生態(tài)從離散走向集中，帶動業(yè)內(nèi)的生態(tài)繁榮。

寫在最后

邊緣計算最終能幫我們實現(xiàn)一幅怎樣的算力藍圖？

劉香男認為，未來，云邊協(xié)同將是一個趨勢，也就是將云側(cè)的算力釋放到邊緣側(cè)，邊緣側(cè)再將計算、處理結(jié)果去反哺云側(cè)計算，從而實現(xiàn)全局性的、高效的、分配更為合理的計算架構(gòu)。

此外，隨著AI的進一步發(fā)展，邊緣智能將是未來的重要方向。劉香男表示，隨著AI算力從數(shù)據(jù)中心下沉、并向邊緣側(cè)延展，邊緣側(cè)將具備一定的AI推理能力。預估未來，邊緣側(cè)的AI算力占比可能達到60%，在數(shù)據(jù)中心和端側(cè)各為20%。也就是說，邊緣側(cè)進行AI處理后，可以把結(jié)果返回數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)中心將會進行更大規(guī)模的計算，例如整個城市級別的計算，對整個城市的綜合運營情況進行評估，然后再訓練新的模型去賦能邊緣，同時實時支撐端側(cè)智能的運轉(zhuǎn)。

在云邊端一體的大布局中，劉香男認為，下一步重點要解決的是生態(tài)問題，邊緣智能不是一家硬件廠商、軟件廠商或算法廠商就能夠?qū)崿F(xiàn)的，而是需要融合產(chǎn)業(yè)上下游整體合作伙伴、用戶共同來開拓，只有產(chǎn)業(yè)形成合力，才能遇見邊緣市場繁榮的未來。