朱嘯虎套現(xiàn)離場前丟給戴威的最后一句話是“資本只關(guān)心回報(bào)”羊捧。同樣，我們?cè)谡務(wù)摷夹g(shù)的時(shí)候彼硫，最終都會(huì)聚焦到落地炊豪。而當(dāng)一項(xiàng)服務(wù)從最開始投入市場，到占據(jù)大部分的市場份額拧篮，這之后的目標(biāo)就是想方設(shè)法的將這部分市場轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值词渤。這也是為什么當(dāng)下大家都在談垂直，談應(yīng)用串绩，談落地缺虐。
IDC曾預(yù)測過，未來將會(huì)有超過50%的數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)處理礁凡。大量的業(yè)務(wù)場景對(duì)邊緣智能已經(jīng)提出了明確的需求高氮，且開始在應(yīng)用中落地。萬物互聯(lián)的愿景雖然還未實(shí)現(xiàn)顷牌，但業(yè)界已經(jīng)有針對(duì)性地規(guī)劃未來的業(yè)務(wù)場景剪芍，根據(jù)業(yè)務(wù)場景的需求來設(shè)計(jì)邊緣智能的各項(xiàng)支撐性技術(shù)和方案，可以說業(yè)務(wù)場景需求是核心導(dǎo)向韧掩∥珊疲總體來說，驅(qū)動(dòng)邊緣智能發(fā)展的業(yè)務(wù)場景主要包括兩個(gè)方面柒汉，即網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膱鼍昂蛻?yīng)用特征產(chǎn)生的場景绒催，從而形成對(duì)邊緣智能的需求。
網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膱鼍?/span>
眾所周知监昏，物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)對(duì)各類有線斜州、無線網(wǎng)絡(luò)需求和依賴性很強(qiáng)，在很多情況下網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膱鼍巴蔀闃I(yè)務(wù)落地的瓶頸承副，因此需要針對(duì)這些場景部署邊緣智能平臺(tái)和方案愁逝。
1)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的場景
面對(duì)著復(fù)雜的環(huán)境，完整的物聯(lián)網(wǎng)解決方案往往采用了多種網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)冻菌，來保障業(yè)務(wù)的連續(xù)性敷忠。當(dāng)下，不存在一種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)可以同時(shí)涵蓋各種距離和不同網(wǎng)絡(luò)性能的要求荚砍，即將商用的5G網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的包容性崎北，融合大量不同的通信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，但依然難以涵蓋所有物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需要的通信場景四洗。
近年來松招，無線通信技術(shù)的進(jìn)展為物聯(lián)網(wǎng)通信層帶來了很多活力，我們以網(wǎng)絡(luò)覆蓋要求和網(wǎng)絡(luò)性能要求兩個(gè)指標(biāo)來考察網(wǎng)絡(luò)需求場景每庆，會(huì)形成如下矩陣形態(tài)：
物聯(lián)網(wǎng)無線網(wǎng)絡(luò)場景矩陣
目前筐带，大量物聯(lián)網(wǎng)場景由于業(yè)務(wù)局限在小范圍內(nèi)今穿，采用WiFi、藍(lán)牙伦籍、Zigbee等短距離通信的技術(shù)蓝晒，如智能家居、智能樓宇鸽斟、智能照明拔创、可穿戴設(shè)備等利诺，所有采用短距離通信的物聯(lián)網(wǎng)終端富蓄、傳感器等節(jié)點(diǎn)均需要通過網(wǎng)關(guān)等樞紐類設(shè)備進(jìn)行回傳才能到達(dá)云端，這些樞紐設(shè)備就成為邊緣智能平臺(tái)運(yùn)行的天然載體慢逾。而近年來興起的低功耗廣域網(wǎng)絡(luò)(LPWAN)則是為廣泛分布立倍、免維護(hù)、低頻小包數(shù)據(jù)傳輸場景而生的侣滩，不過也存在基于授權(quán)頻譜和非授權(quán)頻譜的技術(shù)口注，各類技術(shù)構(gòu)成了傳輸網(wǎng)環(huán)節(jié)的差異，而相應(yīng)設(shè)備數(shù)據(jù)回傳至云端還是需要通過基站設(shè)備來進(jìn)行相询；其他基于授權(quán)頻譜的蜂窩網(wǎng)絡(luò)技術(shù)逐嗅，雖然具有統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，但所有節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)仍然需要基站進(jìn)行回傳至云端或服務(wù)器褒谒，與LPWAN類似菊车，無線接入網(wǎng)之間或基站側(cè)可以作為一個(gè)數(shù)據(jù)計(jì)算、處理的初步場所奕喻，形成邊緣智能的載體您奶，這也是移動(dòng)邊緣計(jì)算(MEC)的組成部分。
不僅僅是這些常見的無線通信摧篱，一些特殊場景會(huì)采用有線通訊連接晋鼓，或自身所在行業(yè)通訊協(xié)議，如工業(yè)場景中最為流行的Modbus松苹、HART摘链、Profibus等協(xié)議，滿足工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨笄鸲啵@些場景中通訊協(xié)議更為復(fù)雜和碎片化岗努，大量數(shù)據(jù)需要在現(xiàn)場進(jìn)行處理后直接執(zhí)行操作，且回傳至云端前也需要“中樞”類設(shè)備進(jìn)行協(xié)議轉(zhuǎn)換姻僧，這些中樞類設(shè)備也往往成為邊緣智能的載體规丽。
異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)通信需要“中樞”設(shè)備
從業(yè)務(wù)需求角度看，有些場景確實(shí)融合了多種通信技術(shù)撇贺，比如一個(gè)園區(qū)解決方案中對(duì)于園區(qū)內(nèi)部工廠內(nèi)部采用工業(yè)通訊方式赌莺，而對(duì)于樓宇節(jié)能管理采用Zigbee冰抢、藍(lán)牙等短距離方案，對(duì)園區(qū)各類資產(chǎn)管理采用LPWAN技術(shù)艘狭。當(dāng)需要一個(gè)園區(qū)整體解決方案時(shí)挎扰，所有的數(shù)據(jù)均需匯集到一個(gè)平臺(tái)上，而在匯集到平臺(tái)之前巢音，通過各類通信技術(shù)連接的終端遵倦、傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)之間存在的差異，在靠近數(shù)據(jù)源的位置部署智能化節(jié)點(diǎn)就很有意義官撼。另外梧躺，根據(jù)IHS的數(shù)據(jù)，當(dāng)前有80%以上的連接是非IP類連接傲绣，需要網(wǎng)關(guān)等邊緣智能類設(shè)備與IP類連接進(jìn)行數(shù)據(jù)交互遣惊。Gartner預(yù)計(jì)到2020年，90%的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用都會(huì)用到物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)待鲤。
所以說渠盅，不同通信技術(shù)之間需要實(shí)現(xiàn)兼容性，需要中間設(shè)備狞饮、平臺(tái)以及相關(guān)軟件技術(shù)進(jìn)行“翻譯”供辰。這方面不少工作就放在邊緣側(cè)進(jìn)行，利用邊緣側(cè)嵌入式終端的存儲(chǔ)佣各、計(jì)算梢苍、通信能力，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)通信技術(shù)的數(shù)據(jù)融合朦阶，形成部署邊緣智能的必要條件杜凌。正如前文所述，各類通信協(xié)議數(shù)據(jù)回傳途中杰翰，均有相應(yīng)的軟硬件節(jié)點(diǎn)作為數(shù)據(jù)的一個(gè)“樞紐”名篷，而這個(gè)“樞紐”構(gòu)成天然的邊緣智能部署載體，形成邊緣智能的充分條件焰诲。因此途茫，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展形成異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的場景直接驅(qū)動(dòng)邊緣智能的發(fā)展。
2)網(wǎng)絡(luò)資源受限場景
網(wǎng)絡(luò)資源受限的場景并不陌生溪食，普通用戶也常常會(huì)碰到類似的情況囊卜，比如我們?cè)诖笮腕w育比賽、演唱會(huì)等場所時(shí)错沃，因?yàn)樾^(qū)容量有限栅组，短時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)上下行需求過高，手機(jī)往往沒有信號(hào)枢析。在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代玉掸，一方面海量的連網(wǎng)設(shè)備數(shù)量刃麸，另一方面不少設(shè)備產(chǎn)生數(shù)據(jù)的速度飛快，對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源形成壓力司浪〔匆担總體來說，網(wǎng)絡(luò)資源受限的場景包括帶寬資源不足和突發(fā)的網(wǎng)絡(luò)中斷場景啊易。
帶寬資源不足和終端產(chǎn)生數(shù)據(jù)量劇增往往同步發(fā)生吁伺，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)范圍普及，視頻業(yè)務(wù)由高清向超清演進(jìn)堤酿，未來虛擬現(xiàn)實(shí)谷培、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)給人們身臨其境的業(yè)務(wù)體驗(yàn)，這些業(yè)務(wù)將帶來流量爆炸式增長风踪，業(yè)界不少企業(yè)用“數(shù)據(jù)洪流”來描述這一場景梧杠。業(yè)內(nèi)預(yù)計(jì)弧蜒，未來每輛自動(dòng)駕駛汽車每天會(huì)產(chǎn)生4TB數(shù)據(jù)也菊，每架飛機(jī)每天會(huì)產(chǎn)生40TB數(shù)據(jù)，而每一家智能工廠每天會(huì)產(chǎn)生1PB以上的生產(chǎn)視頻數(shù)據(jù)砰穗。由于網(wǎng)絡(luò)帶寬和網(wǎng)絡(luò)容量并沒有實(shí)現(xiàn)同步的揽宵、連續(xù)性的爆炸式增長，從而造成帶寬資源不足渣么，這些短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)如果實(shí)時(shí)上傳至云端脐拄，一定會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)擁塞。
帶寬資源和海量數(shù)據(jù)的不同步增長蛋鸡，一方面網(wǎng)絡(luò)彈性擴(kuò)容能力有限醇樱，另一方面并非所有的數(shù)據(jù)需要通過網(wǎng)絡(luò)上傳至云端。一些需要短時(shí)間處理或存儲(chǔ)周期很短的數(shù)據(jù)弓候，本身無需占用有限帶寬資源上傳郎哭，而在靠近數(shù)據(jù)源頭進(jìn)行處理后即可，視頻原始數(shù)據(jù)菇存、工廠機(jī)器數(shù)據(jù)等有相當(dāng)部分是通過邊緣平臺(tái)處理夸研。麥肯錫曾經(jīng)對(duì)一個(gè)海上鉆井平臺(tái)進(jìn)行過調(diào)研，發(fā)現(xiàn)該平臺(tái)上3萬個(gè)傳感器采集的數(shù)據(jù)中依鸥，40%沒有被存儲(chǔ)亥至，剩余的大部分在本地存儲(chǔ)，給邊緣智能場景提供數(shù)據(jù)來源贱迟。
海上鉆井平臺(tái)數(shù)據(jù)(來源：麥肯錫)
另一網(wǎng)絡(luò)資源受限的場景是突發(fā)的網(wǎng)絡(luò)中斷姐扮。雖然我國2G網(wǎng)絡(luò)已成為全球精品網(wǎng)絡(luò)，4G覆蓋99%的人口衣吠，超過95%行政村都接入寬帶茶敏，中國電信杯缺、中國聯(lián)通已實(shí)現(xiàn)全國超過30萬個(gè)NB-IoT基站商用，但這些并不能保證物聯(lián)網(wǎng)所有應(yīng)用場景中網(wǎng)絡(luò)沒有中斷的風(fēng)險(xiǎn)睡榆。在很多周邊環(huán)境復(fù)雜的應(yīng)用場景萍肆，突發(fā)的事件可能使得傳輸受到限制，如森林防火栽铁、塌方泥石流監(jiān)控笆犀、氣象監(jiān)測等惡劣環(huán)境下的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，一般會(huì)考慮到突發(fā)網(wǎng)絡(luò)中斷時(shí)靠近數(shù)據(jù)源的緩存判原、處理來保障業(yè)務(wù)的連續(xù)性锉纹。也有一些應(yīng)用部署在熱點(diǎn)區(qū)域，在大量設(shè)備同時(shí)請(qǐng)求上行數(shù)據(jù)時(shí)造成的臨時(shí)中斷今天。比如残宽，一些共享單車密集區(qū)域高峰用車時(shí)段可能對(duì)該區(qū)域的基站形成很大壓力，造成上線率低置悦，而運(yùn)營商除了對(duì)這些熱點(diǎn)區(qū)域的基站設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化外父吧，通過邊緣智能的方案對(duì)共享單車數(shù)據(jù)上報(bào)形成調(diào)節(jié)。
3)端到端低時(shí)延的場景
低時(shí)延高可靠(uRLLC)是國際電信聯(lián)盟(ITU)確定的5G應(yīng)用場景之一捂旨，標(biāo)準(zhǔn)化組織3GPP也為實(shí)現(xiàn)該場景進(jìn)行了大量的標(biāo)準(zhǔn)化工作秉唇，今年6月份凍結(jié)的首個(gè)獨(dú)立組網(wǎng)5G標(biāo)準(zhǔn)中就支持大部分uRLLC的場景，這一場景也是移動(dòng)邊緣計(jì)算(MEC)實(shí)現(xiàn)的主要技術(shù)之一憨琅。
各類通信技術(shù)端到端時(shí)延測試(來源：Open Signal)
從網(wǎng)絡(luò)傳輸角度看漆勉，端到端時(shí)延已經(jīng)成為通信技術(shù)供應(yīng)商為用戶提供的服務(wù)中關(guān)鍵指標(biāo)之一。未來智能工業(yè)叙谨、自動(dòng)駕駛等應(yīng)用場景中需要進(jìn)行監(jiān)測温鸽、控制、執(zhí)行手负，往往需要非常低的時(shí)延涤垫，很多情況下時(shí)延要求在10ms以下。現(xiàn)有成熟的網(wǎng)絡(luò)傳輸方式并不能實(shí)現(xiàn)這一要求虫溜，根據(jù)獨(dú)立第三方網(wǎng)絡(luò)測試機(jī)構(gòu)Open Signal的測試結(jié)果雹姊，目前4G LTE可以達(dá)到100ms以下的端到端時(shí)延，而其他方案時(shí)延均高于4G LTE衡楞，這一結(jié)果還不足以支撐智能工廠吱雏、自動(dòng)駕駛的有效應(yīng)用。而ITU所定義的5G空口時(shí)延為1ms瘾境，可以滿足這方面需求歧杏，不過這個(gè)1ms的指標(biāo)需要邊緣智能的協(xié)助。
Open Signal所測試的端到端時(shí)延是指終端——基站——回傳——核心網(wǎng)——云端的往返時(shí)延。而在云端之前犬绒，即終端至核心網(wǎng)之間的時(shí)延約為20-30ms娩伴，但核心網(wǎng)到云端的物理距離將主要決定了網(wǎng)絡(luò)時(shí)延，由于云端服務(wù)器分散在全球各地等吝，物理距離較遠(yuǎn)靠牙，終端數(shù)據(jù)需要通過光纖連接訪問云端，增加了時(shí)延泽中。如果需要低時(shí)延場景的業(yè)務(wù)采用終端——云端的往返模式虎疗，即使終端——核心網(wǎng)之間的時(shí)延降到非常低的程度，也根本無法保障其實(shí)時(shí)性要求熏虱，自動(dòng)駕駛榄缸、智能工業(yè)等業(yè)務(wù)無法開展。
此時(shí)浓盐，對(duì)于邊緣智能的需求就非常明顯涌疲，5G技術(shù)通過將存儲(chǔ)、計(jì)算倚胀、智能資源下沉九昵，在基站側(cè)或無線接入網(wǎng)之間的位置，以邊緣智能的方案來處理實(shí)時(shí)性氧吐、短周期的數(shù)據(jù)讹蘑，即時(shí)回饋給終端去執(zhí)行，達(dá)到1ms的時(shí)延水平筑舅，從而保障業(yè)務(wù)的正常開展。
02
應(yīng)用特征產(chǎn)生的場景
萬物互聯(lián)會(huì)產(chǎn)生多樣化陨舱、差異化的應(yīng)用翠拣，不少應(yīng)用本身具備的特征直接決定了需要采用邊緣智能的方式，尤其是需要提供差異化服務(wù)的場景游盲，包括專網(wǎng)類業(yè)務(wù)場景误墓、營銷類業(yè)務(wù)場景和體驗(yàn)提升的場景等。
1)專網(wǎng)類業(yè)務(wù)場景
大量行業(yè)益缎、企業(yè)因?yàn)闃I(yè)務(wù)特殊性谜慌、數(shù)據(jù)保密等原因，采用專網(wǎng)方案莺奔，主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在其專用網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行計(jì)算處理欣范，不使用公共網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。在過去的數(shù)十年中令哟，專網(wǎng)類業(yè)務(wù)規(guī)模雖然遠(yuǎn)不如公網(wǎng)類業(yè)務(wù)那么大恼琼，但政務(wù)、公安、民航翼抡、鐵路鸡蒲、交通、工業(yè)等大量行業(yè)都在采用專網(wǎng)服務(wù)响奋，做到物理隔離來保證數(shù)據(jù)安全束咙。
專網(wǎng)業(yè)務(wù)中不少場景對(duì)邊緣智能有天然的需求，雖然專網(wǎng)用戶會(huì)自建數(shù)據(jù)中心或私有云救眯，但面對(duì)很多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)本地產(chǎn)生还凸、本地終結(jié)的特征，并不需要所有數(shù)據(jù)都存放在其自有的服務(wù)器上浸速，通過數(shù)據(jù)源頭平臺(tái)處理能提升效率童盏，同時(shí)也減輕自建服務(wù)器的容量壓力。
比較典型的專網(wǎng)場景就是企業(yè)的工業(yè)制造場景就灸。上一節(jié)中所述呛疫，智能工業(yè)本身就有低時(shí)延、高可靠的通信場景泡嘴，需要通過邊緣智能助力實(shí)現(xiàn)甫恩。除此之外，工業(yè)制造現(xiàn)場每天會(huì)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)酌予，直接在現(xiàn)場就近進(jìn)行處理磺箕，目前很多企業(yè)已能夠提供成熟的邊緣智能軟硬件解決方案，在工廠的局域環(huán)境下完成抛虫。
另一種典型的專網(wǎng)場景是本地視頻松靡，由于很多用戶的安裝的視頻設(shè)備采集數(shù)據(jù)也僅限于其專網(wǎng)內(nèi)部，作為監(jiān)測建椰、管理手段提升的方式雕欺。不過，很多監(jiān)控視頻的大部分時(shí)間都是靜止場景棉姐，不論是從攝像頭終端側(cè)或者服務(wù)器側(cè)處理都不是很理想的方式屠列。此時(shí)，部署邊緣智能平臺(tái)對(duì)于這種專網(wǎng)監(jiān)控視頻就很有意義伞矩，通過邊緣智能平臺(tái)篩選出監(jiān)控畫面變化的部分或一些有意義的視頻片段笛洛，對(duì)服務(wù)器進(jìn)行回傳，而把價(jià)值不高的監(jiān)控內(nèi)容就地緩存在邊緣智能服務(wù)器中乃坤，保障專網(wǎng)資源留給關(guān)鍵業(yè)務(wù)政庆。
專網(wǎng)視頻監(jiān)控邊緣智能方案
2)營銷提升業(yè)務(wù)場景
對(duì)于很多移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)場景，通過邊緣智能可以更為快速地對(duì)終端側(cè)數(shù)據(jù)和緩存數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶畫像刻畫袱黎，提升營銷效果匕蚁。邊緣智能服務(wù)器和平臺(tái)的緩存內(nèi)容給終端用戶提供體驗(yàn)業(yè)務(wù)态置，促進(jìn)用戶對(duì)業(yè)務(wù)的了解和購買，在用戶訂購后渊唁，通過端垄获、邊、管仆玖、云融合的方案為其提供服務(wù)彻虾；一些專門業(yè)務(wù)的體驗(yàn)廳、營業(yè)廳等場所歪低，在邊緣智能助力下給潛在用戶帶來耳目一新的體驗(yàn)溅宅。類似的服務(wù)方式可以在各行業(yè)中落地，通過與擁有垂直行業(yè)渠道資源企業(yè)合作盔曼，開展聯(lián)合營銷搪书，提升業(yè)務(wù)質(zhì)量。比如吴侦，在零售領(lǐng)域屋休，邊緣智能平臺(tái)將定位與移動(dòng)設(shè)備通信能力結(jié)合，向消費(fèi)者和商場提供更有價(jià)值的信息备韧，在網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵點(diǎn)收集的信息可以作為大數(shù)據(jù)分析的一部分劫樟，以更好地為客戶提供服務(wù)。
3)體驗(yàn)提升的場景
體驗(yàn)提升場景是用戶采用邊緣智能方案最主要的考慮之一织堂。目前叠艳，大部分物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)是以整體解決方案的形式提供給用戶，而其中關(guān)鍵部分的優(yōu)化對(duì)于整體方案的體驗(yàn)提升非常重要易阳，在大量場合中附较，邊緣智能的采用會(huì)讓整體業(yè)務(wù)體驗(yàn)提升到新的高度。在已成熟的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)場景中闽烙，內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)(CDN)已經(jīng)成為提升業(yè)務(wù)體驗(yàn)的重要手段翅睛，比如很多借助運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)提供OTT業(yè)務(wù)的內(nèi)容和應(yīng)用供應(yīng)商，推出和部署了一些CDN系統(tǒng)黑竞，在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)承載能力有限的情況下起到分流作用，可以說是一種邊緣智能的方式尤吟。新的互聯(lián)網(wǎng)視頻直播拘能、游戲等業(yè)務(wù)體驗(yàn)的提升也需要邊緣智能的進(jìn)一步成熟，同時(shí)形成邊緣智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)翁骗。
物聯(lián)網(wǎng)各類碎片化場景中面對(duì)著比OTT業(yè)務(wù)更為復(fù)雜的情況侣沐，新業(yè)務(wù)的層出不窮也讓基于互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的邊緣智能系統(tǒng)無法完全承載起來，對(duì)新的邊緣智能方案的需求就越來越強(qiáng)烈引笛。
VR/AR是典型的需要體驗(yàn)提升的場景笆低。目前，相應(yīng)的VR/AR已廣泛應(yīng)用于旅游景區(qū)、博物館忌挺、體育賽事痊撤、演唱會(huì)等消費(fèi)級(jí)場所，也有不少行業(yè)作業(yè)場所借助VR/AR設(shè)備來完成嫂藏。此前不少無線VR/AR采用終端和云端服務(wù)器交互方式榔夹，但此類設(shè)備產(chǎn)生的圖像信息量太大，終端和云端之間反饋時(shí)延太長影響體驗(yàn)峻胞。一般采用的優(yōu)化方案是將相應(yīng)服務(wù)器部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)答渔，有效分擔(dān)VR/AR圖像識(shí)別運(yùn)算壓力，及時(shí)給終端反饋侥涵，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)沼撕。類似的體驗(yàn)提升場景非常多，智能物流芜飘、智能工業(yè)务豺、車聯(lián)網(wǎng)、智能醫(yī)療等需要保證實(shí)時(shí)性燃箭、可靠性的應(yīng)用都有不斷提升用戶體驗(yàn)的需求冲呢，也是邊緣智能能夠直接應(yīng)用的場所。
總體來說招狸，業(yè)務(wù)場景需求是驅(qū)動(dòng)邊緣智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最大因素敬拓，由邊緣計(jì)算向邊緣智能的發(fā)展，也是基于滿足業(yè)務(wù)場景需求而提出新內(nèi)涵裙戏。
IDC曾預(yù)測過，未來將會(huì)有超過50%的數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)處理礁凡。大量的業(yè)務(wù)場景對(duì)邊緣智能已經(jīng)提出了明確的需求高氮，且開始在應(yīng)用中落地。萬物互聯(lián)的愿景雖然還未實(shí)現(xiàn)顷牌，但業(yè)界已經(jīng)有針對(duì)性地規(guī)劃未來的業(yè)務(wù)場景剪芍，根據(jù)業(yè)務(wù)場景的需求來設(shè)計(jì)邊緣智能的各項(xiàng)支撐性技術(shù)和方案，可以說業(yè)務(wù)場景需求是核心導(dǎo)向韧掩∥珊疲總體來說，驅(qū)動(dòng)邊緣智能發(fā)展的業(yè)務(wù)場景主要包括兩個(gè)方面柒汉，即網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膱鼍昂蛻?yīng)用特征產(chǎn)生的場景绒催，從而形成對(duì)邊緣智能的需求。
網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膱鼍?/span>
眾所周知监昏，物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)對(duì)各類有線斜州、無線網(wǎng)絡(luò)需求和依賴性很強(qiáng)，在很多情況下網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膱鼍巴蔀闃I(yè)務(wù)落地的瓶頸承副，因此需要針對(duì)這些場景部署邊緣智能平臺(tái)和方案愁逝。
1)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的場景
面對(duì)著復(fù)雜的環(huán)境，完整的物聯(lián)網(wǎng)解決方案往往采用了多種網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)冻菌，來保障業(yè)務(wù)的連續(xù)性敷忠。當(dāng)下，不存在一種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)可以同時(shí)涵蓋各種距離和不同網(wǎng)絡(luò)性能的要求荚砍，即將商用的5G網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的包容性崎北，融合大量不同的通信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，但依然難以涵蓋所有物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需要的通信場景四洗。
近年來松招，無線通信技術(shù)的進(jìn)展為物聯(lián)網(wǎng)通信層帶來了很多活力，我們以網(wǎng)絡(luò)覆蓋要求和網(wǎng)絡(luò)性能要求兩個(gè)指標(biāo)來考察網(wǎng)絡(luò)需求場景每庆，會(huì)形成如下矩陣形態(tài)：
物聯(lián)網(wǎng)無線網(wǎng)絡(luò)場景矩陣
目前筐带，大量物聯(lián)網(wǎng)場景由于業(yè)務(wù)局限在小范圍內(nèi)今穿，采用WiFi、藍(lán)牙伦籍、Zigbee等短距離通信的技術(shù)蓝晒，如智能家居、智能樓宇鸽斟、智能照明拔创、可穿戴設(shè)備等利诺，所有采用短距離通信的物聯(lián)網(wǎng)終端富蓄、傳感器等節(jié)點(diǎn)均需要通過網(wǎng)關(guān)等樞紐類設(shè)備進(jìn)行回傳才能到達(dá)云端，這些樞紐設(shè)備就成為邊緣智能平臺(tái)運(yùn)行的天然載體慢逾。而近年來興起的低功耗廣域網(wǎng)絡(luò)(LPWAN)則是為廣泛分布立倍、免維護(hù)、低頻小包數(shù)據(jù)傳輸場景而生的侣滩，不過也存在基于授權(quán)頻譜和非授權(quán)頻譜的技術(shù)口注，各類技術(shù)構(gòu)成了傳輸網(wǎng)環(huán)節(jié)的差異，而相應(yīng)設(shè)備數(shù)據(jù)回傳至云端還是需要通過基站設(shè)備來進(jìn)行相询；其他基于授權(quán)頻譜的蜂窩網(wǎng)絡(luò)技術(shù)逐嗅，雖然具有統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，但所有節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)仍然需要基站進(jìn)行回傳至云端或服務(wù)器褒谒，與LPWAN類似菊车，無線接入網(wǎng)之間或基站側(cè)可以作為一個(gè)數(shù)據(jù)計(jì)算、處理的初步場所奕喻，形成邊緣智能的載體您奶，這也是移動(dòng)邊緣計(jì)算(MEC)的組成部分。
不僅僅是這些常見的無線通信摧篱，一些特殊場景會(huì)采用有線通訊連接晋鼓，或自身所在行業(yè)通訊協(xié)議，如工業(yè)場景中最為流行的Modbus松苹、HART摘链、Profibus等協(xié)議，滿足工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨笄鸲啵@些場景中通訊協(xié)議更為復(fù)雜和碎片化岗努，大量數(shù)據(jù)需要在現(xiàn)場進(jìn)行處理后直接執(zhí)行操作，且回傳至云端前也需要“中樞”類設(shè)備進(jìn)行協(xié)議轉(zhuǎn)換姻僧，這些中樞類設(shè)備也往往成為邊緣智能的載體规丽。
異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)通信需要“中樞”設(shè)備
從業(yè)務(wù)需求角度看，有些場景確實(shí)融合了多種通信技術(shù)撇贺，比如一個(gè)園區(qū)解決方案中對(duì)于園區(qū)內(nèi)部工廠內(nèi)部采用工業(yè)通訊方式赌莺，而對(duì)于樓宇節(jié)能管理采用Zigbee冰抢、藍(lán)牙等短距離方案，對(duì)園區(qū)各類資產(chǎn)管理采用LPWAN技術(shù)艘狭。當(dāng)需要一個(gè)園區(qū)整體解決方案時(shí)挎扰，所有的數(shù)據(jù)均需匯集到一個(gè)平臺(tái)上，而在匯集到平臺(tái)之前巢音，通過各類通信技術(shù)連接的終端遵倦、傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)之間存在的差異，在靠近數(shù)據(jù)源的位置部署智能化節(jié)點(diǎn)就很有意義官撼。另外梧躺，根據(jù)IHS的數(shù)據(jù)，當(dāng)前有80%以上的連接是非IP類連接傲绣，需要網(wǎng)關(guān)等邊緣智能類設(shè)備與IP類連接進(jìn)行數(shù)據(jù)交互遣惊。Gartner預(yù)計(jì)到2020年，90%的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用都會(huì)用到物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)待鲤。
所以說渠盅，不同通信技術(shù)之間需要實(shí)現(xiàn)兼容性，需要中間設(shè)備狞饮、平臺(tái)以及相關(guān)軟件技術(shù)進(jìn)行“翻譯”供辰。這方面不少工作就放在邊緣側(cè)進(jìn)行，利用邊緣側(cè)嵌入式終端的存儲(chǔ)佣各、計(jì)算梢苍、通信能力，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)通信技術(shù)的數(shù)據(jù)融合朦阶，形成部署邊緣智能的必要條件杜凌。正如前文所述，各類通信協(xié)議數(shù)據(jù)回傳途中杰翰，均有相應(yīng)的軟硬件節(jié)點(diǎn)作為數(shù)據(jù)的一個(gè)“樞紐”名篷，而這個(gè)“樞紐”構(gòu)成天然的邊緣智能部署載體，形成邊緣智能的充分條件焰诲。因此途茫，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展形成異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的場景直接驅(qū)動(dòng)邊緣智能的發(fā)展。
2)網(wǎng)絡(luò)資源受限場景
網(wǎng)絡(luò)資源受限的場景并不陌生溪食，普通用戶也常常會(huì)碰到類似的情況囊卜，比如我們?cè)诖笮腕w育比賽、演唱會(huì)等場所時(shí)错沃，因?yàn)樾^(qū)容量有限栅组，短時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)上下行需求過高，手機(jī)往往沒有信號(hào)枢析。在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代玉掸，一方面海量的連網(wǎng)設(shè)備數(shù)量刃麸，另一方面不少設(shè)備產(chǎn)生數(shù)據(jù)的速度飛快，對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源形成壓力司浪〔匆担總體來說，網(wǎng)絡(luò)資源受限的場景包括帶寬資源不足和突發(fā)的網(wǎng)絡(luò)中斷場景啊易。
帶寬資源不足和終端產(chǎn)生數(shù)據(jù)量劇增往往同步發(fā)生吁伺，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)范圍普及，視頻業(yè)務(wù)由高清向超清演進(jìn)堤酿，未來虛擬現(xiàn)實(shí)谷培、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)給人們身臨其境的業(yè)務(wù)體驗(yàn)，這些業(yè)務(wù)將帶來流量爆炸式增長风踪，業(yè)界不少企業(yè)用“數(shù)據(jù)洪流”來描述這一場景梧杠。業(yè)內(nèi)預(yù)計(jì)弧蜒，未來每輛自動(dòng)駕駛汽車每天會(huì)產(chǎn)生4TB數(shù)據(jù)也菊，每架飛機(jī)每天會(huì)產(chǎn)生40TB數(shù)據(jù)，而每一家智能工廠每天會(huì)產(chǎn)生1PB以上的生產(chǎn)視頻數(shù)據(jù)砰穗。由于網(wǎng)絡(luò)帶寬和網(wǎng)絡(luò)容量并沒有實(shí)現(xiàn)同步的揽宵、連續(xù)性的爆炸式增長，從而造成帶寬資源不足渣么，這些短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)如果實(shí)時(shí)上傳至云端脐拄，一定會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)擁塞。
帶寬資源和海量數(shù)據(jù)的不同步增長蛋鸡，一方面網(wǎng)絡(luò)彈性擴(kuò)容能力有限醇樱，另一方面并非所有的數(shù)據(jù)需要通過網(wǎng)絡(luò)上傳至云端。一些需要短時(shí)間處理或存儲(chǔ)周期很短的數(shù)據(jù)弓候，本身無需占用有限帶寬資源上傳郎哭，而在靠近數(shù)據(jù)源頭進(jìn)行處理后即可，視頻原始數(shù)據(jù)菇存、工廠機(jī)器數(shù)據(jù)等有相當(dāng)部分是通過邊緣平臺(tái)處理夸研。麥肯錫曾經(jīng)對(duì)一個(gè)海上鉆井平臺(tái)進(jìn)行過調(diào)研，發(fā)現(xiàn)該平臺(tái)上3萬個(gè)傳感器采集的數(shù)據(jù)中依鸥，40%沒有被存儲(chǔ)亥至，剩余的大部分在本地存儲(chǔ)，給邊緣智能場景提供數(shù)據(jù)來源贱迟。
海上鉆井平臺(tái)數(shù)據(jù)(來源：麥肯錫)
另一網(wǎng)絡(luò)資源受限的場景是突發(fā)的網(wǎng)絡(luò)中斷姐扮。雖然我國2G網(wǎng)絡(luò)已成為全球精品網(wǎng)絡(luò)，4G覆蓋99%的人口衣吠，超過95%行政村都接入寬帶茶敏，中國電信杯缺、中國聯(lián)通已實(shí)現(xiàn)全國超過30萬個(gè)NB-IoT基站商用，但這些并不能保證物聯(lián)網(wǎng)所有應(yīng)用場景中網(wǎng)絡(luò)沒有中斷的風(fēng)險(xiǎn)睡榆。在很多周邊環(huán)境復(fù)雜的應(yīng)用場景萍肆，突發(fā)的事件可能使得傳輸受到限制，如森林防火栽铁、塌方泥石流監(jiān)控笆犀、氣象監(jiān)測等惡劣環(huán)境下的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，一般會(huì)考慮到突發(fā)網(wǎng)絡(luò)中斷時(shí)靠近數(shù)據(jù)源的緩存判原、處理來保障業(yè)務(wù)的連續(xù)性锉纹。也有一些應(yīng)用部署在熱點(diǎn)區(qū)域，在大量設(shè)備同時(shí)請(qǐng)求上行數(shù)據(jù)時(shí)造成的臨時(shí)中斷今天。比如残宽，一些共享單車密集區(qū)域高峰用車時(shí)段可能對(duì)該區(qū)域的基站形成很大壓力，造成上線率低置悦，而運(yùn)營商除了對(duì)這些熱點(diǎn)區(qū)域的基站設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化外父吧，通過邊緣智能的方案對(duì)共享單車數(shù)據(jù)上報(bào)形成調(diào)節(jié)。
3)端到端低時(shí)延的場景
低時(shí)延高可靠(uRLLC)是國際電信聯(lián)盟(ITU)確定的5G應(yīng)用場景之一捂旨，標(biāo)準(zhǔn)化組織3GPP也為實(shí)現(xiàn)該場景進(jìn)行了大量的標(biāo)準(zhǔn)化工作秉唇，今年6月份凍結(jié)的首個(gè)獨(dú)立組網(wǎng)5G標(biāo)準(zhǔn)中就支持大部分uRLLC的場景，這一場景也是移動(dòng)邊緣計(jì)算(MEC)實(shí)現(xiàn)的主要技術(shù)之一憨琅。
各類通信技術(shù)端到端時(shí)延測試(來源：Open Signal)
從網(wǎng)絡(luò)傳輸角度看漆勉，端到端時(shí)延已經(jīng)成為通信技術(shù)供應(yīng)商為用戶提供的服務(wù)中關(guān)鍵指標(biāo)之一。未來智能工業(yè)叙谨、自動(dòng)駕駛等應(yīng)用場景中需要進(jìn)行監(jiān)測温鸽、控制、執(zhí)行手负，往往需要非常低的時(shí)延涤垫，很多情況下時(shí)延要求在10ms以下。現(xiàn)有成熟的網(wǎng)絡(luò)傳輸方式并不能實(shí)現(xiàn)這一要求虫溜，根據(jù)獨(dú)立第三方網(wǎng)絡(luò)測試機(jī)構(gòu)Open Signal的測試結(jié)果雹姊，目前4G LTE可以達(dá)到100ms以下的端到端時(shí)延，而其他方案時(shí)延均高于4G LTE衡楞，這一結(jié)果還不足以支撐智能工廠吱雏、自動(dòng)駕駛的有效應(yīng)用。而ITU所定義的5G空口時(shí)延為1ms瘾境，可以滿足這方面需求歧杏，不過這個(gè)1ms的指標(biāo)需要邊緣智能的協(xié)助。
Open Signal所測試的端到端時(shí)延是指終端——基站——回傳——核心網(wǎng)——云端的往返時(shí)延。而在云端之前犬绒，即終端至核心網(wǎng)之間的時(shí)延約為20-30ms娩伴，但核心網(wǎng)到云端的物理距離將主要決定了網(wǎng)絡(luò)時(shí)延，由于云端服務(wù)器分散在全球各地等吝，物理距離較遠(yuǎn)靠牙，終端數(shù)據(jù)需要通過光纖連接訪問云端，增加了時(shí)延泽中。如果需要低時(shí)延場景的業(yè)務(wù)采用終端——云端的往返模式虎疗，即使終端——核心網(wǎng)之間的時(shí)延降到非常低的程度，也根本無法保障其實(shí)時(shí)性要求熏虱，自動(dòng)駕駛榄缸、智能工業(yè)等業(yè)務(wù)無法開展。
此時(shí)浓盐，對(duì)于邊緣智能的需求就非常明顯涌疲，5G技術(shù)通過將存儲(chǔ)、計(jì)算倚胀、智能資源下沉九昵，在基站側(cè)或無線接入網(wǎng)之間的位置，以邊緣智能的方案來處理實(shí)時(shí)性氧吐、短周期的數(shù)據(jù)讹蘑，即時(shí)回饋給終端去執(zhí)行，達(dá)到1ms的時(shí)延水平筑舅，從而保障業(yè)務(wù)的正常開展。
02
應(yīng)用特征產(chǎn)生的場景
萬物互聯(lián)會(huì)產(chǎn)生多樣化陨舱、差異化的應(yīng)用翠拣，不少應(yīng)用本身具備的特征直接決定了需要采用邊緣智能的方式，尤其是需要提供差異化服務(wù)的場景游盲，包括專網(wǎng)類業(yè)務(wù)場景误墓、營銷類業(yè)務(wù)場景和體驗(yàn)提升的場景等。
1)專網(wǎng)類業(yè)務(wù)場景
大量行業(yè)益缎、企業(yè)因?yàn)闃I(yè)務(wù)特殊性谜慌、數(shù)據(jù)保密等原因，采用專網(wǎng)方案莺奔，主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在其專用網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行計(jì)算處理欣范，不使用公共網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。在過去的數(shù)十年中令哟，專網(wǎng)類業(yè)務(wù)規(guī)模雖然遠(yuǎn)不如公網(wǎng)類業(yè)務(wù)那么大恼琼，但政務(wù)、公安、民航翼抡、鐵路鸡蒲、交通、工業(yè)等大量行業(yè)都在采用專網(wǎng)服務(wù)响奋，做到物理隔離來保證數(shù)據(jù)安全束咙。
專網(wǎng)業(yè)務(wù)中不少場景對(duì)邊緣智能有天然的需求，雖然專網(wǎng)用戶會(huì)自建數(shù)據(jù)中心或私有云救眯，但面對(duì)很多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)本地產(chǎn)生还凸、本地終結(jié)的特征，并不需要所有數(shù)據(jù)都存放在其自有的服務(wù)器上浸速，通過數(shù)據(jù)源頭平臺(tái)處理能提升效率童盏，同時(shí)也減輕自建服務(wù)器的容量壓力。
比較典型的專網(wǎng)場景就是企業(yè)的工業(yè)制造場景就灸。上一節(jié)中所述呛疫，智能工業(yè)本身就有低時(shí)延、高可靠的通信場景泡嘴，需要通過邊緣智能助力實(shí)現(xiàn)甫恩。除此之外，工業(yè)制造現(xiàn)場每天會(huì)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)酌予，直接在現(xiàn)場就近進(jìn)行處理磺箕，目前很多企業(yè)已能夠提供成熟的邊緣智能軟硬件解決方案，在工廠的局域環(huán)境下完成抛虫。
另一種典型的專網(wǎng)場景是本地視頻松靡，由于很多用戶的安裝的視頻設(shè)備采集數(shù)據(jù)也僅限于其專網(wǎng)內(nèi)部，作為監(jiān)測建椰、管理手段提升的方式雕欺。不過，很多監(jiān)控視頻的大部分時(shí)間都是靜止場景棉姐，不論是從攝像頭終端側(cè)或者服務(wù)器側(cè)處理都不是很理想的方式屠列。此時(shí)，部署邊緣智能平臺(tái)對(duì)于這種專網(wǎng)監(jiān)控視頻就很有意義伞矩，通過邊緣智能平臺(tái)篩選出監(jiān)控畫面變化的部分或一些有意義的視頻片段笛洛，對(duì)服務(wù)器進(jìn)行回傳，而把價(jià)值不高的監(jiān)控內(nèi)容就地緩存在邊緣智能服務(wù)器中乃坤，保障專網(wǎng)資源留給關(guān)鍵業(yè)務(wù)政庆。
專網(wǎng)視頻監(jiān)控邊緣智能方案
2)營銷提升業(yè)務(wù)場景
對(duì)于很多移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)場景，通過邊緣智能可以更為快速地對(duì)終端側(cè)數(shù)據(jù)和緩存數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶畫像刻畫袱黎，提升營銷效果匕蚁。邊緣智能服務(wù)器和平臺(tái)的緩存內(nèi)容給終端用戶提供體驗(yàn)業(yè)務(wù)态置，促進(jìn)用戶對(duì)業(yè)務(wù)的了解和購買，在用戶訂購后渊唁，通過端垄获、邊、管仆玖、云融合的方案為其提供服務(wù)彻虾；一些專門業(yè)務(wù)的體驗(yàn)廳、營業(yè)廳等場所歪低，在邊緣智能助力下給潛在用戶帶來耳目一新的體驗(yàn)溅宅。類似的服務(wù)方式可以在各行業(yè)中落地，通過與擁有垂直行業(yè)渠道資源企業(yè)合作盔曼，開展聯(lián)合營銷搪书，提升業(yè)務(wù)質(zhì)量。比如吴侦，在零售領(lǐng)域屋休，邊緣智能平臺(tái)將定位與移動(dòng)設(shè)備通信能力結(jié)合，向消費(fèi)者和商場提供更有價(jià)值的信息备韧，在網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵點(diǎn)收集的信息可以作為大數(shù)據(jù)分析的一部分劫樟，以更好地為客戶提供服務(wù)。
3)體驗(yàn)提升的場景
體驗(yàn)提升場景是用戶采用邊緣智能方案最主要的考慮之一织堂。目前叠艳，大部分物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)是以整體解決方案的形式提供給用戶，而其中關(guān)鍵部分的優(yōu)化對(duì)于整體方案的體驗(yàn)提升非常重要易阳，在大量場合中附较，邊緣智能的采用會(huì)讓整體業(yè)務(wù)體驗(yàn)提升到新的高度。在已成熟的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)場景中闽烙，內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)(CDN)已經(jīng)成為提升業(yè)務(wù)體驗(yàn)的重要手段翅睛，比如很多借助運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)提供OTT業(yè)務(wù)的內(nèi)容和應(yīng)用供應(yīng)商，推出和部署了一些CDN系統(tǒng)黑竞，在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)承載能力有限的情況下起到分流作用，可以說是一種邊緣智能的方式尤吟。新的互聯(lián)網(wǎng)視頻直播拘能、游戲等業(yè)務(wù)體驗(yàn)的提升也需要邊緣智能的進(jìn)一步成熟，同時(shí)形成邊緣智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)翁骗。
物聯(lián)網(wǎng)各類碎片化場景中面對(duì)著比OTT業(yè)務(wù)更為復(fù)雜的情況侣沐，新業(yè)務(wù)的層出不窮也讓基于互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的邊緣智能系統(tǒng)無法完全承載起來，對(duì)新的邊緣智能方案的需求就越來越強(qiáng)烈引笛。
VR/AR是典型的需要體驗(yàn)提升的場景笆低。目前，相應(yīng)的VR/AR已廣泛應(yīng)用于旅游景區(qū)、博物館忌挺、體育賽事痊撤、演唱會(huì)等消費(fèi)級(jí)場所，也有不少行業(yè)作業(yè)場所借助VR/AR設(shè)備來完成嫂藏。此前不少無線VR/AR采用終端和云端服務(wù)器交互方式榔夹，但此類設(shè)備產(chǎn)生的圖像信息量太大，終端和云端之間反饋時(shí)延太長影響體驗(yàn)峻胞。一般采用的優(yōu)化方案是將相應(yīng)服務(wù)器部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)答渔，有效分擔(dān)VR/AR圖像識(shí)別運(yùn)算壓力，及時(shí)給終端反饋侥涵，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)沼撕。類似的體驗(yàn)提升場景非常多，智能物流芜飘、智能工業(yè)务豺、車聯(lián)網(wǎng)、智能醫(yī)療等需要保證實(shí)時(shí)性燃箭、可靠性的應(yīng)用都有不斷提升用戶體驗(yàn)的需求冲呢，也是邊緣智能能夠直接應(yīng)用的場所。
總體來說招狸，業(yè)務(wù)場景需求是驅(qū)動(dòng)邊緣智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最大因素敬拓，由邊緣計(jì)算向邊緣智能的發(fā)展，也是基于滿足業(yè)務(wù)場景需求而提出新內(nèi)涵裙戏。
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