到2023年，將有75%的數據產生于數據中心以外的地方。這些地方可能是工廠、醫院，抑或零售商店、城市……

其中，超過50%的數據將會在邊緣產生。數據在邊緣端被處理、存儲和分析，可滿足低延遲、高可靠性和隱私性等各種用途、場景的需求。

隨著網絡向5G轉型，人工智能(AI)應用無處不在且與日俱增，作為“人工智能的最后一公里”，智能邊緣來了!

邊緣計算升級

今年，智能邊緣是一個在IT界屢屢被提及的詞匯。從早前的邊緣計算，到現在的智能邊緣，概念更迭的背后昭示著怎樣的趨勢和變化?“對于以前的邊緣計算來講，智能邊緣計算是一個升級。”在日前舉行的“未來智能邊緣計算論壇”期間，在接受《中國科學報》采訪時，英特爾中國研究院院長宋繼強表示。

他告訴記者，邊緣計算主要是強調計算發生的位置，即計算發生在云的邊緣、網絡的邊緣還是設備的邊緣，而智能邊緣則是強調在這一過程中AI所發揮的作用。“智能邊緣將是未來人工智能真正在很多地方發揮效力的應用場景。目前，智能邊緣總體市場規模為350億美元，預計到2025年將增長至650億美元以上。”宋繼強說。

而在中國工程院院士、中國科學院計算技術研究所所長孫凝暉看來，從上世紀80年代機器之間的一元互聯，即IT1.0時代，發展到未來人、機、物三元互聯的IT3.0時代，很大一個區別是邊緣有大量物的存在，即互聯網要進入萬物智聯的時代。

他對比了不同階段信息基礎設施各自的特點。在IT1.0時代，信息處理的主要方式是超級計算中心，計算機網絡追求高速率，要求“算得快”。在IT2.0時代，云計算中心追求共享，要“算得省”，以高吞吐量為目標。而在IT3.0時代，高吞量計算中心通過天地一體泛在網或物聯網進行信息傳輸，追求“算得多”，強調高并發、強實時、全局可調和內構安全。“這中間的變化，可以拿飛機和高鐵來加以對比。” 孫凝暉說。

從數據的處理、過濾或簡單分析，到運用AI能力對一些物理場景的視覺數據做實時處理，從邊緣計算到智能邊緣，“提出的要求將會更高”。宋繼強指出。

云邊端融合

“高通量是IT3.0時代信息基礎設施的新標簽。”孫凝暉認為。在他看來，IT3.0時代的新型信息基礎設施要面向人、機、物三元融合的新要求，提供高通量的計算與傳輸能力，以及萬物智聯服務的高品質保障。

具體而言，高通量有四個具體技術特征。其中，高并發是指信息通量要達到億級并行，連接千億級互聯物端;強實時是指終端到云端的延遲可控，同時能夠支持實時語音等延遲敏感應用;全局可調則是指具有全局的可測、可調能力，提高在大載荷下的資源匹配效率;此外，對于工業生產領域的基礎應用而言，一定要有很強的安全屬性，即內構安全或內置安全屬性，強化對安全的控制手段。

而在宋繼強看來，未來的計算系統要具備多個智能設備合作及在線學習能力。他舉例說，未來如果有一個媽媽帶著小孩去醫院看病，丟了一部手機，只需要給機器人派發一個命令“幫我找一下手機”就可以。在這一過程中，機器人一方面需要有記錄和構建知識圖譜的能力，也要有根據任務指令規劃自身行動的能力。

“而后者如果靠機器人本身，我覺得對機器人硬件的要求太高，它就是一個電池供電的設備，不方便讓它做這么多事。這時就需要利用智能邊緣來加以解決。” 宋繼強告訴記者，此時不需要即時響應的計算可以卸載到邊緣端，通過人工智能和5G等技術，實現云邊端融合，讓比較小的前端設備無形中具備更大的存儲和計算容量。

智能邊緣尚處于發展的初期階段。為了讓機器人盡快向自主智能系統演進，在未來智能邊緣計算論壇上，英特爾中國研究院宣布，將和全球頂尖的學術機構一起，聯合舉辦為期三年的全球機器人學習室內挑戰賽，旨在推進服務機器人自學習能力技術的切實突破，推動行業應用落地。同時，英特爾“機器人創新生態”也宣布將全面升級。

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