从边缘走向中心，边缘计算出现三大门派和六大趋势

客观地说，在发力边缘计算的七八个门派中，每一类厂商都有自身的优势，也都存在各自的挑战。在边缘计算的比拼中，每个厂商最终能够取得多大的成绩，关键在于其对产业的理解、转身的速度、布局与投入的多寡、合纵连横的能力以及保持战略的定力。

见微知著，边缘计算呈现六大特点和趋势

虽然边缘计算还没有全面爆发，但是从现在涌动的暗流中，我们已然可以见微知著地看到，边缘计算呈现出了六大特点和趋势。

第一，是去中心化。TMT行业尤其是互联网领域，“开放”俨然是整个行业的第一定律。而开放也往往意味着“去中心化”。谈及去中心化，互联网行业为此为之奋斗了20年左右的时间，但是仍旧任重而道远。就目前看来：拼购、社区团购、社交电商一定程度上破除了电商的中心化；自媒体破解了媒体领域的中心化。当然，边缘计算也会破除计算的中心化。因为边缘计算从行业的本质和定义上来看，就是让网络、计算、存储、应用从“中心”向边缘分发，以就近提供智能边缘服务。

第二，是非寡头化。一直以来，TMT行业在很多领域都存在着强者恒强、甚至是赢家通吃的现象。在即时通讯、社交、搜索、安全等领域均是如此。但是，在边缘计算领域，这一现象或将不存在。最主要的原因在于，边缘计算是互联网、移动互联网、物联网、工业互联网、电子、AI、IT、云计算、硬件设备、运营商等诸多领域的“十字入口”，一方面参与的各类厂商众多，另一方面“去中心化”在产品逻辑底层，就一定程度上通向了“非寡头化”。

第三，是万物边缘化。前面说到边缘计算不仅仅是一个纵向的垂直行业，还是横向的基础设施和基础能力。这第二层属性，会让边缘计算和早年的IT、互联网，如今的云计算、移动互联网，以及未来的人工智能一样，具备普遍性和普适性。在万物互联的未来，有万物互联就有应用场景，有应用场景就要边缘计算。

第四，是安全化。在边缘计算出现之前，用户的大部分数据都要上传至数据中心，在这一上传的过程中，用户的数据尤其是隐私数据，比如个体标签数据、银行账户密码、电商平台消费数据、搜索记录、甚至智能摄像头等等，就存在着泄露的风险。而边缘计算因为很多情况下，不要再把数据上传到数据中心，而是在边缘近端就可以处理，因此也从源头有效解除了类似的风险。

第五，是实时化。随着工业互联网、自动驾驶、智能家居、智能交通、智慧城市等各种场景的日益普及，这些场景下的应用对计算、网络传输、用户交互等的速度和效率要求也越来越高。以自动驾驶为例，在这些方面，几乎是要求秒级甚至是毫秒级的速度。而面对自动驾驶方面由摄像头、雷达、激光雷达等众多传感器创造的大量数据，传统数据中心模式的响应、计算和传输速度，显然是不够的，这时候“近端处理”的边缘计算，自然就成为了最好“实时化”要求的最好选择。

第六，是绿色化。这点比较好理解，因为数据是在近端处理，因此在网络传输、中心运算、中心存储、回传等各个环节，都能节省大量的服务器、带宽、电量乃至物理空间等诸多成本，从而实现低成本化、绿色化。

写在最后：

边缘计算是一项长期、系统、庞大的工程。其既是4K、8K、VR、物联网、工业互联网、自动驾驶、智能家居、智能交通、智慧城市、AI等发展的受益者，更是这些领域、场景的催化剂和助推器。面对边缘计算这一“新物种”，对每一个厂商而言，不是拥不拥抱的问题，而是如何拥抱的问题。毫无疑问，先发者自然会更多地得到产业发展的技术红利和时间红利。（本文首发钛媒体）

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（编辑：温州站长网）

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