DeepTech深科技|Insights首次发布中国云边协同榜单，边缘计算2.0时代来临，中国边缘计算27强企业上榜！CB( 六 ) 根据CBInsights预测

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图|云边协同/边缘计算主要应用场景（来源：CBInsights）而工业互联网发展正在进入快车道，通过设备互联、多类型传感器和边缘计算，实现数据采集、处理，达到云边协同式传输和处理效果。针对越来越多的工业互联网场景对云计算在边缘端的特殊需求正逐步增多。另外，在电力、石油石化等传统能源行业，云边协同也备受企业关注。能源行业信息化接入设备多、信息量大、业务周期峰值明显，云计算技术的虚拟化、资源共享和弹性伸缩等能更好处理对象广泛及业务峰值问题，同时边缘计算能在偏远、极端环境下进行本地处理，并将加工后的高价值数据与云端交互。传统的安防行业都将每日产生的摄像头等数据传输至云端进行分析和存储，耗费大量带宽及存储成本，并带来高时延。而边缘计算的兴起及与AI、云计算的结合，则能在前端实现本地决策、实时响应，执行人脸识别、车牌识别、行为检测等多种本地应用。在安防领域，云边融合将促进视频物联网及智慧城市的整体建设。云边融合还正走入个人家庭，并逐步促进智能家庭场景的实现。家庭网关、智能终端等边缘计算节点，可处理大量异构数据，再将数据统一上传至云平台。未来，智能家庭将不局限于智能家居，还能与家庭医疗、家庭安防等相结合。不少云服务厂商、传统硬件设备厂商、算法和软件方案及物联网厂商等都在布局这一赛道。对于边缘计算及云边协同的数字化、智能化推进，需要参与者更有耐心的将其有机部署在生产生活中。这不仅是个技术问题，还是工程问题，需要产品定义能力，更需要拿下客户的销售和服务能力。云原生和容器化边缘计算作为云计算的延伸，是将云本身的功能扩展到边缘端的一种解决方案。同时，随着“上云”的企业不断增加，应用上线周期缩短、开发及运维的困难、数据量激增、数据库关系伴随功能增加而愈加复杂等新的挑战，从微服务架构开始，人们最近越来越多地谈到一个新的概念——云原生（cloudnative）。我们认知中的云计算，一般包含三个层级：基础设施及服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）以及软件即服务（SaaS），但是这并不能很好地发挥云本来的优势。相比之下，云原生则可以从应用“一出生” ，就以云为基础，充分发挥其虚拟化、弹性扩展、高可用、高容错性、自恢复的优势。云原生的概念，在一众头部厂商（如谷歌、亚马逊AWS、阿里巴巴等）以及CNCF（云原生基金会）的推动下，开始囊括越来越多的厂商及项目，其中包括明星项目Kubernetes、微服务、DevOps、持续交付等关键要素也被纳入到越来越多的项目和应用中。上文中提到的很多厂商，也在将容器化的概念越来越多地应用到边云协同的场景之中。政策的引导和支持推动更多落地场景出现2017年起，中国政府提出加大对CDN网络的布局建设力度；2018年中国政府工信部发布《工业互联网建设及推广指南》，提出到2020年，初步建成工业互联网基础设施和基础产业体系；2019年，发改委、工信部等十部门共同提出推进5G商用牌照，加快推进超高清视频产品消费；2020年， “新基建”的提出针对7大领域发力，主要包括5G基建、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能和工业互联网等七大领域。边缘计算的落地和推进，将加速“新基建”中提到的7大领域的进步。在政策的引导下，边缘计算在近几年，将有望在工业互联网、通信运营商、视频等领域落地到更加多样、细分的场景中。结语部署于各行各业的终端设备原本是孤立地产生数据，并上传云端。但随着AI的兴起、边缘端的智能化，一种协同式计算能力开始可以被提供和分配。而在“边”上能满足哪些需求、如何满足这些需求，正是行业落地的难点。目前，边缘智能需要解决的是连接、智能、稳定性以及数据自治等问题。当前中国对“云边协同”的建设还处于验证阶段，一方面关于“边缘计算”、“云边协同”等概念的讨论热度持续不下；一方面云、边等技术概念和产品如何更好与原有体系进行融合和升级改造，缺乏足够的实操经验和统一标准。我们期待看到更多推动中国边缘计算和云边协同的公司、场景出现，这个过程不只包括边缘计算公司，还包括云厂商，只有通过合理的云边协同，边缘端才会更加智能、高效。未来， CBInsights将与DeepTech一道，持续关注中国云边协同/边缘计算领域的发展。 -End-