从投资人的角度说下边缘计算和未来的发展我将从以下三个角度聊下边缘计算:
1、边缘计算是什么? 为什么会出现?
3、边缘计算的创业机会
一、 边缘计算是什么?
在认识边缘計算之前,大家要先了解下 云计算、雾计算、边缘计算这三个比较基础的概念
首先,云计算(Cloud Computing)是当下的首要数据解决办法.它所在做的事情就是將所有的数据都集中在云计算中心(云端)进行收集、汇总、处理、分发。类似于阿里云、腾讯云、AWS
像我们现在的数据大多数都是上传到云計算中心并进行处理的。
你创业,开了家公司,万事亲力亲为,所有的决策和外部信息都需要汇总到你这里进行审核、处理并下达命令给对应负責人进行执行
这就可以理解为你就是这个云计算中心。
2020已到,万物互联时***始起飞.思科预估将会有500亿个设备连接到互联网.
如果全部数据嘟传输到云计算中心,那么网络这个负载压力可不是一般的大,就算排除了网络拥堵和崩溃的问题,还有一个问题无法避免:高时延
想象你正开著无人驾驶汽车,遇到突发状况,虽然不会因为网络中断而擦碰了别的车。
但网络接入的汽车太多或者信号不好而产生的高时延,这几十毫秒导致汽车没有及时转向,让你一头栽进了绿化带
可见,云计算遇到了问题,需要有个算力补充
说白了就是将曾经集中的“云”(云计算中心)下放扩散成更贴近地面的“雾”,让性能虽然会比较弱但数量更多、更分散的计算机下渗到电器、汽车、生产工厂、街道路灯等设备中去,数据矗接即刻接受、处理、执行,不再上传到云计算中心。
而边缘计算(Edge Computing)其实在上世纪90年代Akamai公司就提出了内容传送网络(CDN),直接在接近终端用户设立传輸节点,进行缓存数据.而边缘计算指的是在边缘也就是靠近数据源、用户端直接进行数据储存与处理,快速完成
要说如何最简单明了地理解邊缘计算的方法,“华为章鱼”概念可以说是最佳***。
章鱼有40%神经元在脑袋里,剩下的60%在它的8条腿上,所谓的用“腿”思考,说的就是章鱼.而边緣计算想做的就是用“腿”思考,让数据的处理从中心下放到章鱼的腿上,也就是网络的边缘节点上
用回我刚刚提的开公司的例子,就是当你通过辛勤工作,公司不断发展成了全国有多个分公司的大型公司时.如果所有大大小小的事情还让你这个“云计算中心”来决策的话,脑袋可能嘟要爆炸了。于是你高度放权给每个地区分公司的经理来全权进行决策,让最接近“数据”的他们成为“边缘节点”,让各个分公司快速、高效地运转
总的来说,边缘计算相对云计算拥有以下几个优势:
5、安全性与隐私性大幅提升
当我们对边缘计算的底层逻辑进行梳理的时候会发現,可以概括为四个字“去中心化”.
是的,很容易就察觉到这与物联网、AIoT、5G的结合度实在是太高了.
我们总说万物互联,我们要搞清楚这个物的概念.
是“有脑子”的万物连在一起,还是万物连在同一个“大脑上”?
虽然5G的解决方案也是将集中的大型基站下放成更分散的小型基站,达到虽然覆盖范围变小,但是速度更快、时延更低、耗能更低,让万物的“脑子”可以做到更快.
如果说万物互联是必然的未来.
AI就是万物互联的大脑;
5G、边緣计算就是万物互联的保障;
三、 投资如何看待边缘计算赛道的创业?
当下许多公司都在边缘计算的赛道上,其中不乏巨头的参与,也有许多初创企业开始展露头脚,
从我的角度来看,边缘计算应该划分在AIoT的大赛道里面
下面是几个可以参考的思考方向:
1、云计算服务商的生态链公司
从國内阿里云、华为云关于边缘计算的大动作,可以看出来云计算服务商对于结合云计算与边缘计算的需求.像亚马逊AWS也有自己的边缘计算技術,微软的Azure IOT edge早在2018便进行了开源并与大疆合作帮助更多的设备方与在计算方面走在最前端的云计算服务商进行边缘计算的结合尝试与生态衍苼是一个快速测试落地性的方向.这里面的机会十分之多。
2、对特定场景的解决方案
当然未来可以想象比较大的应用场景应该是自动驾驶。现在能够落地的还是在安防、工业、电力、家电领域比如安防领域,不上云的摄像头保密性强,又能省流量钱又还有AI的效果。
3、巳有初创企业均获得了资本支持
江行智能(A轮 松禾资本、红杉资本、BV百度) :刘江川教授参与这是学者型领导,主要做电力行业的边缘計算;
积加科技(Pre-A 经纬中国、金沙江、线性资本): 北航的王田苗教授参与AIoT智能平台,提供AI边缘计算和视频云解决方案;
中悦科技(天使轮 英诺天使):智慧校园AloT
语祯物联 (Pre-A 源码资本、盈动资本):工业制造的应用
有创业想法的可以参考上面几家公司的模式。