在過去的幾年，低成本計算、可靠的傳感器和良好的連接性為物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)應用做出了貢獻。借助物聯(lián)網(wǎng)，人們可以將傳感器對象連接到互聯(lián)網(wǎng)、交換數(shù)據(jù)并監(jiān)控它們的交互。而根據(jù)最近的調(diào)查，全球各地的企業(yè)正在迅速采用物聯(lián)網(wǎng)解決方案。

但鑒于物聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)量和結(jié)果數(shù)據(jù)的爆炸式增長，企業(yè)將所有這些信息發(fā)送到云端是可行的，但需要更好的替代品。邊緣計算可以很好地填補這一空白，并應對這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)沖擊。通過從源頭分析數(shù)據(jù)，邊緣計算可以減輕數(shù)據(jù)中心的壓力，減少網(wǎng)絡延遲，并確保企業(yè)更高效地工作。

物聯(lián)網(wǎng)正在從智能走向自主

這些年，物聯(lián)網(wǎng)獲得廣泛的認可與部署，根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告 ( 2021 ) 》，中國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模已突破 1.7 萬億元，預計 2022 年物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過 2 萬億元。

" 中國物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展非常迅猛 "，新需求、新技術(shù)和新品牌巨頭正驅(qū)動著物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展，從單一行業(yè)來看，行業(yè)集中度會逐漸提高，頭部玩家在行業(yè)中占據(jù)越來越高的市場份額，但同時物聯(lián)網(wǎng)又是一個非常碎片化的行業(yè)，隨著中國經(jīng)濟社會的發(fā)展，越來越多行業(yè)會涌現(xiàn)出來。一方面在不斷集中，另一方面又有碎片化提供更多的機會，這是行業(yè)的一個發(fā)展趨勢。

展望未來，物聯(lián)網(wǎng)正在從智能走向自主，但在實現(xiàn) " 自主 " 的過程中，也面臨一些瓶頸和挑戰(zhàn)。

目前最大的挑戰(zhàn)并不是技術(shù)，而是對每個行業(yè)的真正需求和痛點的深入挖掘。有些行業(yè)在智能階段就能比較好解決問題，有些行業(yè)要在邁向自主才能更好地解決問題。在挖掘痛點之后，需要合適的硬件軟件整體方案去滿足需求。

整個物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)在實現(xiàn)由技術(shù)驅(qū)動轉(zhuǎn)向應用驅(qū)動的過程中，一些行業(yè)也借著物聯(lián)網(wǎng)的 " 東風 " 迎來新的 " 春天 "。

從技術(shù)驅(qū)動向應用驅(qū)動是一個長期的過程，一些傳統(tǒng)行業(yè)也慢慢在從簡單的單體設備向物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展。

以教育為例，這兩年有越來越多的電子設備去輔助教學，從電子白板到邊緣服務器，到整個校園網(wǎng)，都有大量的物聯(lián)網(wǎng)支撐學校的發(fā)展。借助邊緣服務器，教室的溫度可以實時調(diào)整，老師可以控制教室里面多臺電子設備，包括電子白板以及學生在用的終端，從而提高教學的效率。

在后疫情時代，越來越多企業(yè)開始通過邊緣計算，來更好地處理和保護持續(xù)增長的全新海量數(shù)據(jù)。據(jù)機構(gòu)預測，到 2025 年，75% 的數(shù)據(jù)將產(chǎn)生于邊緣，包括數(shù)據(jù)中心之外的工廠、醫(yī)院、零售商店和城市等。

邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)中應用的領(lǐng)域非常廣泛，特別適合具有低時延、高帶寬、高可靠、海量連接、 異構(gòu)匯聚和本地安全隱私保護等特殊業(yè)務要求的應用場景。

邊緣計算正成各產(chǎn)業(yè)新抓手

邊緣計算在解鎖行業(yè)增長新動能、驅(qū)動智慧城市及工業(yè)創(chuàng)新發(fā)展、推動零售及交通數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級等方面發(fā)揮重要作用，日益成為行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、新型基礎設施建設的新選擇，成為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、拉動經(jīng)濟發(fā)展的抓手。

智慧交通

在城市道路交通中，每個路口都會設置監(jiān)控攝像頭，每周甚至每天都會有海量的視頻數(shù)據(jù)產(chǎn)生，如果這些監(jiān)控設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)聚在一起，會是個天文數(shù)字。 在云端進行實時的海量數(shù)據(jù)分析與儲存對計算能力和網(wǎng)絡帶寬是 一個巨大的挑戰(zhàn)。如果借助邊緣計算，在本地對海量視頻數(shù)據(jù)進行存儲和分析，僅識別和截取存 在道路交通事故或違法行為的視頻傳遞給云/數(shù)據(jù)中心做進一步分析和長久存儲，這樣可以大大減少到云端的數(shù)據(jù)傳輸，并且能夠支持實時的智能交通控制。

邊緣計算在城市交通中的應用，通過邊緣計算的實時數(shù)據(jù)處理和分析功能，可以支持無人駕駛、交通流量疏導和擁堵預測這類業(yè)務功能。另外也提供本地的監(jiān)控數(shù)據(jù)存儲，對數(shù)據(jù)進行處理和清洗后再把有效數(shù)據(jù)傳遞給云/數(shù)據(jù)中心做進一步分析的邊云協(xié)同。

智慧城市

智慧城市是構(gòu)建“宜居、舒適、安全”的城市生活環(huán)境，實現(xiàn)城市“感知、互聯(lián)和智慧”。智慧城市建設是涉及諸多信息系統(tǒng)、綜合集成技術(shù)的大型信息化工程。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將為城市基礎設施的整體升級提供智能化的支撐，而邊緣計算將豐富智慧城市的應用場景。

一般智慧城市具有家庭、小區(qū)、社區(qū)和城市4個層級。每個層級都有對應的應用和服務，比如家庭有智能家居、智能安 防和家庭娛樂系統(tǒng)等，小區(qū)有門禁 和視頻監(jiān)控、車輛人員管理和物業(yè)服務等；社區(qū)有社區(qū)商場、社區(qū)醫(yī)療和社區(qū)政務等；城市有交通、物流、醫(yī)療、金融和市政服務等。邊緣計算將在智慧城市這4個層級之間提供層次化的管理和服務功能， 并協(xié)同彼此之間的發(fā)展。

智能家居

在當前的智能家居中，智能家電設備基本上都是由智能單品構(gòu)成的，比如密碼鎖、智能照明、智能空調(diào)、安防監(jiān)控、智能衛(wèi)浴、家庭影院多媒體系統(tǒng) 等，這些智能家電設備需要依賴于云平臺才能實現(xiàn)手機端在外網(wǎng)的遠程控制。這種基于云平臺的智能家 居在網(wǎng)絡出現(xiàn)故障時將無法進行控 制，特別是多個智能單品聯(lián)動的場景將無法對多個設備進行協(xié)調(diào)。智能家電設備都是通過Wi-Fi模塊連接到云/數(shù)據(jù)中心，用戶對存放在云/ 數(shù)據(jù)中心的家庭數(shù)據(jù)也存在泄漏的擔憂，另外大量的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)也會消耗智能家居設備到云/數(shù)據(jù)中心之間的通信帶寬。

采用邊緣計算技術(shù)，可以把家庭視頻數(shù)據(jù)存放在本地邊緣計算網(wǎng)關(guān)設備上，確保用戶的隱私不被泄漏；多個智能單品之間的聯(lián)動也可以通過本地邊緣計算進行近實時的協(xié)調(diào)；邊緣計算節(jié)點還能實現(xiàn)定期與云計算同步更新控制和設備狀態(tài)信息。

物聯(lián)網(wǎng)不斷發(fā)展的過程會遇到越來越多的諸如：傳輸、帶寬、安全、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析等眾多挑戰(zhàn)，單純靠云計算已然無法完全解決問題，邊緣計算可以有效緩解以及解決這些挑戰(zhàn)，邊云融合邊云協(xié)同是以后的趨勢。

物聯(lián)網(wǎng)和邊緣的未來趨勢

越來越多的企業(yè)正在使用邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)來提高效率并釋放業(yè)務價值。以下是一些將在2022年占據(jù)主導地位的物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算趨勢。

為更大的增長做好準備

2021年，邊緣計算市場規(guī)模365億美元。預計到2026年將增長到873億美元。數(shù)量的巨大增長可歸因于企業(yè)通過使用物聯(lián)網(wǎng)和邊緣設備實現(xiàn)了高速增長。

5G取得進展

物聯(lián)網(wǎng)設備的成功取決于它連接到云平臺或其他設備的速度。由于5G被宣傳比4G快得多，因此預計企業(yè)將利用其速度來開發(fā)新的用例。此外，消費者可以從5G中受益，因為這些網(wǎng)絡可以處理許多設備而不會出現(xiàn)故障。

更加重視安全

邊緣計算中心也容易出現(xiàn)安全漏洞。分布式拒絕服務(DDoS)攻擊、軟件注入和路由攻擊是邊緣設備可能受到威脅的一些方式。隨著邊緣計算開始處理更多機密信息，他們必須采用安全訪問服務邊緣(SASE)框架。該模型包括零信任網(wǎng)絡訪問(ZTNA)、防火墻即服務(FWaaS)和云訪問安全代理(CASB)，可確保不受位置限制的安全訪問。

利益相關(guān)者將采用人工智能

隨著物聯(lián)網(wǎng)設備生成的數(shù)據(jù)量滾雪球，從中獲得可操作的見解至關(guān)重要。人工智能幫助網(wǎng)絡進行智能思考。因此，設備可以從過去的活動中學習并預測未來的行動，而無需人工干預。

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