边缘计算助力下的云边协同九大应用场景

随着5G、AR/VR、云计算等技术的不断成熟以及工业互联网时代的到来，“大连接、低延时、高带宽”的需求越来越强烈和急迫，边缘计算已然成为了这一时代发展的重要一环，与云计算一起被越来越多的产业应用所需求，被称为“云边协同”。

1、云边协同是工业互联网的重要支柱

工业互联网作为物联网在工业制造领域的延伸，也继承了物联网数据海量异构的特点。据IDC预测，到2020年全球将有超过50%的物联网数据将在边缘处理。虽然在工业互联网场景中，边缘设备只能处理局部数据，无法形成全局认知，在实际应用中仍然需要借助云计算平台来实现信息的融合，但工业互联网的云边协同工作正逐渐成为支撑工业互联网发展的重要支柱。

2、CDN与边缘云结合向下一代内容分发平台升级

随着5G的部署，配合AI技术、大数据、云计算、IoT等，互联网进入一个万物互联的新的阶段。CDN（内容分发网络）服务作为互联网内容的快递员，就愈发显得更重要了。但当前的CDN架构已无法满足万物互联时代的应用需求，亟需一个新的突破口。

CDN以边缘计算+AI的方式快速响应需求并实现服务能力、服务状态和服务质量，且更加透明化、成本也更低。同时基于云边协同构建的CDN，不仅在中心 IDC的基础上扩大CDN资源池，同时还可以有效的利用边缘云进一步提升 CDN节点满足资源弹性伸缩的能力，提高内容分发速度和体验，更好的适应万物互联时代的内容分发需求。

3、云边协同助力传统能源产业向能源互联网升级

能源互联网是一种互联网与能源生产、传输、存储、消费以及能源市场深度融合的能源产业发展新形态，具有设备智能、多能协同、信息堆成、供需分散、系统扁平、交易开放等主要特征。在传统能源产业向能源互联网升级的过程中，利用云计算和边缘计算两方的优势，可以加速升级过程。

以石油行业为例，在油气开采、运输、储存等各个关键环节，均会产生大量的生产数据。在传统模式下，需要大量的人力资源来进行，就会产生成本高、效率低、延时大、信息不及时等缺点。而边缘计算的加入则刚好解决了这些缺点，与云端交互后的数据经过加工分析不仅具有高价值，还极大的节省了网络带宽资源，为后续进一步大数据分析、挖掘、及应用都提供了极大的优势。

4、云边协同赋予智能家庭新活力

未来，云边协同将会越来越多的应用到智能家庭场景中，用户不仅仅可以通过网络连接边缘计算节点，对家庭终端进行控制，还可以通过访问云端，对长时间的数据进行访问。同时，智能家庭云边协同基于虚拟化技术的云服务基础设施，以多样化的家庭终端为载体，通过整合已有业务系统，利用边缘计算节点将包括家用电器、照明控制、多媒体终端、计算机等家庭终端组成家庭局域网。

边缘计算节点再通过互联网（未来5G时代还会通过5G移动网络）与广域网相连，继而与云端进行数据交互，从而实现电器控制、安全保护、视频监控、定时控制、环境检测、场景控制、可视对讲等功能。

在不远的将来，家庭智能化信息服务业不仅仅限于对于家用设备的控制，家庭能源、家庭医疗、家庭安防、家庭教育等产业也将于家庭智能化应用紧密结合，成为智能家庭大家族中的一员。

5、智慧交通借助云边协同向车路协同发展

车路协同，是智慧交通的重要发展方向。过去各方对于智慧交通的关注点主要集中在车端，例如自动驾驶，研发投入也主要在车的智能化上，这对于车的感知能力和计算能力提出了很高的要求，导致智能汽车的成本居高不下。另一方面，在当前的技术条件下，自动驾驶车辆在传统道路环境中的表现仍然不尽人意。国内外各大厂商逐渐意识到，路侧智能对于实现智慧交通是不可或缺的，因此最近两年纷纷投入路侧的智能化，目标是实现人、车、路之间高效的互联互通和信息共享。

在实际应用中，边缘计算可以与云计算配合，将大部分的计算负载整合到道路边缘层，并且利用 5G、LTE-V 等通信手段与车辆进行实时的信息交互。未来的道路边缘节点还将集成局部地图系统、交通信号信息、附近移动目标信息和多种传感器接口，为车辆提供协同决策、事故预警、辅助驾驶等多种服务。与此同时，汽车本身也将成为边缘计算节点，与云边协同相配合为车辆提供控制和其他增值服务。汽车将集成激光雷达、摄像头等感应装置，并将采集到的数据与道路边缘节点和周边车辆进行交互，从而扩展感知能力，实现车与车、车与路的协同。云计算中心则负责收集来自分布广泛的边缘节点的数据，感知交通系统的运行状况，并通过大数据和人工智能算法，为边缘节点、交通信号系统和车辆下发合理的调度指令，从而提高交通系统的运行效率，最大限度的减少道路拥堵。

6、云边协同引领安防智能化技术潮流

目前安防监控领域，从部署安装角度，一般传统的监控部署采用有线方式，有线网络覆盖全部的摄像头，布线成本高，效率低，占用大量有线资源。采用 WiFi 回传的方式，WiFi 稳定性较差，覆盖范围较小，需要补充大量路由节点以保证覆盖和稳定性。传统方式下需要将监控视频通过承载网和核心网传输至云端或服务器进行存储和处理，不仅加重了网络的负载，业务的端到端时延也难以得到有效的保障。

同时，大量的摄像采集终端都配备较强的数据采集能力，一方面对摄像头的整体架构提出了较高的要求，如何在尺寸体积固定和耗电量较低的情况下，保证处理能力和便捷安装，同时另一方面又尽可能的保障摄像采集端成本较低，是一个比较重要的问题。

基于上述诉求，可以将监控数据分流到边缘计算节点（边缘计算业务平台），从而有效降低网络传输压力和业务端到端时延。此外，视频监控还可以和人工智能相结合，在边缘计算节点上搭载 AI 人工智能视频分析模块，面向智能安防、视频监控、人脸识别等业务场景， 以低时延、大带宽、快速响应等特性弥补当前基于 AI 的视频分析中产生的时延大、用户体验较差的问题，实现本地分析、快速处理、实时响应。云端执行 AI 的训练任务，边缘计算节点执行 AI 的推论，二者协同可实现本地决策、实时响应，可实现表情识别、行为检测、轨迹跟踪、热点管理、体态属性识别等多种本地 AI 典型应用。

7、云边协同加速传统农业向智慧农业转型

农业是万亿级规模的市场，但现阶段，我国农业信息化发展相对较为传统，信息化程度低。采集信息和数据不准确，带宽和网络覆盖不全面、生产风险不可控是传统农业信息化发展的三大痛点。

智慧农业是农业生产的高级阶段，是集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感节点和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。

未来农业信息化必将向智慧农业进行转型，以云计算、大数据、 人工智能等计算机技术和互联网技术为基础的网络化、智能化、数字化农业将成为农业信息化发展的趋势。

8、云边协同助力医疗保健向智能医疗升级

在国家政策的大力支持下，我国医疗健康产业未来市场前景广阔。但在医疗保健行业迅速发展的背后，在医疗信息化互联互通还存在着一些担忧。信息集成困难，如何全面集成门诊、急诊、住院、查体等不同类型的就诊记录，如何长期管理和再现历史数据成为了难以实现的目标。智能化效果堪忧，医院的智能化服务水平偏低，复杂多样的智能化规则和电子病历无法集成，多种人工智能产品无法纳入工作流程。数据收集困难，工作量大、数据缺失、数据共享困难，业务系统与科研数据采集难以统一等数据收集方面也成为了拦路虎。

尽管整个医疗行业的数据量不断增长，但云边协同仍然可以提高效率。这包括更快的预约安排、更快的授权访问医疗记录、快速的测试结果处理，以及更加及时的诊断。借助云边协调处理结果，医务人员和管理团队无需等待将数据发送到中央存储库进行处理，然后将其分析结果返给医生或用于患者治疗。

而随着社会的进步和人口结构的改变，医疗保健的发展主要呈现出三个特点：便携化、智能化和多功能化。便携式移动医疗、大数据分析、云服务等智能医疗迎来发展热潮并在个体群体之间不断创新。

比如，用于生命体征监测的可穿戴设备正在快速发展，其中低功耗、小尺寸和设计简单性已经成为方案设计中的关键所在。这些设备不仅具有步进跟踪功能，而且提供相关的健身/健康指标，包括受力分析参数以及基础心率和心率变异分析等功能。同时，机器人辅助手术是医疗保健中云边协同的另一个用例，这些机器人需要能够自己分析数据，以便安全、快速和准确地为手术提供帮助；同时将数据上传到云端，在云端进行 AI 学习，完善机器人程序，并在适当时机将学习完成的模型下发到机器人终端。

9、云边协同助力娱乐行业实现升级，提升用户体验度

伴随着移动互联网的发展和智能手机、平板电脑等智能终端的普及，广大人民通过碎片化的时间获取的信息愈发多元化。相关调查显示，目前我国智能终端用户超过七成的碎片化时间“消耗”在视频直播、短视频、游戏、直播为代表的文娱应用中，娱乐产业进入爆发增长阶段。面对当前每日激增的用户流量和越发激烈的市场竞争，娱乐行业探索依托云边协同实现业务模式的创新，增强服务能力，提升用户体验。

一方面，通过云边协同可以根据不同场景需求分别在近用户的边缘侧和云端进行游戏画面渲染计算，减少由于高延迟和低刷新率造成的头晕等不适应感，实现完整的AR、VR体验；另一方面，对于大规模多人在线情况，比如游戏、线上演唱会等，通过云边协同可以基于位置匹配，实现同一地域就近通过同一个边缘节点进行连接，降低在线互动时延。随着5G时代的到来，云边协同+5G将会促进云在线模式发展落地，将为娱乐行业带来全新的体验升级。

本文内容参考自《云计算开源产业联盟-云计算与边缘计算系统应用场景》

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编译者/作者：星际超脑

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