Gartner发布物联网技术十大趋势，人工智能的最后一公里是边缘计算

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编辑：三石、克雷格

【导读】边缘计算将为未来的终端提供AI能力，形成万物感知、万物互联、 万物智能的智能世界，打通AI的后期一公里。另外，“边缘将吃掉云”的趋势不断显现，具备设备、芯片和算法能力的企业将成为边缘智能的玩家。

AI的新机会在边缘智能。

11月7日，在巴塞罗那举行的研讨会和IT展览会上，IT研究兼市场分析机构Gartner宣布了它认为未来重要的战略——物联网（IoT）的技术趋势。从现在到2023年间，物联网将推动数字业务发展。

其中一个重要趋势是从智能边缘到智能网格的转变。

在物联网领域，从集中式和云端到架构的转变正在顺利进行。然而，这不是终点，因为与边缘架构相关联的整齐层将演变为更加非结构化的架构，包括在动态网格中连接的各种设备和服务。这些网状结构将实现更灵活，智能和响应更快的物联网系统。

今年5月，华为发布《GIV2025打开智能世界产业版图》白皮书指出，到八年后的2025年，物联数量达1000亿，智能终端将达400亿。

400亿智能终端中，边缘计算将提供AI能力，边缘智能成为智能设备的支撑体，人类被基于ICT 网络、以人工智能为引擎的第四次技术革命将带入一个万物感知、万物互联、 万物智能的智能世界。

现在，在构建世界道路上，除了华为之外，还有诸多玩家，本文做简单盘点。

Gartner十大IoT趋势：首席信息官应关注AI和芯片

Gartner认为，从现在到2023年，IoT将推动数字业务发展。 以下是Gartner列出的10项具有战略意义的物联网技术和趋势，预计将在未来五年内实现新的收入来源和业务模式。

趋势1：人工智能

趋势2：需要考虑社会、法律和道德的物联网

趋势3：信息通信和数据代理

趋势4：从智能边缘到智能网格的转变

趋势5：物联网治理

趋势6：传感器

趋势7：可信赖的硬件和操作系统

趋势8：新的物联网用户体验

趋势9：硅芯片

趋势10：物联网的新无线网络技术

Gartner预测，2019年将有142亿个互联事物将被使用，到2021年这一数量将达到250亿，这一过程则产生了大量的数据。

人工智能将应用于各种物联网信息，包括视频、静止图像、语音、网络流量活动和传感器数据。因此，信息官们须在其物联网战略中建立一个充分利用AI工具和技能的企业组织。

目前，大多数物联网端点设备使用传统处理器芯片，低功耗ARM架构受欢迎。但是，传统的指令集和内存架构并不适合端点需要执行的任务，例如，深度神经网络（DNN）的性能通常受到内存带宽的限制，而并非收到处理能力的限制。

到2023年，预计新的芯片将降低运行DNN所需的功耗，并在低功耗物联网端点中实现新的边缘架构和嵌入式DNN功能。这将支持新功能，例如与传感器集成的数据分析，以及低成本电池供电设备中所设置的语音识别。Gartner表示，建议CIO们注意这一趋势，因为支持嵌入式AI等功能的芯片将使企业能够开发出高度新型的产品和服务。

边缘计算三大优势将“吃掉云”，边缘计算是人工智能的最后一公里

 

边缘计算是指在数据源处或数据源附近完成的计算，是不同于依靠十几个数据中心的云计算来完成所有工作。边缘计算主要有低时延、隐私安全和灵活性三大特点。

尽管目前企业不断将数据传送到云端进行处理，但随着边缘计算设备的逐渐应用，本地化管理变得越来越普遍，企业上云的需求或将面临瓶颈。

Gartner Group在2017年的一份报告中预测：“边缘将吃掉云”。

Gartner副总裁Thomas Bittman指出，由于人们需要实时地与它们的数字辅助设备进行交互，因此等待数英里（或数十英里）以外的数据中心是行不通的。以沃尔玛为例，沃尔玛零售应用程序将在本地处理来自商店相机或传感器网络的数据，而云计算带来的数据时延，对沃尔玛来说太慢了。

人工智能发展至今，在其所涉及偌大的领域中，仍旧面临的问题便是优秀项目不足、场景落地缺乏。

另一方面，随着人工智能在边缘计算平台中的应用，加上边缘计算与物联网“端-管-云”协同推进应用落地的需求不断增加，边缘智能成为边缘计算新的形态，打通物联网应用的“最后一公里”。

目前，边缘智能已经在以下领域爆发应用。

 

自动驾驶

 

在汽车行业，安全性是重要的问题。高速驾驶情况下，实时性是保证安全性的前提。由于网络终端机延时的问题，云端计算无法确保实时性。车载终端计算平台是自动驾驶计算发展的未来。另外，随着电动化的发展趋势，对于汽车行业，低功耗变的越来越重要。天然能够满足实时性与低功耗的ASIC芯片将是车载计算平台未来发展趋势。目前地平线机器人与Mobileye是OEM与Tier1的主要合作者。

 

安防、无人机

 

相比于传统视频监控，AI+视频监控，最主要的变化是把被动监控变为主动分析与预警，因而，解决了需要人工处理监控数据的问题（也绕开了硬盘关键时刻掉链子问题）。安防、无人机等终端设备对算力及成本有很高的要求。随着图像识别与硬件技术的发展，在终端完成智能安防的条件日益成熟。安防行业龙头海康威视、无人机龙头大疆已经在智能摄像头上使用了Movidious的Myriad系列芯片。

 

消费电子

 

搭载麒麟970芯片的华为mate10手机与同样嵌入AI芯片的iPhoneX带领手机进入智能时代。另外，亚马逊的Echo引爆了智能家居市场。对于包括手机、家居电子产品在内的消费电子行业，实现智能的前提要解决功耗、安全隐私等问题。据市场调研表明，搭载ASIC芯片的智能家电、智能手机、AR/VR设备等智能消费电子已经处在爆发的前夜。

产业三分天下，拥有终端、算法、算力者通吃

目前，边缘智能产业生态架构已形成，主要有三类玩家：

 

第一类：算法玩家。从算法切入，如提供计算机视觉算法、NLP算法等。

商汤科技和旷视科技是国内较为成功的，以算法起家的公司。去年10月20日，商汤科技同美国高通公司宣布将展开“算法+硬件”形式的合作，将商汤科技机器学习模型与算法整合进高通面向移动终端、IoT设备的芯片产品中，为终端设备带来更优的边缘计算能力。而旷视科技为了满足实战场景中不同程度的需求，也在持续优化算法以适配边缘计算的要求。

第二类：终端玩家。从硬件切入，如提供手机、PC等智能硬件。

拥有众多终端设备的海康威视在安防领域深耕多年，是以视频为核心的物联网解决方案提供商。在其发展过程中，才将边缘计算和云计算加以融合，来更好的解决物联网现实问题。

第三类：算力玩家。从终端芯片切入，如开发用于边缘计算的AI芯片等。

对于边缘计算芯片领域，华为今年10月份的全联接大会上发布昇腾系列芯片——昇腾310，面向边缘计算产品。“边缘计算”将成为泛网络核心增长点，形成平行华为终端的未来战略方向；用AI升级管道服务，帮客户构建智能时代的全新ICT基础设施。

参考链接：

https://www.investors.com/news/technology/cloud-computing-edge-computing/

https://www.theverge.com/circuitbreaker/2018/5/7/17327584/edge-computing-cloud-google-microsoft-apple-amazon

http://www.eweek.com/it-management/gartner-lists-top-10-strategic-iot-technologies-trends-through-2023

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