“边缘计算不需要5G,但5G需要边缘计算”,李星宇直截了当地给出判断。在5G浪潮看起来已经势不可挡时,作为地平线市场拓展与战略规划部副总裁,李星宇确信边缘计算将迎来属于自己的快速增长期。

李星宇供职的地平线是一家成立于2015年的AI芯片初创公司,三个月前刚刚完成了一笔高达6亿美元的B轮融资,整体估值达到30亿美金,地平线也由此成为AI芯片领域的“独角兽”。

地平线正关注的边缘计算是一个与“云计算”相对提出的概念。不同于“云计算”强调的集中式大数据处理,边缘计算的倡导者认为在靠近物或数据源头的一侧就近提供最近端服务将带来更多好处。譬如在边缘计算的场景下,不是所有数据都需要上传云端,这意味着数据隐私能够得到较好地保护,不至于大面积泄漏;与此同时,数据计算的就近完成也降低了时延,这会给无人驾驶等需要敏捷响应的技术带来新的增长机会;更重要的是,在万物互联时代来临时,边缘计算能够分摊集中式云平台的计算压力。 

事实上,随着5G时代的到来,万物互联正从概念逐步走向现实。在近乎所有物品都在尝试“智能化”的同时,这些网络边缘设备产生的数据量也开始井喷。预估随着物联网的强力推进,全球连接到网络的无线设备数量到2020年将达到500亿台之多,这给集中式云计算能力提出了严峻挑战,网络延时、个人隐私和信息安全及能耗问题同时接踵而至。 

在云计算遭遇瓶颈的同时,根据思科全球云指数的预估,到2019年,物联网所产生数据的45%将在网络边缘存储、处理和分析,这成为了驱动边缘计算崛起的关键引擎。有趣的是,虽然互联网是以“去中心化”的形态快速成长,但云计算、流量集中等中心化现象却层出不穷。

然而边缘计算的崛起,让万物互联中的每个节点都具备了计算能力,这将给人们的日常生活带来一些意想不到的便利,譬如无人驾驶和车联网就将从中受益。 

在以往的集中式计算模式下,远距离传输带来的延时性让无人驾驶车辆很难敏捷响应复杂的外部环境,这让它的安全性很难得到绝对保证。“假使你车要在十字路口拐弯的话,有可能因为遮挡的原因,你根本看不到十字路口侧面的情况。这个时候如果有路上的感知设备可以把它检测出来,那么行驶的车辆通过车路协同就能获得更加完整的感知结果,而这种感知问题通过边缘计算便能很好地解决”,李星宇这样说道。

与此同时,用户对数据隐私和信息安全的普遍担忧也正在促成边缘计算成为一股潮流。2018年5月开始实行的《通用数据保护条例》(GDPR政策)成为这种担忧的突出表现,这个被视为史上最严的用户数据保护条例对互联网公司如何使用数据进行了严格限制。人们的担心其来有自,当互联网通过数据打通实现以人为颗粒度的精准分析时,每个用户都仿佛置身于“楚门的世界”,这种毫无隐私的裸露状态让人们从无所适从变得感到恐惧。 

少数派的未来猜想 | 边缘计算将会把人从“楚门的世界”中解救出来

图片来自 东方IC

但边缘计算能够很好地解决这个问题。当大量的数据处理工作在边缘设备上就能完成及处理时,传到云端的数据就已经进行了脱敏处理,人们也不用时刻警惕传输过程和云端存储环节的信息泄漏。当边缘计算的技术逐步成熟,智慧城市或智慧零售等新场景也将获得更健康地发展。 

虽然地平线在边缘计算中投入了大量研发资源并已经有所进展,但李星宇仍然理性和冷静地看待这个“新风口”。他不认为边缘计算最终将取代云计算,更倾向于两者之间将建立一种协同关系,在各自擅长的领域发挥作用。 

“一个人如何去思考,他既需要独自思考的部分,也需要和别人交流,这样思考出的结论才会更加完整”,在李星宇看来,云计算扮演着大脑的角色,通过整合不同信息得出更加客观、公正、理性的结果;与此同时,边缘计算通过不断地交流形成对外部环境的第一手认知,而随着外部环境的不确定性趋高,这部分的价值正在显著提升。 

以下是访谈部分(经编辑):

边缘计算所解决的问题

36氪:地平线对边缘计算有比较强的兴趣,为什么你认为它是一个值得关注的发展趋势?

李星宇:物联网和人工智能因为涉及到大量的计算,如果都到云端去进行的话实际上是不可取的。所以几乎可以确认的趋势是,未来大部分的数据都会在边缘侧进行处理,这样做会有至少三个好处:首先是实时性,能够降低万物互联时代的时延;其次是高可靠性,因为是在边缘侧所以更加稳定和可靠;最后则是数据的隐私性可以得到充分的保护,因为它不需要把你的敏感数据传到云端,数据直接在边缘侧就直接计算完成了。 

36氪:地平线对边缘计算的兴趣从什么时候开始?

李星宇:我们在创立之初就确认了要聚焦边缘计算。因为云计算已经相当成熟,是巨头的游戏,如果本身没有巨大的业务其实撑不起云计算,因为如果你把海量的数据传到云端,是在创造成本。 

36氪:你怎么看待5G和边缘计算的关系?

李星宇:有一句话写得很好,边缘计算不需要5G,但5G需要边缘计算。5G会在边缘侧产生大数据量,这个数据量必须通过边缘侧计算来解决。 

36氪:那么边缘计算与云计算之间会是什么关系?

李星宇:两者之间会是一个协同的方式,这是符合客观事实的说法。我们可以想一想每个人是如何思考的,其实分为两个类型:一个是独自思考,一个是跟别人交流。我们一般会同时使用这两种方法,这样会让我们的思考更加完整,而边缘计算和云计算完成的就是这样的组合。 

36氪:它们具体是如何分工的?

李星宇:边缘计算是独自思考,解决的是低层语义的问题。低层语义解决的是自己领域里面的事情,譬如摄像头就是要把环境感知搞定,把人、车、物这些关键的信息提取出来,但是不负责解读意图。因为意图的解读可能还需要综合其他的信息,这就需要把低层语义传输到云端,这样综合其他信息才可以精准地判断他的下一步规划是什么。但是要注意的是,虽然是低层但并非不重要,边缘计算的数据其实超级重要,因为它是高层语义分析的基础。 

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边缘计算的优势和限制性因素

36氪:除了车路协同之外,还有哪些领域是边缘计算可以发挥效力的场景?

李星宇:很多场景实际上都需要边缘计算,比如说一个社区、楼宇、道路或者家庭,实际上都是“端+边”组成的。端就是设备,你可能在大楼部署了10个摄像头和一个服务器,这个服务器就是边缘计算。

你可以通过和这些摄像头连接,在服务器端进行人工智能算法的计算。这样做会带来一些好处,比如每一个摄像头的覆盖区域有限,那么服务器就可以把摄像头的数据整合到一起,从而使得它有一个好的感知基础可以做高层的语义分析,这将使得性能大大提升。所以说边缘计算是赋能万物的基础,现在整个人工智能发展的焦点就在边缘计算。 

36氪:那么边缘计算在短期内有哪些影响发展的限制因素或阻碍吗?

李星宇:首先还是要面对性价比的挑战,必须提出一套解决方案,这套解决方案需要以极低的成本提供合适的、并且能够满足需求的性能;其次就是能耗问题,当我们身处万物互联时代,需要在大量的节点上部署边缘计算,你的功耗如果得不到控制就会带来非常多的问题。譬如因为耗电带来经济成本的问题,设备本身的体积会不会因此变得巨大无比,以及会显著地缩短设备的使用寿命——我们有一个预测就是温度提高10度,芯片的寿命就会砍一半。 

36氪:你预估边缘计算的市场空间有多大?

李星宇:我还没有看到天花板,因为万物连接的到来将会对边缘计算的需求呈量级的上升。虽然这块已经有不少巨头,但我们认为地平线在芯片的性价比方面完全不妥协,我们会提供同等算力低得多的成本去实现更好的沟通。同时功耗也是我们的核心能力,比如第一代的芯片用1.5W的功耗就可以识别200个目标。 

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5G与智慧城市 

36氪:如何看待5G的到来会形成真正的全面智慧城市这种说法?

李星宇:我认为这种说法偏乐观,因为5G只是实现智慧城市的必要条件而非充分条件。这是个非常复杂的系统,边缘计算会在里面发挥非常重要的作用。举例来说,如果不把计算放在边缘侧,那么摄像头对着你拍的信息就上传到云端,会让市民对智慧城市产生抵触心理。但如果在边缘侧直接处理数据,那么人在云端就成为了一个虚拟的ID,传到云端的数据就进行脱敏处理了。 

36氪:地平线在推进智慧城市或者智慧商业方面的思路是怎样的?

李星宇:地平线作为一个赋能者,还是恪守我们的芯片边界。我们的目标就是把我们的智能芯片解决方案做到位,让合作伙伴和客户去使用,这意味着我们不碰数据和设备,我们就做芯片。现在我们的产品使用场景已经进入智慧翻译和智慧城市等领域,未来我们还有更多的相关业务,包括城市社区等等。我认为技术的最终价值体现在两个维度,首先是降低人力成本,其次是提升商业决策的准确性和效率,也就是节源和开流。 

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36氪:你如何看待5G给整个世界带来的革新?它的意义到底是什么?

李星宇:最大的革新是重新定义了我们和物理世界之间的关系。5G会实现真正的万物连接,它在经济上可行和技术上到位的特点让物联网拥有了存在的基础。有了这样的基础之后,物联网和人工智能技术的结合就会产出一个新的物种——人工智能物联网,这会开启一个全新的时代。 

具体到个人的生活上,5G会使得大流量视频的存储、下载和流通成为可能,包括VR等新型内容形态也将大受欢迎;但它的价值不仅于此,举例来说,我们以前只注重车端的自动驾驶,但现在我们发现既要让车智能化、也要让路智能化,这种基于边缘计算的车路协同理念将让出行变得更加安全、廉价和方便,5G技术为这一理念提供了技术保障。 

36氪:对于技术的未来发展,你还有哪些预期?

李星宇:因为我一直关注无人驾驶这个领域的技术进展,所以发现未来的汽车会开创一个真正的机器人时代,人类社会如何跟机器设备和谐共处就将成为未来面临的极其尖锐的问题。

现在我们似乎对这个问题的严重性是低估的,举例来说未来我们的道路有没有可能分为两条,一条是机器的道路,另一条是人类的道路。这确实是一个比较少想到的场景,但却是严肃的,那么城市的基础建设方面就需要为此提前做专门的准备,而眼下的车路协同技术其实就是在解决这个问题。

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