《5G时代的边缘智能与云边协同》直播回顾

Posted 2021-09-11 边缘计算社区

边缘计算是什么？边缘计算为什么热？边缘计算有什么表现形式吗？怎么研究边缘计算？它的未来趋势会如何？

8月10日，天津大学王晓飞教授进行了精彩的边缘计算主题直播。这次直播干货满满，不仅有王老师对边缘计算诞生背景、表现形式、原因等理论性知识，更有他多年对边缘计算的科研成果和偏技术、更深层次的思考，以及详实、透彻、毫无保留的互动答疑。王老师演讲提纲如下：

本篇推文分为三部分：

1、摘取了提纲中第一小节的部分精彩内容

2、整理了互动问答中的部分问答

3、分享了视频回看和PDF下载链接

感兴趣的朋友们速来围观吧！

PART ONE

精彩内容开胃菜

（节选）

“ 据预测，未来将有500亿设备，它们有不同的网络要求、能耗，受到不同的复杂环境影响，我们如何用AI技术去支持500亿设备的智能呢？边缘计算应运而生，在云和端之间连接任何两者的节点，我们都可以称为边缘。边缘并不只是一个简单的节点，而是一整个体系架构的代名词，它体现的是无处不在的支撑的架构。”

“ 如何将计算、存储、传输和智能分布在云、边、端架构之上，让边缘节点不只是转发需求和获得结果，让边缘节点充分参与计算和服务，这就是边缘计算。边缘赋能也是Gartner报告过的Top10的科技发展趋势。”

“ 边缘计算并不只是一个节点，也不简单只是分发，它是一种全新的架构，计算、存储、网络、智能无处不在，分散在云、边缘和端。边缘节点有大、中、小不同规模和层级的划分；也有不同的颗粒度；也有来自运营商、企业、第三方甚至是用户的边缘节点参与计算。这些边缘节点代表了不同的计算能力、成本、位置、能耗、带宽等，形成了新型的分级、多粒度、异构以及自适应的计算架构。”

“在边缘计算时代，云计算体现为边缘云，各大云服务提供商都会推出轻量化的、中小型的边缘云基础设施，它们的作用是把云进行扩充，或者叫微云扩展，其架构、体系和云计算一致，但满足了云更接近用户的需求，以微、小型数据中心方式进行边缘云的支撑。”

“ 物联网的边缘计算更偏硬件，更靠近前端，它体现在物联网的盒子或智能网关上，它进一步提升了算力、网关之间的协同、网关与云之间的协同，成为了边缘计算智能网关。物联网的部署呈碎片化特点，各种协议、场景和成百上千的各类的传感器，在物联网的边缘计算节点处，除了做好计算和服务外，还需要处理协议的接入、无缝数据迁移等工作。”

“ 运营商的边缘计算是开放的管道计算，运营商丰富的网络管道及地级市数据中心资源是实现边缘计算的重要基础。运营商的角色定位不仅仅是传统的管道连接者，而需要着眼于转型成为产业整合者和应用服务提供商。”

“工业互联网相对封闭，它拥有一套面向控制智能的边缘计算，实时采集生产数据、实时进行分析、实时进行决策与反馈。”

“ 从生物、人、社会的演进来看，机器智能的演进也是:单体智能、网联智能到社会化智能。”

“ 如何实现“单体智能”向“社会化智能”演进呢?从5G智能时代的生产力要素，算法、算力 、数据等资源角度进行拆分“智能”。”

以上部分就是王老师主题分享的第一小节，属于开胃菜，简单介绍了边缘计算。而剩下的章节更是精华，王老师将分享边缘智能与智能边缘，以及4个科研案例及思考，并将分享边缘计算的挑战和机遇。详细内容可观看回看视频。

PART TWO

精选问答

Q1

边缘计算有啥好的框架平台么？

答：建议从具体的需求出发选择边缘计算的框架平台，如创业、科研等。边缘分为偏硬件的远端和云边协同的近端。现在边缘计算的框架较多，如更面向物联网的EdgeX Foundary，K8s或K3s，KubeEdge等，大家挑选一个合适的就可以。

Q2

边缘计算和深度学习如何相结合，如资源分配，调度方面，在发表论文方面上。

答：在主题分享中我分享了五点，如果能把五点之间进行融合会有更深的感受。在论文写作上，结合边缘计算和人工智能，可以关注边缘侧的训练，即随着数据流的产生，可以高实时的进行训练、推理和模型的提升，这是一个值得探讨的话题。第二个，边缘计算和人工智能结合的论文较多，但对于安全的探讨不多，在边缘融合人工智能，比在云侧或端侧面临着更大的安全挑战。安全方面也是论文创作的一个方向。

Q3

边缘计算端可以分为云边缘端和本地边缘端，请问云边缘端算力和本地边缘端算力哪处更大一些呢？

答：算力的大小其实不是最重要的，算力是根据需求来的。云边缘端的算力大，但数量有限。本地边缘端的算力小，但数量多。用户的诉求不一都得上到云边缘端，本地边缘端的算力或许能更及时地满足用户需求。

Q4

边缘计算与SDN之间结合性高吗？

答：结合性非常高。SDN实现的是网络基础设施的软、硬件解耦，以及更弹性的网络资源调度。它和边缘计算中的云边协同资源调度如出一辙，而且SDN更加底层，底层网络充分协同和更弹性后，网络之上的边缘计算调度才会更加灵活。今天分享中的四个方向，算力协同、数据协同、算法协同和网络协同，其中网络协同今天在分享中没有介绍，但它也是非常重要的。SDN模拟需要大网的资源，如果模拟的网络过小，SDN的优势无法体现，这是目前的一个问题。

Q5

对于医疗中的应用，云边协同有没有发挥的潜力？

答：任何的场景和业务，未来肯定会融入云边协同。医疗中，目前的很多处理是单体智能，如CT等智能设备，或基于视觉的医疗辅助系统，它们实际上也是边缘节点，但目前是单体智能。另外，医疗设施相对更加封闭，尚未凸显边缘计算的发展趋势，但是未来在很多场景，如医疗数据模型共建、医疗救护车智慧建设等方面，都有着很大的空间。

更多问题

Q6

边缘计算+AI融合，这方面写论文研究  怎么做仿真实验？

Q7

云边协同的通信量大小有多少？目前工业界和学术界有一些成熟的应用或者框架么？

Q8

边缘计算除了支持人工智能以外，有其他的一些杀手级的应用么？

可收看视频回看获取回答。

PART THREE

视频回看+演讲PDF下载

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