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数据洪流时代，我们总是希望能够以最佳的方式完成数据的采集、传输、处理和转化。当数据开始大量出现时，我们采用云的方式，云计算让我们对于数据处理的效率大大提升，同时成本却随之降低。今天，数据开始呈现爆炸式增长，我们看到了云端在算力和带宽方面的限制和不足。此时，我们开始从数据源头想办法，便引入了边缘计算。
于是乎，欢迎来到边缘计算+云计算混合时代！
是的，边缘计算并不是云计算的革命者，而是协作者。当与非网在《边缘计算意味着什么》专题中将这个话题抛出时，所有的厂商都认同这一点。
瑞萨电子中国 Enterprise Infrastructure 事业部部长陈建名（Angus Chan）：
如果说云计算系统是一个人的大脑的话，那么边缘计算便是人用来感知世界的眼睛、耳朵、手脚。再智慧的的大脑，如果失去了对外界的感知，那么也就再无用武之地。回到咱们的话题本身，在如今的大数据时代下的应用往往存在着这样一个痛点，那就是如何采集到最及时、最准确的数据。而边缘计算的出现，通过在现场安装和连接智能设备实时采集数据并进行简单处理，免除了通过网络上传数据所带来的信息延迟，大大提升了效率。可以说，边缘计算的出现为云计算本身带来了全新的变革。但是，不论是完全依赖云计算， 还是单纯依靠边缘计算，都会产生各种各样的问题。但当二者共同协作，云计算把握全局，边缘计算专注局部，才能发挥最大的功效。
瑞萨电子中国 Enterprise Infrastructure 事业部部长陈建名（Angus Chan）
TE 数据与终端设备事业部板对板系列产品管理高级经理吴刚（Gerry Wu）：
我们认为边缘计算是小型的云计算（每个边缘系统可看做一个云）。边缘计算以多个传感器的数据互联互通为基础，通过边缘设备进行数据处理，以控制边缘终端，解放数据中心（云计算语境下的共享数据中心）运算能力。所以我认为边缘计算是以拥有数据处理、存储和转发能力的边缘设备为网络中心的小型云计算。
TE 数据与终端设备事业部板对板系列产品管理高级经理吴刚（Gerry Wu）
ADI 中国区业务扩展总监 Peter 王翔：
云计算是对数据的集中处理，所有的数据计算和存储均在数据中心实现。而边缘计算是由具备计算能力和数据分析能力的网络边缘设备上承担部分计算任务，大大降低了数据中心的计算负荷，同时通过减少数据的传输过程降低了网络带宽的压力。边缘计算犹如人类的神经末梢，云计算犹如人类的大脑，两者共生共存。
ADI 中国区业务扩展总监 Peter 王翔
目前，云计算已经在成熟地运转，帮助人们处理大量的数据任务。其实，边缘计算也不是新鲜事物，“边缘计算”这个词汇早在 2003 年就被提出。不过，主张算力边缘化以及打造边缘智能确实是近几年才开始成为热门话题，伴随着很多新兴应用一起，无人飞机、无人驾驶汽车、生产机器人、物联网、人工智能等应用都将是边缘计算发展的推手。
当然，除了市场因素，推动边缘计算发展的还有技术因素，那就是已经商用的 5G。很多人都说边缘计算是 5G 的第一个风口，其实这样的描述并不准确。准确来说，5G 其实是边缘计算的驱动要素之一，但两者最终将会形成不同的业态。
TE 数据与终端设备事业部板对板系列产品管理高级经理吴刚（Gerry Wu）：
5G 将赋能大量新兴应用场景。5G 将带来海量的大数据终端在小范围内进行大数据处理和终结的应用。这些典型 5G 应用将要求 5G 网络具备大容量、高速及低延时的传输能力。除此之外，5G 技术着眼于更广的范围，而边缘计算则是小范围内的实时数据传输，且更着重于数据处理。5G 与边缘计算将互相促进，但形成不同的生态。
对于 5G 对于边缘计算的促进作用，下面这句话体现的更为明显。
Achronix 战略产品规划副总裁 Manoj Roge：
5G 的两个关键承诺是更高的性能和更低的延迟。我们无法使用传统的架构是因为在传统架构中所有的工作负载都在 CPU 上运行，并且应用的数据通路都在软件级别上实现。这种传统架构不会提供合适的性能、确定性和更低的延迟。在边缘收集的数据也无法被发送到云端进行计算，也无法发送回边缘。通过网络形成的延迟将无法满足应用的要求。
Achronix 战略产品规划副总裁 Manoj Roge
说到这里，我们发现在边缘计算中，我们实际上要解决好的就三件事情，其一是如何更高性能地进行采集和运算；其二是如何对计算结果进行高效传输；最后则是在整个过程中如何保证数据安全。
边缘计算时代的半导体解决方案
过往，我们在谈论算力芯片的时候，我们会说到 CPU、GPU、ASIC 这样的芯片，但是这些芯片的传统形态多是应用于成熟的市场，比如电脑、服务器和矿机等。当算力下沉到边缘端时，我们发现边缘器件的部署都受到了位置、空间和供电的影响，我们更多会要求异构 / 可重构和低功耗。
异构 / 可重构是要求部署在边缘端的计算芯片不仅要能够完成计算。我们希望能够通过异构的方式去节省空间、降低成本，让整体解决方案能够适用于边缘端；同时，我们也希望通过可重构的特性保证边缘系统可升级，在科技高速发展的今天，设备更新换代频率不断加快，可重构对于数量庞大的边缘设备来说是必要的。
另外，边缘计算是物联网领域的重要技术，是对数据处理方式的升级，数据源头的质量对于后续高性能计算来讲意义重大。
当然，完成所有这一些的基础是低功耗，我们不能让 PC 的功耗、服务器的功耗出现在边缘端，这样的话会带来数量恐怖的电池垃圾。
ADI 中国区业务扩展总监 Peter 王翔：
输入数据的质量直接决定了云计算、大数据和人工智能的计算结果，因此是至关重要的。这些输入数据来自于边缘计算的结果，所以能够按需提供精准的数据是对边缘计算的基本要求。
ADI 高性能的模数转换器、放大器和线性产品组成的信号调理电路可以最大程度地去除噪声，高保真地将来自现实世界的模拟信息转换成虚拟世界的数字信息，为后续的信号处理提供最真实的原始数字数据。ADI 源自凌力尔特的高性能的电源器件使得低功耗、小体积成为可能。ADI 的具有 99.999%的高可靠性 SmartMesh 无线传输可以确保在严酷的环境下的数据的可靠传输。由此可以构成高可靠的边缘侧硬件装置；再加上基于对垂直领域深入理解而开发的软件算法，可以向客户提供业界最适用的边缘计算方案，使得客户以最快的速度具备向市场提供边缘计算整体方案的能力。
瑞萨电子中国 Enterprise Infrastructure 事业部部长陈建名（Angus Chan）：
边缘计算在设备层，可以对感知的信息直接进行计算处理。比如在视频采集、音频采集中直接部署智能鉴别的能力；又或者像手机一样，能够由语音输入直接转换成文字输出。
针对边缘计算所要求的高性能运算和存储需求，瑞萨电子推出了兆字节闪存和百位千字节内存，200MHz 频率范围的 Synergy S7 系列。以及针对实时系统(也支持 Linux) 的入门级 MPU RZ/A 系列。RZ/A 系列搭载了高容量和高速内部 RAM, 能大大简化电路设计从而减少所需空间。
Achronix 战略产品规划副总裁 Manoj Roge：
可以想象，每个企业客户或运营商在构建他们自己的边缘部署过程中，都可能需要针对其独特需求进行自定义配置。
部署基于 FPGA 的加速器可实现对不同的边缘基础架构设备进行定制，并加快上市时间。 Achronix 的 FPGA 逻辑阵列是针对这些类型的工作负载而设计的，包括高速接口和新颖的片上网络，以确保数据可根据应用要求规定被传输至器件内部和外部。
Imagination PowerVR 视觉及 AI 部门高级总监 Andrew Grant：
Imagination 创建了图形处理器（GPU）和专用 NNA 知识产权（IP）设计，并将其授权给那些希望自己的芯片可以更快上市的公司。
Imagination 专注于边缘端，并致力于加速 AI 应用以使边缘设备更智能。NNA 是一种小型化的专用处理器，对于相同的面积和功耗预算，它能以中央处理器（CPU）或 GPU 无法实现的速率来执行卷积神经网络（CNN）所需的核心功能。NNA 通常能够在功耗预算小于 1 瓦的情况下，在 1-2 平方毫米的硅面积上提供超过 1TOPS（Tera-Operation Per Second，每秒万亿次运算）的运算能力。Imagination 的全新 PowerVR Series3NX NNA 的速度远不止于此，其旨在通过提供灵活性、可扩展性和领先的顶级性能，使 AI 在边缘端被大量采用。
高云半导体国际营销总监 Grant Jennings：
FPGA 拥有高灵活性的 IO，更低的计算功耗，以及具有独立、并行和流水线的计算功能，非常适合满足边缘设备的计算需求。高云半导体为面向边缘的应用提供了基于闪存和 SRAM 的 FPGA，在低成本、低功耗和小尺寸器件应用中提供独特的功能。边缘计算通常需要用于照相机、麦克风、IMU 和其他传感器的专用接口，需要能够卸载串行处理时计算量大的处理器算法。高云半导体提供的 FPGA 具有非常灵活的 IO，允许连接到几乎任何类型的接口，例如并行、MIPI CSI-2、sub-lvds 和 HiSPi。同时，高云半导体的 FPGA 还提供高 IO 计数，从而可以处理许多传感器，例如 I2S 麦克风。大量灵活的 IO 以及独立并行处理和传输来自多个传感器节点的数据的能力，使高云半导体的产品成为边缘计算的理想选择。
高云半导体国际营销总监 Grant Jennings
综合各家的观点，我们可以看到，为了把握边缘计算的历史机遇，半导体厂商已经在器件层面做了准备，MCU 将在保持低功耗的情况下进一步提供计算效能；FPGA 一方面帮助设备具备扩展性，另一方面则发挥灵活 IO 特点；而 NNA 这种小型化的专用处理器则代表着 CPU 和 GPU 的创新方向。
重要的是，所有这些计算芯片都具有低功耗特性。
在我们的采访过程中，所有的嘉宾都认可的观点是，边缘计算并不是封闭的系统，边云结合才是大势所趋。而要实现边云结合，不仅需要边缘端具有很好的算力，同时也需要将计算后的结果高效地传输到云端服务器上，进而实现大数据的规模效应。
TE 数据与终端设备事业部板对板系列产品管理高级经理吴刚（Gerry Wu）：
边缘计算趋势下，边缘设备需要更高的运算能力，同时保证更短的数据传输时延。
TE 在高速互连、射频、信号完整性、散热性能、坚固的机械设计等领域积累了丰富的知识和经验，与客户密切合作，提供定制化解决方案。TE 连接器、传感器和天线产品的高密度及高度密封的壳体设计有效避免了信息在物理传输层被盗取、截获及复制的可能性。
Syniverse 商业战略和产品开发高级副总裁 David Zhang：
Syniverse 全球 IPX 网络除支持多方运营商互连，还提供信令控制、协议控制、全局可见性等额外增值服务。Syniverse 统一核心架构可用于企业和垂直市场私有 5G/LTE 网络部署。这两者将共同推动中国企业物联网及 5G 物联网的全球部署。运营商或其合作伙伴采用边缘计算产生的海量国际网络数据流可通过 Syniverse 全球 IPX 网络传输至世界各地。结合统一核心架构的丰富功能，Syniverse 全球 IPX 网络进一步推动合作伙伴网络云端与边缘端数据流量的优化管理。
Syniverse 商业战略和产品开发高级副总裁 David Zhang
数据安全是边缘计算的立身之本
边缘计算能够在提出数年之后引起大家的广泛关注，一方面是因为其能够帮助大大提升物联网应用中的数据处理效率，另一个重要的原因就在于能够帮助增加数据安全性。边缘计算减少了中间传输的过程，有更实时、更快速的数据处理能力。由于数据收集和计算都是基于本地，不用再被传到云端，一些重要信息尤其是敏感信息，可以不经过网络传输，有效解决了用户隐私泄露和数据安全问题。
但是，凡事都不是绝对的，边缘计算在减少数据传输的同时也增加了数据节点，由于数据量的增加，让网络攻击者对边缘设备也越发重视。同时，边缘计算也有自己的小型数据中心，与传统数据中心一样，在安全性和弹性方面面临着同样的挑战。随着越来越多的公司采用边缘设备，必须利用安全解决方案来保护用户的数据和边缘环境。
高云半导体国际营销总监 Grant Jennings：
为了满足边缘和物联网设备的安全需求，高云半导体发布了 SecureFPGA 产品，该产品采用 SRAM PUF（物理不可克隆功能）技术。该器件基于根密钥对提供各种反克隆和用户安全功能，而该根密钥对是在加电时根据单个设备的固有半导体特性生成的，而不是将安全数据存储在闪存中。SecureFPGA 提供了在加电时生成的设备唯一身份，以在设备内以及向系统的其余部分提供 RoT（信任根）。
Imagination PowerVR 视觉及 AI 部门高级总监 Andrew Grant：
我们将安全性视为所有这些设备的基本要求，并且我们拥有 GPU 虚拟化解决方案，可以在需要时对工作负载进行优先级排序和隔离，直至操作系统虚拟化。NNA 具有内置的安全钩，允许应用去利用安全区域。我们认为，在这个复杂的世界中，将任务划分到最合适的安全级别的能力是一项真正的优势。
Achronix 战略产品规划副总裁 Manoj Roge：
Achronix 构建了最稳健的比特流安全防护引擎。如果 FPGA 要装载关键 IP，那么它必须非常安全。Achronix 提供业界领先的安全单元模块，用于保护 FPGA 配置的完整性和安全性。该可选单元模块提供了多个级别的身份验证，在安全单元模块将要开始解密配置之前，RSA 公 / 私钥的身份验证就开始了。256 位 AES-GCM 加密被用来为配置提供强大的加密和身份验证。为了防止侧信道攻击，我们使用了旋转密钥，并且采用了硬件 DPA 对策。Achronix 还可以通过利用物理上不可克隆的功能来帮助保护安全密钥存储。
瑞萨电子中国 Enterprise Infrastructure 事业部部长陈建名（Angus Chan）：
在工业设备领域，“功能安全性”越来越成为防止故障和事故对工厂运行产生不利影响、人员伤害对社会造成不利影响以及遭受相关经济损失的重要方法。由于功能安全性标准广泛应用于各种工业领域，为了减少客户的开发负担，瑞萨电子提供功能安全性解决方案安全包、安全参考套件以及具有安全支持（IAR 系统）的开发工具。同时，瑞萨电子还推出了安全 IC 解决方案 RSA Security，经过现场验证的瑞萨安全 IC 解决方案是一整套硬件和软件。
ADI 中国区业务扩展总监 Peter 王翔：
ADI 在扩展安全终端方面拥有独特的优势，ADI 的传统市场空间位于物理终端，即将现实世界转换为数字信号并生成数据的地方。这使 ADI 有机会通过在信号链中更早地提供身份和完整性来建立可信数据，并构建安全终端的全新定义。
TE 数据与终端设备事业部板对板系列产品管理高级经理吴刚（Gerry Wu）：
TE 在高速互连、射频、信号完整性、散热性能、坚固的机械设计等领域积累了丰富的知识和经验，与客户密切合作，提供定制化解决方案。TE 连接器、传感器和天线产品的高密度及高度密封的壳体设计有效避免了信息在物理传输层被盗取、截获及复制的可能性。
Syniverse 商业战略和产品开发高级副总裁 David Zhang：
Syniverse 会携手众多边缘设备合作伙伴，不断推进 MEC 运用，从而赋能移动运营商全球化业务运营，帮助行业探索特定垂直市场私有 LTE 及 5G 新用例。边缘计算的关键应用将很大可能基于视频和高清视频。人工智能的引入是其关键一环。该基础架构同时涵盖 Syniverse 全球 IMSI、全球安全访问、策略控制和全局可见性等 Syniverse 现有产品和服务，以此 Syniverse 为移动运营商和企业客户提供手机识别码 (Mobile ID) 和用户身份 (User ID)功能。
至此，让我们回头再看我们专题的问题：“边缘计算意味着什么”，我们似乎找到了答案。边缘计算意味着对数据更高效的采集和处理；边缘计算意味着对数据带宽的利用有更高的价值；边缘计算意味着数据中心的分散部署……当我们把视角拉高，边缘计算其实是对云计算很好的补充，边云结合意味着我们将更纯粹地被数据所包围，也将在大数据时代收获更多裨益。
