未來的計算將同時存在于邊緣和云平臺，他們之間的界線越來越難以劃分，未來不是云和邊緣，而是連成一片的邊緣云。
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物女皇：問題即答案
這是我在【物女心經】專欄寫的第263篇文章。
本周，谷歌云宣布將限時關閉IoT Core物聯網核心服務，用戶有1年的時間進行緩沖。這條公告本周低調的出現在IoT Core網頁的頂部，同時谷歌還向用戶們發送了一封電子郵件，通知這一變化。
不久之前，阿里智能運營團隊發布公告稱：“由于業務調整和技術方案不再適宜未來客戶需求，原阿里智能云物聯平臺將暫停開展拓客運營工作，終止所有已簽署合約。”
有谷歌和阿里這樣的巨頭“帶頭”，可以想象未來類似聲明很可能也會在其他公有云的身上復刻。
不要浪費每一次危機，每一次損失，都是一次可能獲益的機會。
也許是時候讓我們一起思考：在物聯網領域，未來的趨勢是企業上云，還是下云（這里的云，特指公有云）？
物聯網領域受挫的公有云們
想象很豐滿，現實很骨感。如果想象中未來的趨勢是物聯網企業上云，事實顯然并不買賬。
最近遇到挫折的谷歌云，宣布其IoT Core將于2023年8月16日退役。
消息一出，引起不少爭議。對此，谷歌發言人酸溜溜的回應道：“自從推出IoT Core以來，我們的客戶顯然可以從專門從事物聯網應用和服務的合作伙伴那里，獲得更好的服務。我們為客戶提供遷移選項和替代解決方案，并在IoT Core停止服務之前，提供長達一年的緩沖時間。”
回顧IoT Core的歷程，谷歌云最早于2017年以公開測試版的形式推出該項服務，并在2018年將其商業化。
根據官方介紹，IoT Core是一項全代管式服務，可幫助用戶安全地連接和管理分布在全球各地的數百萬臺設備，并從中提取數據。IoT Core與谷歌云上的其他服務搭配在一起，便可構成一套完整的解決方案，可以實時地收集、處理、分析和直觀展示IoT數據，從而幫助提高運營效率。
有網友公開了谷歌云發給IoT Core用戶的電子郵件內容。郵件提到，IoT Core服務將在2023年8月16日停用。谷歌建議用戶盡早采取行動，從IoT Core遷移到“替代服務”。
這并不是公有云第一次在物聯網領域折戟。
7月26日，阿里智能運營團隊發布公告，原阿里智能云物聯平臺將暫停開展拓客運營工作，終止所有已簽署合約。
此外，與平臺配套的用戶端軟件“阿里智能”APP也于7月26日起從各大應用商店下架，后續將僅針對存量用戶提供服務。從阿里智能APP的操作界面上可以看出，這是一款類似于“米家”的軟件，可以連接用戶的各類智能設備，并通過手機進行控制和管理，并且進行部分自動化的設置。
官方消息透露，阿里智能APP服務已逐步由阿里云與天貓精靈的IoT新平臺承接。
再往前看，另一家企業，UCloud，也曾經歷類似的至暗時刻。
今年2月，以“中國云計算第一股”身份上市的UCloud，發出官方通知：“因產品運營調整，物聯網UIoT公有云計劃在2022年3月31日0時下線，建立您在收到信息后盡快到控制臺確認并完成遷移，下線后所有數據都不再保留，感謝大家對UCloud的關注和支持。”
其關停的UCloud物聯網通信云平臺（UIoT Core）主要為設備上云和產業數字化轉型提供支持，在設備和云端之間架起橋梁，支撐海量的設備上云，同時也提供云端API，方便客戶的應用研發。關停業務的時間，距離UCloud發布物聯網UIoT公有云服務，不過才三年左右。
而在物聯網領域之外，公有云意氣風發，正在昂首闊步向前。
根據市場研究機構Gartner的分析，公有云正處于“陡峭”的增長階段，尤其在疫情期間，企業對于數字化轉型的需求與日俱增。根據預測，在2022年，傳統IT的增速為4%，而云計算的增速則高達17%。
物聯網領域內外，如此鮮明的反差，不禁令人反思。
物聯網領域的公有云為何會發展成現在的樣子？
營收不及預期是重要原因之一。由于入不敷出又看不到盈利的希望，很多企業放棄了對IoT云平臺的繼續投資。
典型的例子是三星。2015年，三星推出了自己的物聯網平臺Artik，這是整合了軟硬件及云服務的一體化平臺，針對量產型家電產品設計。截止2018年底，已有85家合作伙伴與Artik建立合作。
雖然表面上合作伙伴眾多，但實際推出的采用Artik平臺的家電產品卻屈指可數，并未取得實際的成果。當計算投資回報率時，Artik歷經四年的投入，最后卻發現入不敷出。尤其是對于三星這種大企業，Artik物聯網平臺的收入與其他業務對比，更加微不足道，所以自然也就落到了被放棄的下場。
正在逐漸成熟的邊緣計算
如果未來的趨勢是物聯網企業下云，計算和分析會下沉到哪里？
答案很明顯：邊緣。
在物聯網云平臺和現場設備之間一直存在著巨大的“斷層”。
相對云計算而言，邊緣計算是指收集并分析數據的行為發生在靠近數據生成的本地設備和網絡中。
出于對隱私和時延的要求，大量的現場數據并不用上傳到物聯網公有云，而應進行實時的本地處理和高頻的數據交換，最終的決策相關數據才上傳到云端。訓練好的算法和模型也應部署的離現場越近越好，并保持隨時更新。這就需要云端和現場層之間的“橋梁”不僅負責通訊，還應具備計算和分析功能。
邊緣計算采用新的網絡、新的方法、新的設備和新的架構，打通萬物互聯的“最后一米”，并創造可持續的商業模式，由此開啟了邊緣計算的新商機。
邊緣計算和智能將會成為繼云計算之后新的營收增長點，這已是近一兩年以來的業內共識。
根據Gartner的分析，邊緣計算是一整套解決方案。僅憑外表并不能判定出工業邊緣平臺的真正實力，它的價值恰恰在于不可見的部分。它是一套使用云原生思維，在邊緣側部署的完整方案，具備全局統一調度與管控、云平臺與邊緣的協同、軟件功能隨時更新與分發等能力。
畢竟邊緣智能的核心，不是我們所看到的各種硬件設備，而是將各種計算資源充分集成和調度，發揮出最佳生產效用的整體方案。邊緣連續體的部署是一個復雜的問題，需要綜合分析由部署位置、用戶需求、硬件類型、軟件架構、運營要求、節點數量、設備所有權…等構成的復雜矩陣，才能找到最適合的方案。
可見，邊緣設備是這些企業在數字化轉型之路中重要的新工具，那么如何評價這個工具的優劣？基于分析市場上獲得成功的邊緣計算產品，我曾提煉過極致邊緣計算UEC的評價框架。
什么才是我們這里所說的極致邊緣計算UEC？需要滿足5項極致：
極致功耗：根據數據統計，大約1/4的物聯網設備依靠電池供電，而且這個比例仍在不斷提升，有預測認為到2030年，接近半數的物聯網系統都將主要依靠電池供電。同時這些設備對成本極為敏感，如果將設備投入使用的成本減半，那么意味著銷售額不止翻番。因此無論從供電環境還是從使用成本出發，將功耗降低到極致，都是重中之重。
極致簡化：邊緣計算的使用者不僅包括IT工程師，還包括OT運營人員。過去OT和IT經常是“雞同鴨講話”，很難溝通。OT團隊缺乏IT專業知識來實施部署邊緣計算，IT團隊又缺乏對工藝和運營的理解，以構建和完善滿足業務流程的創新應用程序。為了做到將復雜留給自己，把簡單交給用戶，邊緣計算平臺需要提供低代碼能力，將編程和使用過程極致簡化，促進IT與OT的無縫銜接，加速邊緣計算的普及。
極小空間：設備占用的空間同樣是一個重要因素，更小、更緊湊的外形尺寸，往往意味著設備更易被安裝。還有一些場景，比如智能手表、智能眼鏡、智能耳標腳環，對邊緣計算產品的尺寸非常敏感。
極度智能：在各種約束條件之下，邊緣設備仍需要具備一定的智能。微型機器學習TinyML使得工程師們在mW功率范圍以下的設備上，實現機器學習的方法、工具和技術成為可能。
極致靈活：雖然邊緣計算脫胎于嵌入式系統，但邊緣計算與嵌入式系統已有本質不同。嵌入式系統是指軟硬件關系非常緊密的一類“計算機”系統，邊緣計算將兩者解耦，部署更快，隨時升級，按需更新，彈性更強。更進一步，大部分邊緣計算產品將無線通信作為標配，安裝位置和使用場景都更加靈活。
想要實現極致邊緣計算并非易事，不僅需要熟練運用硬件設計、網絡技術、傳感技術、數據分析、終端應用，還需要對各種應用場景有極為深刻的理解。
未來不是上云或下云，而是連成一片的邊緣云
那么趨勢到底是企業上云，還是下云？
未來的計算將同時存在于邊緣和云平臺，他們之間的界線越來越難以劃分，未來不是云和邊緣，而是連成一片的邊緣云。
“邊緣”這個名稱體現了云中心的視角，而實際上“邊緣”更準確的含義是“就地”。
不可否認，云平臺與終端設備之間的計算能力存在此消彼長的關系，如上圖所示。如果計算越依賴于云平臺，那么設備的算力越弱、反饋的時延越長；反之，如果計算越依賴于設備，那么云平臺需要提供支撐的算力越少、時延越短。
“邊緣”與“本地”之間也有區別，邊緣為本地設備提供了擴展能力、虛擬化能力和按需配置的能力，這些屬性讓本地設備在極短時間內，近似于完成了從“功能機”到“智能機”的華麗轉身。
雖然從表面上來看，通過云端控制工業機器人與在手機上玩聯網游戲沒有什么不同，但是這種區別對物聯網企業來說卻是本質上的顛覆。
目前公有云與終端設備之間的通信網絡，更適合人們的上網沖浪和消費，而不太適合機器之間的交互，網絡延遲時間長而且不夠穩定可靠。因此實現“云機器人”或者“云PLC控制器”，都需要對網絡進行改造。
我們正在從一個靜態的二維互聯網，進化到一個場景豐富、體驗豐滿的數字世界。醫生需要復雜的實時反饋，遠程操控機器人進行手術；工人需要了解設備的當前信息，以便合理規劃生產決策；控制員需要及時了解無人機的位置信息，更好的提升工作質量。結合邊緣計算新方法，遠程控制、虛擬現實、位置服務等各種各樣原有的應用，都將被“重做一遍”。
寫在最后
本文靈感來自中科創達本周在深圳舉辦的智能邊緣系統研討會。研討會上，中科創達邀請了諸多行業專家、意見領袖及生態伙伴共同探討在邊緣領域的技術突破與應用創新。
順勢中科創達發布了一站式交鑰匙邊緣計算解決方案。
TurboX EBx系列邊緣智能站讓邊緣場景搭建變得高效便捷。為了滿足用戶多樣化需求，TurboX EBx搭載有高、中、低不同算力平臺。其中可提供中、低算力的TurboX EB5及EB2早已實現量產，最新推出的能夠提供高算力服務的 TurboX EB6采用了與高通機器人平臺RB6的同等配置，算力達85 TOPS，并已在無錫、上海等地成功應用于智慧交通場景中。
