來源：雷鋒網(wǎng)

作者 | 王剛

雷鋒網(wǎng)按：2020 年8月7日，全球人工智能和機器人峰會（CCF-GAIR 2020）正式開幕。CCF-GAIR 2020 峰會由中國計算機學(xué)會（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)（深圳）聯(lián)合承辦，鵬城實驗室、深圳市人工智能與機器人研究院協(xié)辦。

從 2016年的學(xué)產(chǎn)結(jié)合，2017年的產(chǎn)業(yè)落地，2018年的垂直細(xì)分，2019年的人工智能40周年，峰會一直致力于打造國內(nèi)人工智能和機器人領(lǐng)域規(guī)模最大、規(guī)格最高、跨界最廣的學(xué)術(shù)、工業(yè)和投資平臺。

在8月9日的【工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)專場】上，加拿大工程院院士、IEEE Fellow、加拿大西蒙菲莎大學(xué)教授劉江川帶來了《能源互聯(lián)網(wǎng)視角下的邊緣計算》的開場主題演講。

劉江川院士長期在學(xué)術(shù)界工作，從1999年開始在香港科技大學(xué)、香港中文大學(xué)和加拿大西蒙菲莎大學(xué)開展研究，其研究得到了加拿大自然科學(xué)基金、加拿大工業(yè)部等多方的支持。

從2018年開始，他進入工業(yè)界，創(chuàng)辦了江行智能，并且得到紅杉資本、松禾資本和百度風(fēng)投支持。

他提到，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在跑道上飛速前進。今天的互聯(lián)網(wǎng)不僅僅只做互聯(lián)這件事情，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)變成了分布式的數(shù)據(jù)處理器和分布式數(shù)據(jù)采集器，底層通訊、上層存儲、上層應(yīng)用和計算融為一體，這是非常重要的轉(zhuǎn)變。

“不僅僅是互聯(lián)，而是在這當(dāng)中展開存儲和應(yīng)用。除了工業(yè)之外，能源行業(yè)、交通行業(yè)、智慧城市等等，也是同樣的場景。”

他指出，消費互聯(lián)網(wǎng)慣性的思維，是建立高可靠、高性能的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，即使這些設(shè)備消耗大量的電力，但是電力成本可以通過應(yīng)用的價值來換取，比如在海量客戶端上獲取海量的數(shù)據(jù)，并且不受限制，隱私也不是大問題，數(shù)字價值得到體現(xiàn)。

不過，這種思維在消費互聯(lián)網(wǎng)時代取得成功，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和能源互聯(lián)網(wǎng)時代確面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。因為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和能源互聯(lián)網(wǎng)的項目大多遍及整個國土，電力供應(yīng)不僅僅只是大中城市的需求，其他地方并不能保證100%長期不斷電。過去100多年里，電池的能量、存儲密度等發(fā)展都是線性的，增長基本已達到極限。

“我們現(xiàn)在發(fā)展到一個階段，確保大型電網(wǎng)穩(wěn)定的運行是非常重要的事情。”

此外，他表達了一個重要觀點是：對于能源互聯(lián)網(wǎng)，不能像依賴傳統(tǒng)消費互聯(lián)網(wǎng)場景下的云計算的方式，而是要在用戶側(cè)、數(shù)據(jù)現(xiàn)場解決問題，同時能高度節(jié)省帶寬，在無網(wǎng)絡(luò)的情況下進行工作——這種情況下，可以看到邊緣計算引入的必要性。

在其后的演講中，劉江川院士詳細(xì)解釋了何為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)場景下的邊緣計算，以及他們目前采取的應(yīng)對挑戰(zhàn)的解決方案。

以下為劉江川院士的演講速記，雷鋒網(wǎng)做了不改變原意的編輯與整理。

很榮幸接受CCF-GAIR的邀請，在這里做一場關(guān)于《能源互聯(lián)網(wǎng)視角下的邊緣計算》的報告，談一談我們在這一段時間遇到的機遇、挑戰(zhàn)和方案。

我本人長期在學(xué)術(shù)界工作，從1999年開始在香港科技大學(xué)、香港中文大學(xué)和加拿大西蒙菲莎大學(xué)開展研究，我們的研究得到了加拿大自然科學(xué)基金、加拿大工業(yè)部等多方的支持，從2018年開始，我也進入工業(yè)界，創(chuàng)辦了江行智能，并且得到紅杉資本、松禾資本和百度風(fēng)投支持。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是一個新興的概念，其中包括工業(yè)、能源、交通、智慧和城市等等，目前正在飛速的在跑道上前進。在這個時段的終端是工業(yè)性質(zhì)的傳感器，而我們要做的事情是真正將工業(yè)應(yīng)用帶到互聯(lián)網(wǎng)世界里面，以互聯(lián)網(wǎng)來促進工業(yè)的應(yīng)用。

我本人經(jīng)歷了這幾個時期，現(xiàn)在也正在往工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的大道上前進，所謂的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不僅僅是做互聯(lián)這件事情，今天的互聯(lián)網(wǎng)也不僅僅像一開始做互聯(lián)這件事情，今天的互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)變成了分布式的數(shù)據(jù)處理器，和分布式數(shù)據(jù)采集器。

在這里，我們看到的底層通訊、上層的存儲、上層的應(yīng)用和計算融為一體，這是非常重要的轉(zhuǎn)變。不僅僅是互聯(lián)，而是在這當(dāng)中展開存儲和應(yīng)用。除了工業(yè)之外，能源行業(yè)、交通行業(yè)、智慧城市等等，也是同樣的場景。

從2016年才進入這個時代，我們面臨了非常大的挑戰(zhàn)，從消費互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)的場景里面，會看到在消費互聯(lián)網(wǎng)的時候有一些慣性的思維，這些思維認(rèn)為在過去十幾年里已經(jīng)建立了高可靠、高性能的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，比如說長時間不間斷的工作，在斷電的情況下有備用電源切入，它會消耗大量的電力，這些電力通過應(yīng)用的價值來換取。

另一方面，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施也非常優(yōu)秀，有高吞吐、低延時網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，現(xiàn)在達到Gbps。隨著5G，延遲可以降低到10毫秒左右甚至是1毫秒。

在海量客戶端上，能獲取海量的數(shù)據(jù)，并且不受限制獲取數(shù)據(jù)，隱私也不是大問題，數(shù)字價值得到體現(xiàn)。這是消費互聯(lián)網(wǎng)時代的慣性思維。

這些思維在消費互聯(lián)網(wǎng)時代是成立的，而且是非常成功的應(yīng)用。但是，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)的時代，實際上我們面臨的挑戰(zhàn)非常之多。

因為消費互聯(lián)網(wǎng)是在城市里面，特別是在中心城市得到了應(yīng)用，但是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)是遍及整個國土，所以基礎(chǔ)設(shè)施就有一些問題。電力供應(yīng)雖然在中大城市不是問題了，但是仍然有斷電的情況，由于一年時間各種原因造成的斷電，并不能保證百分之百的長時間有電。

能源供給的角度，電池也是很大的問題，在過去這100多年的歷史，電池的發(fā)展是線性發(fā)展的，它的能量、存儲密度，基本上是線性的。從一九七幾年第一個鋰電池專利產(chǎn)生到現(xiàn)在，增長已達到極限。

從網(wǎng)絡(luò)來說，中大城市感覺都已經(jīng)覆蓋了，對于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)來說，或者是能源互聯(lián)網(wǎng)來說，你的很多設(shè)備都是在偏遠地區(qū)，在戈壁灘、沙漠上，3G和4G網(wǎng)絡(luò)或者是5G網(wǎng)絡(luò)未必都非常理想，真正的網(wǎng)絡(luò)覆蓋從國土面積來說未必能提升1%，這是典型的挑戰(zhàn)。

來看典型的例子，比如說中國高壓線路運檢，現(xiàn)在高壓線路是150萬公里，特高壓是世界領(lǐng)先定位。我們現(xiàn)在發(fā)展到一個階段，確保大型電網(wǎng)穩(wěn)定的運行是非常重要的事情，也是除了建設(shè)之外非常重要的事情。運檢需求持續(xù)增多，就需要無人機的運檢。

電網(wǎng)要實現(xiàn)24小時的監(jiān)控比起城市的安防監(jiān)控來說，難度完全不同。電網(wǎng)大量的鐵塔是處在深山老林和戈壁灘上，溫差很大、高度的電磁干擾，網(wǎng)絡(luò)是很弱的，不像城市里面有非常好的3G、4G、5G的網(wǎng)絡(luò)，通過回傳數(shù)據(jù)到云上解決問題，像消費互聯(lián)網(wǎng)一樣。在能源互聯(lián)網(wǎng)下，可能有信號，但是很難做到全覆蓋、高速度的視頻回傳。

能源供給也是一個問題，你可能認(rèn)為鐵塔不缺電，但實際上它是沒有電的，所以就需要從太陽能供電，這對于能耗是一個非常大的挑戰(zhàn)。

比如說國網(wǎng)的企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，對于通道可視化的設(shè)備，要求在最低照度下能工作，整機峰值功率不超過8瓦，但是仍然要做人工智能的應(yīng)用，大家做過人工智能就知道挑戰(zhàn)在哪里。

所以，對于能源互聯(lián)網(wǎng)，你不能依賴傳統(tǒng)的消費互聯(lián)網(wǎng)場景下的云計算方式，更多是需要在用戶側(cè)、數(shù)據(jù)現(xiàn)場來解決這些問題來達到實時的應(yīng)用，同時能高度節(jié)省帶寬，在無網(wǎng)絡(luò)的情況下進行工作。

嵌入式系統(tǒng)也會遭受很大的挑戰(zhàn)，軟件方面，隨著人工智能的發(fā)展，希望快速替換算法，這個矛盾怎么解決，包括傳感器不光是視覺傳感器，還要引進溫度傳感器、局部放電傳感器等等，這都帶來了多種挑戰(zhàn)。

這種情況下可以看到邊緣計算引入的必要性，所謂的邊緣計算是指靠近數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用等核心能力為一體的開放平臺，就近提供服務(wù)。這對于能耗要求較低的情況下，特別是實時業(yè)務(wù)、以及安全隱私考慮方面是非常重要的。

2025年的時候預(yù)計有50%的數(shù)據(jù)會在邊沿側(cè)分析存儲，參考國內(nèi)云計算市場，在2013年的時候不到50億人民幣，在過去這么多年平均增速達到70%以上，所以，邊緣計算也將經(jīng)歷這個過程。

應(yīng)該說到2020年，整個物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備有500億左右，是非常高速的增長，在非常多的數(shù)量下需要智能化、低延時和本地組網(wǎng)，采用邊緣技術(shù)的技術(shù)，作為和云計算相輔相成，或者是云計算下半場的技術(shù)，來共同達到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能互聯(lián)網(wǎng)的要求。

整體而言，它是更穩(wěn)定、更實時、更經(jīng)濟、更安全的解決方案，可以認(rèn)為是云計算2.0，也是在弱網(wǎng)、弱電的情況下達到毫秒級的響應(yīng)，大幅節(jié)省帶寬成本、保護用戶的隱私。

這是邊緣計算產(chǎn)生的背景，實際上我們可以看到，雖然人人都講邊緣計算，邊緣計算概念仍然分很多層次，大家定義也未必一樣。

橫向平臺方面，包括云平臺做下沉的服務(wù)，包括芯片廠商在做這個工作，也包括AI的能力，在上層有多種多樣不同的場景，在下層有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的傳輸協(xié)議，智能芯片和傳感器等等。

邊緣到底在哪里？這是根本性的問題，你會得到不同的答案，它們都有一定的道理，從鏈路上來說，從端到云不是一點而是若干個點，這若干個點都有可能會成為邊緣，這些點都是互為合作的，以此形成邊緣計算的生態(tài)。

典型的Edge也是自然的定義，這種定義下，從學(xué)術(shù)角度來說是覆蓋網(wǎng)絡(luò)的概念。覆蓋網(wǎng)絡(luò)概念應(yīng)用最多是云計算的下沉，或者是CDN的計算賦能。

從這個角度來說，來看亞馬遜的分布式數(shù)據(jù)中心AWS Claud，在全球有65Availability Zones Within ，22個Geographic Regions。Akamai最大的CDN廠商有24萬的服務(wù)器分布在120個國家。

在這種情況下，城市級會有分布式的部署，在全球或者是全國，是幾百、幾千到萬的級。延遲基本上在100毫秒左右。

針對消費互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用是可以的，云游戲的應(yīng)用也是可以的，但如果更低的就可以看到第二種情況，Edge是IoT與互聯(lián)網(wǎng)，這種定義的典型場景就是移動邊緣計算，把5G基站作為邊緣計算的載體，通過網(wǎng)絡(luò)切片的技術(shù)給工業(yè)現(xiàn)場。

我們可以看到國內(nèi)的3G、4G的基站數(shù)量接近500萬個，5G可能會達到1千萬個。這樣的延遲比分布式數(shù)據(jù)中心要小得多，基本上能達到50毫秒的延遲。

但是這里有一個挑戰(zhàn)，5G的耗電已經(jīng)非常多了，再加上計算就更多了，因為計算的耗電是通信之上。另一方面，一旦遇到災(zāi)害性事故，還是常見的，比如說龍卷風(fēng)、臺風(fēng)的襲擊，造成電網(wǎng)的斷電、基站的斷電，在斷電的情況下你是保通信還是保基站？這種情況下，負(fù)載遷移也是非常大的挑戰(zhàn)。

另外一個更重要的是在前兩個方面，大家走的思維還是云計算，所謂云計算的下沉地或者是最終下沉到5G的基站上，怎么樣做企業(yè)服務(wù)、怎么樣把原來抽象的企業(yè)應(yīng)用真正落到實地，這一塊還有非常大的挑戰(zhàn)。這一塊更進一步的Edge就是我們認(rèn)為的OT meets IT。

這是邊緣節(jié)點最靠近工業(yè)現(xiàn)場的節(jié)點，分三個層次，分布式數(shù)據(jù)中心構(gòu)成了邊緣計算的整體。在這個點上，我們要做的是創(chuàng)建面向泛工業(yè)場景的具有高度軟件兼容性、可靠性和可拓展性邊緣計算方案，達到實時性、安全性、低功耗性和弱網(wǎng)的適應(yīng)性。

從產(chǎn)業(yè)來說，國家電網(wǎng)的能源互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略。現(xiàn)在電網(wǎng)的形態(tài)發(fā)生了非常大的變化，已經(jīng)從建設(shè)周期轉(zhuǎn)向了維護周期，安全運行的壓力是非常大的，電網(wǎng)運營也遇到很大瓶頸，也遇到了很多的挑戰(zhàn)，特別是互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟、數(shù)字經(jīng)濟、社會經(jīng)濟形態(tài)的變化。

從國家電網(wǎng)來說，今年提出了能源物聯(lián)網(wǎng)概念，用互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)來推動能源技術(shù)的發(fā)展。可以看到，國網(wǎng)系統(tǒng)接入設(shè)備在今年5.4億左右，但是2030年達到30億左右個設(shè)備，從傳統(tǒng)自發(fā)到未來主動的系統(tǒng)，大量利用電子器件構(gòu)建電能流動的聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和智能化的傳送。

可以看到會有各種控制類、采集類的需求，在連接模式上，跟互聯(lián)網(wǎng)的模式會越來越接近，但是時延要求是毫秒級，這是必須做到現(xiàn)場邊緣計算，在采集類也有同樣的需求。

從國網(wǎng)的角度來說，邊緣計算會有一些代表性的應(yīng)用，比如說預(yù)測性運維、電容型設(shè)備絕緣在線檢測、隔斷開關(guān)狀態(tài)圖像識別等等，這些對時延要求都是非常高的，你很難用傳統(tǒng)傳輸?shù)皆频姆桨附鉀Q。

另外，隱私和數(shù)據(jù)量要求也是很高的，還有安防監(jiān)控、鐵塔的通道可視化、變電站監(jiān)控、工作效率的提升和儲能設(shè)備的智能化運維等等，都需要邊緣計算的介入。

當(dāng)然，對于實時性、邊緣性的要求非常高，比如說地點保護類達到10-15毫秒。在這上面可以進一步發(fā)展其他類型的應(yīng)用，比如說電池，在BMS系統(tǒng)上跟云進行配合，還可以接入能源控制器做有序的服務(wù)，以達到儲能設(shè)備運維、電動汽車數(shù)據(jù)分析和匯集，來做到電池的梯次利用。

在這一塊可以看到，有非常多的應(yīng)用場景，在過去這幾年里，從十幾年前就開始相關(guān)的研究，在過去幾年，物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算方面做了嶄新的工作，包括邊緣計算存儲、分發(fā)計算、邊-云協(xié)同計算與服務(wù)空分復(fù)用-多條散射通信、大規(guī)模無源感知與定位、智慧能源系統(tǒng)和電池管理方面的工作。

一方面是從物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點到邊緣計算節(jié)點的無緣感知和通信，在未來，邊緣節(jié)點應(yīng)該是第一個或者是最近有電源供應(yīng)的節(jié)點，再往前，傳感器在未來理想狀態(tài)下是不需要電池供應(yīng)的，因為電池的能量有限，電池也帶來非常多的問題。

比如說污染的問題，如果所有都要靠電池支撐，那以后500億-1萬億以上的設(shè)備、傳感器是無法想象怎么樣提供這樣的能量，從傳感器到第一個能量供給點的邊緣節(jié)點，你應(yīng)該創(chuàng)造無源的通信，特別是散射通信。

我們作出了一系列的工作，包括在2018年的Acm Mobisys，極大的提升了傳輸?shù)乃俾省Ｎ覀円沧龅蕉嗵膫鬏?#xff0c;這樣極大的提升了傳輸?shù)木嚯x，也能夠避開障礙。

這個發(fā)表在Acm Mobisys2018年上。在今年的Acm Mobisys上，我們也展示世界第一個分布式的做信號的激勵，而不僅僅是從單一的源頭激勵，這樣就能使傳輸?shù)乃俾屎途嚯x進一步得到提升，另一方面，仍然可以做數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)的通信。

我們從周圍環(huán)境里面采集能量，而不僅僅依靠電池和激勵能量，周圍的環(huán)境包括WIFI信號，還包括聲音信號，已經(jīng)做到街道環(huán)境噪音就能滿足計算能力和傳輸能量。這是我們在這方面的工作。

另一方面，我們需要計算平臺，邊緣計算的引擎又是什么樣的呢？相對云計算來說，云計算有統(tǒng)一的計算平臺，它的開發(fā)需要兼顧異構(gòu)，在邊緣側(cè)需要兼顧異構(gòu)。

在性能方面，云計算是穩(wěn)定的計算環(huán)境，穩(wěn)定的資源，但是在邊緣側(cè)，也需要克服異構(gòu)。總體上來說，你需要兼顧通用性、工業(yè)和能源場景下大量的專用型的需求。

在IoT應(yīng)用的投資非常大，隨著IoT的增加，投資是超線性的。在計算架構(gòu)OS方面，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)面對10倍以上的復(fù)雜性，工業(yè)協(xié)議達到100倍的復(fù)雜性，在Devops上達到100倍以上，業(yè)務(wù)場景由于碎片化程度極高，甚至能達到1000倍以上的復(fù)雜性。

在這一塊，大家有不同的技術(shù)路線，一方面從數(shù)據(jù)中心下沉，從云端來發(fā)放配置信息，以實現(xiàn)本地的服務(wù)，這基本上是云計算廠商和CDN廠商的路線。

另外是直接面對工業(yè)現(xiàn)場，也是剛剛談到OT和IT結(jié)合的場景，需要邊緣計算的中間件來應(yīng)對邊緣計算的硬件，傳感和通信。

Linux Foundation 旗下的EdgeX Foundry是完成了到IoT終端、網(wǎng)端和終端服務(wù)器的部署，解決了OT和IT融合的關(guān)鍵業(yè)務(wù)的挑戰(zhàn)，特別是它建立了操作性的框架，使傳感器解耦，最終達到云邊協(xié)同和智能應(yīng)用和設(shè)備、數(shù)據(jù)的接入，我們看好EdgeX Foundry的發(fā)展。

在這個基礎(chǔ)上，江行智能做了Edgebox，是EdgeX的落地實踐。我們有自己邊緣計算的硬件、集成了的芯片和電源管理系統(tǒng)，達到了極低的能耗和極高的實時性、穩(wěn)定性。

另一方面，在上面實現(xiàn)了NPU、CPU和MCU的全面容器化，并且在上面搭載多種針對特定場景的邊緣智能服務(wù)。在下可以兼容多種設(shè)備和傳感器，打造具體的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品，再往上，達到云中立和云的對接，并且做到邊緣協(xié)同和多種邊緣節(jié)點的協(xié)同工作。

另一方面，我們建立了相對完整的邊緣物聯(lián)網(wǎng)的計算軟件環(huán)境和OT設(shè)備的連接方案，達到了廣泛的兼容性和企業(yè)級的配套服務(wù)。

在下一步的發(fā)展中，邊緣計算技術(shù)和行業(yè)的結(jié)合仍然面臨著非常多的挑戰(zhàn)，在這里可以做簡單的總結(jié)，一方面是大家需要考慮服務(wù)云邊緣的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，特別是多層次的數(shù)據(jù)匯集、高度異構(gòu)的用戶需求。

另外是邊緣網(wǎng)絡(luò)資源分配與數(shù)據(jù)傳輸策略，包括通信和計算、存儲如何的結(jié)合，移動和固網(wǎng)如何結(jié)合，能量、帶寬和延遲如何結(jié)合。在邊緣數(shù)據(jù)處理與端-邊-云的協(xié)同，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理、時序數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)的系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。

邊緣節(jié)點安全隱私價格，數(shù)據(jù)、設(shè)備歸屬、傳輸、分享安全與隱私等方面也在不斷的解決，我們也在不斷的努力。

謝謝大家。

未來智能實驗室的主要工作包括：建立AI智能系統(tǒng)智商評測體系，開展世界人工智能智商評測；開展互聯(lián)網(wǎng)（城市）云腦研究計劃，構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)（城市）云腦技術(shù)和企業(yè)圖譜，為提升企業(yè)，行業(yè)與城市的智能水平服務(wù)。

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總結(jié)

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