根據IDC預測，到2020年，物聯網會有500億感知設備，邊緣計算將為未來的百億終端提供AI能力。邊緣計算、AI芯片以及5G技術的發展該何去何從，是一個非常值得探討的問題。

未來的AI，屬于邊緣智能。

根據互聯網數據中心(IDC)預測，到2020年，物聯網會有500億感知設備，50%的計算會在邊緣設備上進行。

正如IDC的預測，隨著越來越多的設備連接到互聯網并生成數據，云計算可能無法處理如此龐大的海量數據，尤其是在某些需要以疾速處理數據的場景中。

邊緣計算，必將成為云計算的另一種解決方案。

12月13日，由中關村海淀園管委會主辦的閉門論壇《邊緣智能+AI芯片》在北航致真大廈順利舉行。

與會嘉賓包括：中關村海淀園管委會產業規劃發展處處長舒畢磊，北京智元研究院常務副院長曹崗，新智元創始人兼CEO楊靜，智友天使學院、北航機器人研究所所長王田苗，中國信息化百人會執委安筱鵬，華為集團標準與產業部首席產業規劃專家史揚，小蟻科技首席戰略官、中科院計算所上海分所所長孔華威，阿里云IoT高級技術專家龍一民，科大訊飛集團副總裁訊飛研究院聯席院長李世鵬，Autowise創始人兼CEO黃超，云天勵飛研發總裁李愛軍，的盧深視CEO戶磊。

此次閉門論壇聚焦邊緣智能與AI芯片，力求從技術、空間、項目落地、資金和產業政策上形成閉環，來共同推動整個邊緣智能與AI芯片的發展核項目落地。

中關村海淀園管委會產業規劃發展處 舒畢磊處長做開場致辭

舒畢磊表示：“中國的技術這幾年在飛速發展，但是能否有自己的話語權還是問號。從2015年開始，在AI領域上便出現了很大的分歧，不管是資本還是政府，都在大規模支撐基礎研究，中國跟美國的差距越來越大。邊緣計算和AI芯片隨著5G時代的到來，包括智能終端、智能網聯汽車的發展，原來以中心化云端計算是否還能支撐這些產業的發展？整個下一步的人工智能或者物聯網的發展方向是什么？希望在座的專家、企業家能夠為海淀，乃至北京市就有關如何支撐人工智能的發展路線進行研討?！?/p>

邊緣計算使能數字世界和物理世界協同

邊緣計算，通過對物理世界的數據感知采集，在數字空間里面構建起數字空間的模型，運用數字世界的算力模型驅動物理世界。

如果在云的世界構建數字世界和物理世界協同面臨很大的挑戰，包括帶寬成本的挑戰，包括時間的問題，包括安全隱私，包括可靠性等一系列問題。

華為集團標準與產業部首席產業規劃專家 史揚

史揚表示，需要建立一個智能的分布式架構，實現物的自主化和物的協作化。物的協作化包括物與物協作、物與本地協作、物與云協作。智能的分布式架構面臨業務實時，成本有效，智能協同等諸多挑戰。

工業等行業其實一直執行在邊緣計算，例如工業plc，工業網關等，主要問題在于需要提升算力和智能，需要通過開放平臺提高互操作，需要邊云協同來提升資源有效利用和協作。

邊緣計算本質是開放的分布式平臺，通過開放的平臺使能智能控制，智能計算，智能連接等服務。

史揚表示，邊緣計算是云計算的延伸，它與云計算各有所長，云計算擅長全局性、非實時、長周期的大數據處理與分析；邊緣計算擅長現場級、實時和短周期智能分析等。

邊緣計算與云計算需要緊密協同才能使能分布式智能。邊云協同包括三個層次協同：云邊IaaS協同，云邊PaaS協同和云邊SaaS協同，從而實現數據協同、網絡協同、服務協同等六類協同。

邊緣計算和云計算構建起連續的，無處不在的ICT資源服務，可以在任何一個地方隨時隨地計算，隨時隨地決策。

發展邊緣計算，AI芯片是必不可缺的。那么邊緣計算需要什么樣的芯片呢？

史揚認為，從芯片的角度，要適用于邊緣設備在性能、功耗耗與尺寸之間進行平衡；發展趨勢角度看，邊緣計算專用芯片在架構復雜度，支持AI算法多樣化以多場景適應性上不斷創新。需要邊云協同的AI體系架構來降低應用開發和部署成本，以更有效地利用基礎設施的資源。

邊緣計算，視覺賦能

邊緣計算里面，視頻最重要，5G里面最重要的也是視頻。

小蟻科技首席戰略官中科院計算所上海分所所長孔華威

孔華威認為，未來的互聯網流量也將集中在視頻上產生，視頻是注意力經濟特別強調的地方。2019年投資的方向也是視頻。

席間，舒畢磊問及孔華威：“您覺得人的計算方式，比如眼睛看完事物以后，屬于邊緣計算還是云計算？”

孔華威表示，屬于邊緣計算。當面對一些照片，自閉癥患者算是云計算，因為數據直接傳到腦袋里面，中間沒有經過邊緣計算，他的數據沒有整合，生理上證明他所獲得的所有數據是直接存進腦中，所以自閉癥患者雖然處理單向信息非常厲害，但由于缺乏對綜合數據的快速處理能力，無法迅速與外界進行交流與互動——也可以說是，缺乏邊緣計算的能力。

小蟻科技是邊緣智能的賦能者，在AI芯片領域也早有規劃，并取得了一定成績。

其QG8241 AI VPU芯片、QG2101A AI IoT芯片和QG2121A Analog NNU 芯片，分別針對不同的應用場景。其AI特性包括基于神經網絡的圖像分類、人臉檢測/人臉識別、物體檢測/物體識別、手勢識別/姿態識別。

5G鋪路，邊緣計算助力AI

5G即將到來，屆時將會有數萬億的終端和物體位于網絡邊緣。

那么5G到底能給用戶帶來什么有點？

科大訊飛集團副總裁訊飛研究院聯席院長李世鵬

李世鵬認為，5G能夠帶來很多優點。5G延時很小、帶寬很寬，容量大了以后可以在5G基礎上的通信領域里解決目前遇到的很多問題。

雖然說5G解決了通信方面很多問題，但是水漲船高，數據量、安防網絡等也在迅速增長，通信在某種意義上仍然還是一個問題。由于IoT節點比較弱，很多人還是愿意把很多處理放到IoT節點之外去處理，比如云上，但是IoT本身直接加上云有很多問題，需要邊緣計算來解決。

這時候要提供可靠有用的可以執行的商業模式。5G的快速處理、低延遲等可以在迅速響應方面提供一個新的途徑，對端、邊緣、云上進行優化，而且可以聯合起來優化。包括用戶體驗，包括耗能，包括計算的負載，包括性能。

而邊緣計算就可以做：

支持盡可能接近源的數據處理的基礎設施；

更快的處理，更低的延遲和更好的客戶體驗；

邊緣計算可以在端點設備上進行，即與基站共同定位/共享的計算設備，以及更接近用戶設備的微數據中心。

其優勢在于：

快速處理提高了客戶滿意度和用戶體驗；

支持緊急醫療等關鍵處理；

從用戶體驗、功耗、計算負載、性能、成本等方面，在物聯網設備、邊緣設備和云設備之間智能配置資源，為聯合優化提供了一種新的途徑。

英特爾中國研究院首席工程師通信架構實驗室總監張旭

張旭首先對4G與5G的區別做闡述。

4G核心網是集中式的，比如北京市有一個網關或者一個省有一個網關，網關部署非常集中。這樣在4G網絡中，如果想把設備往邊緣部署，可以部署到網關位置，但不能離用戶很近，延時不能進一步降低。如果要部署到離用戶非常近的位置，就要在接入網和核心網接口處做特殊的本地路由，實現方式復雜，互通困難。

在5G核心網中，通過控制面和數據面分離的設計，數據面可以支持分布式網關，分布式網關可以部署到基站附近，邊緣計算業務可以直接部署到分布式網關的位置，這樣網絡拓撲邏輯功能沒有變化，只是把網關的功能下沉到網絡邊緣去，就可以在5G網絡中支持邊緣計算的業務。和4G相比，這是5G網絡非常大的特點和變化。

為了支持邊緣計算，5G也在業務質量保障方面有很大的提升。

在4G條件下，如果手機連到數據中心里，在網絡中只區分用戶，而不區分是什么應用，任何屬于一個用戶一個手機的應用，服務質量是一樣的。

在5G里面通過更細致的QoS分類，定義了更細的業務類別，可以在網關處給 不同QoS類別的應用數據打上標簽，這樣在核心網和接入網里面就可以按照業務類型來控制網絡的參數，比如延時，速率等。例如，5G定義了AR應用的指標，包丟失率為10-6，延時10毫秒。這個QoS對網絡數據面性能要求很高，也非常挑戰。5G的網絡架構，定義了對業務數據按需調度和優化的框架。

整個5G框架里面，根據需要對每個業務進行特殊的調度和優化。

在AI 芯片方面，對于一個邊緣設備來說功能可能是非常專有的，可以通過定制芯片實現。但在邊緣計算數據中心， 要支持多種AI應用，系統設計難度很高。

目前AI的研究方向，發展非常迅速，算法沒固定，AI應用集中在理解層面、感知層面，前沿研究變得非?？欤绾巫龅礁咧悄艿膶用娑际茿I研究的新領域，對邊緣計算的AI 芯片也提出了更高，更靈活的要求。

所以在邊緣數據中心，AI芯片的通用性要求很強，特別是要考慮新的算法，長尾的AI應用等等。

5G是否決定邊緣智能？

在主題演講過后，由新智元創始人、CEO楊靜主持，圍繞邊緣智能和AI芯片展開了自由研討。

新智元創始人、CEO 楊靜

楊靜：5G在邊緣智能的時代是不是一個定義者？是不是5G會成為邊緣智能領域里面決定性的？

史揚：有一點很關鍵，技術發展的歷史時間很長，以工業為例，之前有自動化很多技術，并且存在了很多年。現有的很多行業已經有了技術底座，現在一個新的技術進來不是顛覆過去，而是對原有行業賦能。

第二，在今天的產業深度融合的探索階段，解決的問題在早期一般是特定場景的特定問題，場景很關鍵，任何一個技術要能落地必須調整場景。

5G除了解決低時延、高帶寬，低功耗的問題，5G必須找準行業。5G定義了網絡切片的框架，有這個機制，就意味著它能不斷在場景的驅動下去成長、不斷成熟。在工業等特定行業場景，5g如果能把技術和經濟有效性問題解決好，應該會有很廣闊的應用場景。

張旭：對于5G來說，基本上從技術角度對邊緣計算做了較好的應對，整個架構、設計、實現方面都考慮得比較周到。

5G非常希望邊緣計算成為最主要的應用，但是就像大家都說的，很多無線網絡的應用沒有辦法預估它到底最后哪種應用會脫穎而出。

實際在推動整個產業化的過程還是有挺大的阻力，邊緣計算作為5G的網絡來說是一筆非常大的投資，邊緣計算投下去之后肯定需要能夠收回這筆投資。若是不太清楚將來最主要的應用是什么的時候，這筆錢到底投還是不投，對運營商來說就是一個大問題。

很多邊緣計算是非常長尾的應用，有時候這個工廠需要，那只是在這一個小范圍需要，整個5G網絡是全國性的網絡，這個投資是非常非常巨大的。誰投下去，到底什么應用能夠把這些設備用起來，你投的時候并不知道是什么應用，很有可能你投下去之后應用不見得適合你的硬件，也有很大的不確定性。

整個邊緣計算如果是長尾的應用，沒有最主要的應用的話，那就變成雞生蛋，蛋生雞的問題。也有可能投了應用幾年之后業務量才上來了，那實際我也不知道到底能不能收回這筆投資。最后到底運營商是投還是不投，是一個問題，需要有一定的探索。

楊靜：中關村正在著手建設一個自動駕駛的產業園區，關于自動駕駛產業園的規劃思路和建設經驗，還請黃超做一個分享。

Autowise創始人、CEO 黃超

黃超：自動駕駛一兩年確實很火，今年卻變了風向。之前大筆融資、秀各種團隊，而今年大家紛紛開始走落地的路線，我們也專注在無人駕駛落地到環衛領域。

我們也會去看一些園區到底是如何進行規劃的，到底是不是真正能夠對公司起到幫助。

產業園對自動駕駛的支持，主要是了解他們想要的東西是什么。舊的招商模式無非就是給樓、給地、給稅收優惠，然而這些“優惠政策”在現在的自動駕駛創投企業是不需要的，因為短期內很難做到盈利，最重要的是給予相應的服務，業務要給予到位。

上海嘉定有無人駕駛測試區，上汽、沃爾沃都在其中，自動駕駛人才比較聚集，也有一兩所學校。把自動駕駛很關鍵的東西跟車相關的改裝改造也集成到產業園里，自動駕駛的企業進去之后非常舒服——隔壁就是幫我們改車的。我在這兒研發好之后，隔壁幫我們改裝一下，就可以在路上跑，整個就是一條龍服務。

最后是資金的問題。現在確實是寒冬，有的地方可能會提供相關的支持，對于企業來說是有吸引力。