驱动遥远的未来：5G 和边缘机器学习

边缘计算已经成为一种热门词汇有一段时间了，它是一种逐渐发展的网络趋势，似乎没有减慢的迹象。最近的一些发展，包括5G网络的广泛部署，已经汇聚在一起，将边缘计算巩固到企业技术路线图中，并推动了一整套新的用例。

从智能城市到工业4.0

当然，边缘计算得到了来自一些全球最大制造商和零售商的极大兴趣。从亚马逊到思科，从谷歌到英特尔，通过微软和英伟达等公司，市场中已经有成熟的产品，并且在许多情况下有高度集中的产品线，专门针对边缘计算。这本身就是几年前发生的转变，当时边缘部署往往使用标准网络基础设施和硬件。最近，ResearchAndMarkets.com的一份报告估计，到2025年，边缘计算基础设施收入将达到179亿美元，另外还有10亿美元的光模块和网络，以支持数据传输的改进。

边缘网络通常与非常广泛的应用程序相关联，从智能城市、完全自动化的车辆和各种人工智能和机器学习应用程序，这些本身就是一个独立的领域。边缘网络针对两个关键方面的原因是，它们对于这些应用程序至关重要，即低延迟和可靠性。通过在网络边缘处理数据，可以立即获得可用的洞察力，而不是因传统的网络延迟、云处理、分析和最终操作而延迟。这对于工业4.0应用程序、智能城市和自动驾驶汽车尤为重要，因为延迟可能会导致后者产生直接的危险，并且会导致其他领域的重大成本增加。

延迟：敌人第一号

降低延迟的竞争与未来通信网络的发展密切相关，尤其是5G，尽管基于低地球轨道（LEO）的卫星连接的开发也可能带来低延迟的连接。5G技术的潜力，例如波束形成和大规模多入多出（MIMO）技术，在边缘网络的实际应用中非常重要。最近，谷歌云和爱立信合作开发了新的边缘云解决方案，包括在意大利电信公司TIM的网络上进行企业应用的试验，目标是自动化TIM的核心5G网络、基于云的应用程序和谷歌云解决方案，针对汽车、运输和制造业等领域。

同样针对运输和制造业，Verizon最近推出了私有的本地移动边缘计算（MEC）服务，采用微软Azure，并且在今年早些时候将私有5G服务与亚马逊网络服务（AWS）集成，Verizon将自己定位为连接性和物联网框架提供商，允许企业选择其首选的云提供商。

向NFV迈进：5G增加了额外的价值

这种竞争是市场规模的指标——事实上，高德纳研究公司2018年的报告预测，企业生成的数据中在集中数据中心或云外处理的比例将从2018年的10%增加到2025年的75%。正如高德纳在报告中强调的，5G连接将成为边缘计算的关键驱动因素，尤其是边缘的人工智能和机器学习的需求。5G独立（SA）网络中内置的技术，例如网络切片，可以为关键应用程序提供专用容量，这对于工业4.0背景下的人工智能/机器学习的成功至关重要。

边缘市场中的另一个基本转变可能是网络功能虚拟化（NFV）的发展，它使企业能够根据特定的硬件需求配置和重新配置标准硬件。尽管行业范围内的标准是一个主要的障碍，但有几项计划正在寻求突破并在云原生网络周围建立更广泛的共识。特别是，ETSI NFV行业规范小组在2020年11月制定了一个路线图，概述了如何在NFV框架中管理容器化的虚拟网络功能（VNFs）。

边缘：驱动计算的未来

边缘人工智能和机器学习所实现的应用，通过5G连接和可能出现的NFV框架得到巩固，确实令人信服。例如，自动导向车辆（AGV）和自动移动机器人（AMR）在工厂和仓库中，特别是在供应链的履约端，推动了边缘部署中计算机视觉和机器学习的采用。低延迟和立即处理传感器和视频数据对于确保安全边际和推动运营优化和效率至关重要。

虽然5G独立（SA）网络仍然处于推出阶段——除了已经采取这一步骤的众多私人网络——大型行业玩家正在大举押注5G和边缘计算及网络作为关键市场驱动因素。任何企业都能够在数据实际来源附近处理事务和存储数据的能力，将迅速成为工业4.0成功的关键标志，触发一系列下游效益，例如预测维护、NFV和现实世界自动化。边缘计算和网络作为一个关键市场驱动因素的能力将迅速成为工业4.0成功的关键标志，触发一系列下游效益，如预测维护、NFV和现实世界自动化。