MEC的生态和愿景

毫无疑问，MEC是实现5G愿景的重大利器。
一种新兴技术和生态的诞生与兴起，网关边缘计算，需要背后商业模式的强有力支撑。
面向未来，业界对边缘业务平台的各种应用场景有着很好的憧憬与期待。
美好的愿望要变成现实，也需要整个产业链的共同努力。

虽然目前边缘计算的商业模式还在探索过程中，但在产业链的共同推进努力下，后续不仅会涌现大量“节流”型的边缘应用，也会有海量的“开源”型业务诞生，实现设备商、运营商、业务商三赢的格局。

边缘计算的兴起

从那时起，边缘计算能力一直在提高。

2017年，为了扩展低性能的计算设备，Movidius神经计算棒以低于100美元的价格，仅需0.5W的电量便能进行每秒一千亿次浮点计算。

2018年，华为推出了麒麟980处理器，在0.1W的电量下可以完成每秒五千亿次的浮点计算。
其他供应商紧随其后。
谷歌发布了Edge TPU Units，瑞芯微（Rockchip）公布了RK3399。
这两个约每秒能够处理3万亿次浮点计算，成本在100美元左右。

2019年，带有人工智能技术硬件加速的器（特别是神经网络）的特定微型计算机得到普遍使用。
所有关键的硬件厂商都陆续发布了AI软件栈的边缘优化版本，网关边缘计算价格，这进一步提高了性能。
目前，网关边缘计算产品，一般使用的AI板有，谷歌的Edge TPU——使用专门的ASIC芯片制作而成用以处理AI的预测推理功能。
价格低于100美元的英伟达Jetson Nano 配备了128个英伟达CUDA。
瑞芯微发布的 RK3399 Pro——带有神经网络处理器的开发板（其性能甚至略优于英伟达Jetson Nano）。

物联网技术的大幅提高让我们得以发展nBox——这款边缘计算设备不仅能够借助多达12个通道记录高质量音频，并且还可以通过边缘计算实现人工智能。
所谓边缘计算，是指大多数处理过程将通过本地设备实现而无需交由云端完成。

边缘计算为什么重要？

边缘计算之所以存在，是因为它承担了与云计算不同的功能。

在制造现场，产生的数据多样而繁杂，然而并非所有数据都需要上传到云端进行分析、处理。
一方面带来流量、带宽的需求，背后是使用云服务的费用问题；此外，公司对上传所有数据到云端也存在数据安全的担忧。

更重要的在于数据如何进行利用。
现场的数据，有的是无效信息，譬如设备在生产间隔期间的数据，往往就不需要全部上传，而是需要经过截取处理；有的数据需要立刻处理，譬如一些硬件产品的实时检测预警信息反馈要求在毫秒级，而上传到云端进行处理再反馈到现场的时延可能达到秒级，全部通过云端来分析就会大大延缓现场的生产效率，这就需要靠近数据源的边缘设备来进行处理。

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