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近日，51CTO记者对即将参加大会演讲的中国边缘计算产业联盟主席史扬进行了专访，让我们先睹为快，探听一下边缘计算的前世今生。
【讲师简介】
史扬，华为网络产品线***产业规划专家，边缘计算产业联盟需求与架构组主席，是边缘计算产业联盟ECC核心设计者，活跃于ECC，AII，IIC等国际国内的产业组织。从事通信与信息技术领域16年+，涉及解决方案，wlan，网管等多个产品与方案领域，经历了战略与产业规划，标准与生态，产品管理，软件架构师，系统架构师等多个角色实践。在国际标准领域发表过多篇ietf rfc，获得过ieee802.11wg的杰出贡献奖。
行业智能2.0时代已来
行业智能1.0是面向市场线索、营销、采购、物流、售后等商业过程，将用户、应用和商业流程数字化，基于多维度数据分析和场景感知，建立用户的精准画像，为用户提供个性化的资源配置和服务。基于互联网的消费，娱乐等是行业智能1.0的典型应用。
相比，行业智能2.0是面向产品规划、设计、制造、运营等生产过程，实现产品、生产装备、工艺流程等的数字化和网络化。这里所指的产品、装备具有广义的概念，既包括制造业所生产的产品和制造产线等，也包括能源、交通、农业、公共事业等行业提供服务时所依赖的资产，如电表、交通工具、农业机械、环境监测仪器等。基于互联网的消费，娱乐等都是典型应用。而设备预测性维护、协同制造等是行业智能2.0的典型应用。
行业智能2.0面临的挑战
行业智能2.0带来了以下四大挑战：
1. OT和ICT跨界协作挑战
OT(Operation Technology)与ICT(Information and Communication Technology)关注重点不同，OT关注物理和商业约束、人身安全，ICT关注商业约束、信息安全;OT与ICT在行业语言、知识背景、文化背景存在较大差异，相互理解困难;OT技术体系碎片化、专用化与标准化、开放性的ICT技术体系集成协作存在挑战困难;OT与ICT的融合协作也将带来安全方面的挑战。
OT与ICT的跨界协作需要建立物理世界和数字世界的联接与融合。
2. 信息难以有效流动与集成
目前业界有超过6种以上的工业实时以太网技术，超过40种工业总线，缺少统一的信息与服务定义模型。烟囱化的系统导致数据孤岛，使信息难以有效流动与交互。信息有效流动与集成是支持数据创新、服务创新的基础，需要建立数据全生命周期管理。
3. 知识模型化是巨大挑战
知识模型(Knowledge Model)主要解决知识的表示、组织与交互关系，知识的有序化以及知识处理模型，是将知识进行形式化和结构化的抽象。知识模型不是知识，是知识的抽象，以便于计算机理解与处理。
知识模型输入存在信息不完整、不准确和不充分的挑战;知识模型处理的算法与建模还需持续改进与优化;知识模型输出的应用场景有限需要持续积累。
知识模型化是高效、低成本实现行业智能的关键要素。
4. 产业链变长，增加了端到端协作集成挑战
行业智能2.0需要物理世界和数字世界的产业链的协作，需要产品全生命周期的数据集成，也需要价值链上的各产业角色建立起协作生态。这种多链条的协作与整合对数据端到端流动和全生命周期管理提出了更高的要求。
边缘计算可以作为联接物理和数字世界的桥梁，边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
边缘计算：支撑行业数字化转型更广泛的场景
1. 联接性
联接性是边缘计算的基础。所联接的物理对象的多样性及应用场景的多样性，需要边缘计算具备丰富的联接功能，如各种网络接口、网络协议、网络拓扑、网络部署与配置、网络管理与维护。
2. 数据***入口
边缘计算作为物理世界到数字世界的桥梁，是数据的***入口，拥有大量、实时、完整的数据，可基于数据全生命周期进行管理与价值创造，将更好地支撑预测性维护、资产效率与管理等创新应用;同时，作为数据***入口，边缘计算也面临数据实时性、确定性、多样性等挑战。
3. 约束性
边缘计算产品需要适配工业现场相对恶劣的工作条件与运行环境，如防电磁、防尘、防爆、抗振动、抗电流/电压波动等。在工业互联场景下，对边缘计算设备的功耗、成本、空间也有较高的要求。边缘计算产品需要考虑通过软硬件集成与优化，以适配各种条件约束，支撑行业数字化多样性场景。
4. 分布性
边缘计算实际部署天然具备分布式特征。这要求边缘计算支持分布式计算与存储、实现分布式资源的动态调度与统一管理、支撑分布式智能、具备分布式安全等能力。
5. 融合性
OT与ICT的融合是行业数字化转型的重要基础。边缘计算作为“OICT”融合与协同的关键承载，需要支持在联接、数据、管理、控制、应用、安全等方面的协同。
和云计算相比，云计算适用于非实时、长周期数据、业务决策场景，而边缘计算在实时性、短周期数据、本地执行等场景方面有不可替代的作用。边缘计算与云计算是行业数字化转型的两大重要支撑，两者在网络、业务、应用、智能等方面的协同将有助于支撑行业数字化转型更广泛的场景与更大的价值创造。
边缘计算产业化三部曲
识别关键需求与技术，定义水平参考架构与平台，定义面向特定行业的垂直参考架构是边缘计算产业发展的三部曲，三者互相协同，循环演进：
1. 通过多行业场景，识别行业的关键需求和关键技术。
2. 基于跨行业的共性需求，定义边缘计算跨行业的术语、水平参考架构、视图等。通过边缘计算参考架构牵引构建开放的边缘计算软硬件平台，支撑测试床和商业案例部署。
3. 基于面向行业的应用实践并遵循行业的标准与规范，在水平参考架构基础上，构建面向特定行业的垂直参考架构。
边缘计算的参考架构设计理念
参考架构基于模型驱动的工程方法(Model-Driven Engineering MDE)进行设计。基于模型可以将物理和数字世界的知识模型化，从而实现：
1. 物理世界和数字世界的协作
对物理世界建立实时、系统的认知模型。在数字世界预测物理世界的状态、仿真物理世界的运行、简化物理世界的重构，然后驱动物理世界优化运行。能够将物理世界的全生命周期数据与商业过程数据建立协同，实现商业过程和生产过程的协作。
2. 跨产业的生态协作
基于模型化的方法，ICT和各垂直行业可以建立和复用本领域的知识模型体系。ICT行业通过水平化的边缘计算领域模型和参考架构屏蔽ICT技术复杂性，各垂直行业将行业Know-How进行模型化封装，实现ICT行业与垂直行业的有效协作。
3. 减少系统异构性，简化跨平台移植
系统与系统之间、子系统与子系统之间、服务与服务之间、新系统与旧系统之间等基于模型化的接口进行交互，简化集成。基于模型，可以实现软件接口与开发语言、平台、工具、协议等解耦，从而简化跨平台的移植。
4. 有效支撑系统的全生命周期活动
包括应用开发服务的全生命周期、部署运营服务的全生命周期、数据处理服务的全生命周期、安全服务的全生命周期等。
ICT行业在网络、计算、存储等领域面临着架构极简、业务智能、降低CapEx和OpEx等挑战，正在通过虚拟化、SDN、模型驱动的业务编排、微服务等技术创新应对这些挑战。边缘计算作为OT和ICT融合的产业，其参考架构设计需要借鉴这些新技术和新理念。同时，边缘计算与云计算存在协同与差异，面临独特挑战，需要独特的创新技术。
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