近期，阿里云、华为等企业分别召开合作伙伴大会，海康威视的AI CLOUD也将在月底开始。因为会议还没有开完，生态建设这个主旋律目前看不全，等到3月会议季结束才能写比较全面的观察，这个以后再表。从技术和产品上看，就像同行昨天写的文章一样，边缘智能逐渐成为热点和主流。这一点无论是哪一家企业，在接下来的布局上一定会投入大量精力。
　　在AI大潮下，提速增效和降低成本是各行各业纷纷投入智能化怀抱的原始动力。2017年所提出的边缘计算应用在安防行业，也是本着降低响应时间、提高运算效率、降低网络和用户成本的使命而生。在全云时代，边缘计算一出，就出现了与云计算的对比。从开始的视而不见，慢慢演变到现在有边缘替代云的声音。昨天看到老牌的计算机技术论坛CSDN翻译过来的一篇文章，物联网与开源领域专家Ian Skerrett直言，“边缘计算将吞掉云”。云这个概念打出生起也就十几年，寿命如此之短就要被替代了?我们可以进行深入的思考和分析，看看这个论断是否正确。(由于熟知领域有限，本文仅从视频物联网领域分析。)

　　边缘计算和云计算解析

　　Edge Computing(边缘计算)并不是新概念，早在2003年AKAMAI就与IBM合作提出边缘计算，最早的目的在于网络服务和流量分发。在物联网领域的应用，是边缘计算的革命性变化。一句话概括的话，边缘计算在物联网中的应用，就是利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。

　　边缘计算存在于感知层和云之间

　　Cloud Computing(云计算)，在2006年由Google提出。同样用一句话概括，就是利用互联网实现随时、随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。云又分公有云和私有云。物联网时代，大数据进行抓取和信息交换衍生出处理结果并为人所用，本地存储和处理无法实现海量数据和多用户群体的数据交换、交互和使用，公有云很好的完成了这项使命。私有云更倾向于定制服务，一个用户(企业级用户起步)由于信息安全、效率保证等原因，要求定制服务且不对公共开放，是私有云最大的应用场景。

　　云计算和边缘计算的数据处理方式区别

　　从广义上看，云计算和边缘计算是从属关系。云计算包含边缘计算，边缘计算是云计算的一种形式。云计算的特点是全面、海量、集中;边缘计算的特点是灵活、快速、分散。云计算把握整体，边缘计算更专注局部。边缘计算是对云计算的一种补充和优化。二者的区别大致可分为两个方面。

　　1、云计算强调全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析，能够在长周期维护、业务决策支撑等领域发挥优势。

　　2、边缘计算更适用局部性、实时、短周期数据的处理与分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化决策与执行。

　　3、云计算是集中式大数据处理，边缘计算则是边缘式大数据处理。

　　把它放在智能化的大环境下看，可以用人体打个比方。如果把云计算比作整个计算机智能系统的大脑。那么边缘计算就是这个系统的眼睛耳朵和手脚。核心服务器让智能系统具有很强的人工智能，但是如果这个人工智能是聋子瞎子，它也发挥不了太大的作用。大数据应用中常常面对的一个痛点，就是没有采集到合适的数据。边缘计算可以为核心服务器的大数据算法提供最准确，最及时的数据来源。边缘计算和云计算的结合让整个智能系统不但头脑清楚，而且耳聪目明，手脚灵便。

　　如上所述，从交集关系和相互作用分析出发，我们不难看出，边缘计算与云计算需要通过紧密协同才能放大边缘计算和云计算的应用价值，更好的满足各种需求。而不是谁取代谁、谁吃掉谁的关系。

　　视频物联网的云计算和边缘计算

　　上边说了广义云计算和边缘计算的关系，具体到视频物联网，大体情况也是如此，只不过更加细化。如果CSDN刊发的翻译文章能够加上定语，我们认为是完全没有问题的，这个定语就是，在特定应用场景下，边缘计算将部分替换云计算。

　　边缘计算是服务于整个物联网行业的，视频物联网是其中的一个应用场景。而视频物联网中，又包含无数个细小的应用环境。概括来说，可以分为企业级、公共业务级和个人、中小客户业务级。

　　从这三个分级上看，私有云用户可以将现有应用改成边缘计算作为云端视频服务的基础。这层用户，就是上述三类分级中的企业级用户，也就是原来我们所讲的工业互联网的应用用户。现代视频应用中心，安防仅是一个小的分类，企业需要的视频技术往往涵盖了企业的生产管理、人资调度、质量管理、物流仓储管理等多元的可视化管理，其目的在于实现更高效的工业和流程自动化控制及可视化管理。这些企业级用户本身没有公有云需求，完全需要定制开发，数据为自己所用，结果为自己和自己的客户服务就足够了。这类应用场景中，对于强调全盘能力和海量数据、海量用户的云计算需求并不大，为了提效降费，也为了数据安全，完全可以采用更贴近业务端的边缘计算来满足自己和客户的需要。比如制造业、金融业、物流业等。

　　混合云用户和公有云用户，是离不开云计算的。我们如果把应用场景扩大到城市级管理平台，也就是物联网(或者缩小到视频物联网)的另外一个大的应用环境—智慧城市中，用户单位水乳交融，比如城管、交通、治安、医疗等等，各个部门都有视频大数据需求，每个部门也都有自己的私有云，但汇集到整个城市，在理想状态下是要进行二次的数据共享和交换、分发，从而为整个城市管理作为依据的。他们既强调边缘计算的快速响应，也需要云计算的视频大数据作为信息源来进行整体管理的规划。那就离不开云边协同，一起展开工作。

　　广义上视频数据的公有云用户，我们可以暂时归类为个人用户和中小企业主，他们是最底层的SaaS级应用客户，运用前端设备和平台进行家庭和店铺厂房布防、入侵探测、客流分析、热力分析等动作，需要提供平台的公有云+提供智能算法和前端边缘节点的企业为之进行服务。在雪亮工程等视频二次大联网的前提下，但凡公共区域的摄像机从理论上都是被纳入到联网范围的(当然法理和技术上还有很长的路要走)，所以这类用户，短时期内是公有云用户，长期来看也可视为云+边的用户。

　　综上，云计算和边缘计算细分到视频物联网领域，更加没有谁吃掉谁的概念，而是根据不同应用场景，进行不同功能间的相互促进和补充。

　　视频物联网企业的动作

　　从去年到今年，由安防领域向视频物联网方向转型的几家企业，尤其是海康威视和大华，一前一后，已经完成了企业结构的转型。如果2017年海康发布边缘计算应用在安防时看的不是很清楚，那么从他们去年年中企业架构的转型，包括大华今年年初的调整，就能看出，促成改革的是核心业务的转变。

　　之前作为安防企业的定位，行业内很多企业仅仅以应用事业部制进行客户归类。这次转变，从现在看是按照用户对云和智能化需求的不同进行结构改革的。大体上来说，私有云对企业业务中心，混合云对公共业务中心，公有云对个人和中小用户业务中心。

　　这种划分，华为早已经做出了探索。华为的企业架构大致分为几个事业部，企业网络BG、运营商网络BG、消费者BG以及服务BG等。如果把云和网络作为主干线，前三者就能有机的按照用户应用归类划分事业部了。而作为互联网企业，BAT三家的云事业部，也是面向用户群体特征进行的业务拆分。

　　在这些企业的分类中，从设备商转型到设备+软件+服务商的企业更强调云端协同、云边协同和前端智能提高整体效率。而高举高打的互联网企业和华为这类基础架构型企业更强调生态和平台。但无论哪家，都不会扔掉云或者边而取其一，一定是协同发力，占领更全面的用户群体。

　　物联网每年安装数十亿台智能设备，据估计，到2020年将安装超过200亿台智能设备。设备的不断增加，处理和分析这些数据的压力不断加大，边缘计算的带来的边缘智能一定会越来越重要。而云作为基础，将在智慧城市、智能交通、智慧医疗、智慧公安等大领域，一边吸收边缘智能的成果，一边固化平台海量数据结构化的优势，互为动力，一同前进。