美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)專家團(tuán)隊(duì)|邊緣，計(jì)算機(jī)接觸世界的地方
本文從收益邏輯的角度分析了邊緣計(jì)算受追捧的底層邏輯，邊緣計(jì)算是云計(jì)算能力向邊緣側(cè)和用戶側(cè)的下沉和延展，通過云邊協(xié)同的方式解決云計(jì)算無法滿足的廣鏈接、低時(shí)延、好控制、低成本的用戶需求。
邊緣，是計(jì)算機(jī)接觸世界的地方，從此大數(shù)據(jù)、人工智能不再高高在上，而是轉(zhuǎn)變?yōu)榍袑?shí)在工廠、煤炭、油井、配網(wǎng)等現(xiàn)場發(fā)揮價(jià)值、創(chuàng)造收益的智能體。
關(guān)于邊緣計(jì)算，行業(yè)內(nèi)經(jīng)常將它比喻為章魚的小腦：章魚在捕獵時(shí)異常靈巧迅速，腕足之間配合極好，從不會(huì)纏繞打結(jié)。這得益于他們類似分布式計(jì)算的“多個(gè)小腦+一個(gè)大腦”，而其中的多個(gè)小腦就好比是邊緣計(jì)算，通過八個(gè)觸角與外界的感知、就地計(jì)算以達(dá)到快速處理復(fù)雜問題效果。
5G和物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，帶來數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，以及對算力的更高要求。低延時(shí)、低帶寬消耗、廣鏈接等內(nèi)在要求使得邊緣計(jì)算呼之欲出。2018、2019、2020連續(xù)三年，邊緣計(jì)算被全球最大IT咨詢公司Gartner評為“十大戰(zhàn)略性科技”，據(jù)Gartner測算，預(yù)計(jì)未來3-5年，邊緣計(jì)算將成為下一個(gè)直接市場規(guī)模萬億以上的藍(lán)海市場。
從上面的新聞和介紹基本可以得到一個(gè)結(jié)論：邊緣計(jì)算正蓬勃發(fā)展，目前處于技術(shù)成熟度期望膨脹期！ 一個(gè)技術(shù)的良好發(fā)展最終還是要符合商業(yè)邏輯才行，筆者從邊緣計(jì)算背后的收益邏輯出發(fā)展開討論，希望能給正處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的企業(yè)帶來一些思考。
案例一 某科技公司屬于軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的高新技術(shù)企業(yè)，連續(xù)四年毛利率超過90%，高毛利率疊加高凈利率，公司的賺錢能力屬于超強(qiáng)類型。2016年-2019年公司毛利率分別為92.30%、93.66%、94.29%和93.27%。這是因?yàn)槭跈?quán)許可的算法軟件包一般無需實(shí)體硬件的生產(chǎn)、包裝及運(yùn)輸，因此主營業(yè)務(wù)成本較低，毛利率較高。
案例二 某人從趙匡胤黃袍加身開始算，每天掙208萬（1爽=6.4億，77天收入1.6億，平均日收入208萬），直到2021年，共掙了800億。《福布斯》的數(shù)據(jù)顯示比爾·蓋茨目前是全世界第四富有的人，身價(jià)超過1300億美元，約合人民幣8414億元，結(jié)論：還是沒有比爾·蓋茨有錢！哈哈
上述兩個(gè)案例背后都有一個(gè)收益邏輯問題：靠價(jià)值復(fù)制收益，會(huì)比較快。某科技公司通過將自己的人臉識別等算法以授權(quán)等方式“賣給”下游渠道集成商、智能設(shè)備制造商獲利，而算法這種商品只需要在設(shè)計(jì)階段進(jìn)行一定的投入，而隨著推廣數(shù)量的增加，邊際成本幾乎為0！
比爾·蓋茨則通過Wintel聯(lián)盟將自己的操作系統(tǒng)、辦公軟件等成熟軟件通過橫向復(fù)制的方式達(dá)到相同的目的。背后也是這個(gè)道理，那就是普通收益模式是靠能力掙錢，Buff模式是靠價(jià)值掙錢，總結(jié)一張圖如下：
這個(gè)就是底層的收益邏輯，靠能力VS靠價(jià)值之間的收益隨著時(shí)間推動(dòng)、組織規(guī)模和結(jié)構(gòu)的變化差異只能越來越大，當(dāng)然了，靠能力掙錢也沒什么不好的，畢竟穩(wěn)妥一些。
在這樣的收益邏輯下，比如依靠產(chǎn)品的模式中，就對產(chǎn)品本身提出了一些重要的特性要求：
首先是價(jià)值顯性化，最好是開箱就有價(jià)值，這就要求產(chǎn)品要與物理世界要有直接的聯(lián)系，最好是有交互；
其次是要求產(chǎn)品容易成規(guī)模，一個(gè)很好的檢驗(yàn)的方法就是假設(shè)有1個(gè)小目標(biāo)（按照民間說法1個(gè)小目標(biāo)=1億）要花在這個(gè)產(chǎn)品上，這個(gè)產(chǎn)品能不能撐的起來；
然后就是這個(gè)產(chǎn)品售前、市場的宣傳，是不是容易被客戶所接收；最后就是能不能交付的好，最好就是Ctrl+V的模式。總結(jié)起來產(chǎn)品需要具備：價(jià)值顯性化、可大可小、先試后買及復(fù)制性強(qiáng)的特點(diǎn)。這樣從市場、銷售、售前、交付、運(yùn)維的鏈條中就能打通，協(xié)調(diào)好各方利益，通過這樣一個(gè)產(chǎn)品，激起時(shí)代的一些水花。
將這些特性要求和邊緣計(jì)算技術(shù)結(jié)合起來，可以引發(fā)以下思考：
價(jià)值顯性化 邊緣，是計(jì)算機(jī)接觸世界的地方，它天生就在現(xiàn)場，是跟客戶生產(chǎn)業(yè)務(wù)緊密聯(lián)系的，而傳統(tǒng)的集中式處理（如云計(jì)算等）距離現(xiàn)場太遠(yuǎn)，就可能存在價(jià)值體現(xiàn)不直接的問題。從這樣的角度來說，邊緣計(jì)算天生就要求運(yùn)行在邊緣側(cè)的算法模型是價(jià)值顯性化的，否則開箱就被淘汰了！比如美林?jǐn)?shù)據(jù)在水務(wù)領(lǐng)域的精準(zhǔn)投藥系統(tǒng)，投入后幫助典型客戶節(jié)約20%左右的投藥量，以日處理40萬噸凈水的規(guī)模的凈水廠為例，每年可幫助客戶節(jié)約560萬左右藥費(fèi)。
可大可小 回到剛才1個(gè)小目標(biāo)的問題上來，除非是一個(gè)龐然巨大的系統(tǒng)，比如大型火箭、大飛機(jī)等，傳統(tǒng)的軟件廠商想1個(gè)產(chǎn)品就值1個(gè)小目標(biāo)是很難想象的。而邊緣計(jì)算在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中天生具備橫向可擴(kuò)展的特點(diǎn)，比如自來水廠的處理工藝流程都大差不差、污水廠處理污水的過程基本都是基于生化反應(yīng)的、火電廠基本原理也差不多等等，這時(shí)候邊緣計(jì)算就可以部署在不同廠、不同現(xiàn)場等，由于擴(kuò)展本身只受到業(yè)務(wù)規(guī)模的限制，原則上這類投資是沒有上限的，這就是邊緣計(jì)算最大的吸引力。
就比如美林?jǐn)?shù)據(jù)面向污水廠的精準(zhǔn)曝氣系統(tǒng)，投入后污水廠溶解氧濃度可優(yōu)化空間為22%左右，構(gòu)建的精準(zhǔn)曝氣模型曝氣量平均節(jié)省30%左右，直接幫助客戶年節(jié)約電費(fèi)500萬左右，節(jié)約人力成本近30萬，對于集團(tuán)模式，通過云邊協(xié)同的方式一方面滿足客戶想先試點(diǎn)后推廣的思路，可以最小化部署于一個(gè)污水廠，后期推廣云邊協(xié)同平臺(tái)直接覆蓋整個(gè)集團(tuán)，每一個(gè)污水廠都是一個(gè)邊緣端，而集團(tuán)總部就是云。
先試后買 在傳統(tǒng)IT售前的過程中，一般交流的是PPT等類似材料，這種材料往往和信息部門的人員容易形成共振，但對于最終拍板買單的業(yè)務(wù)部門，尤其是生產(chǎn)業(yè)務(wù)方來說往往無感。業(yè)務(wù)部門采購產(chǎn)品往往更關(guān)注能否降本增效、擴(kuò)大收益等問題，而軟件產(chǎn)品一般都是集中式部署，很難和物理世界直接交互，導(dǎo)致售前難度增加。
這種問題就可以通過邊緣計(jì)算的方式來解決。借助邊緣計(jì)算可大可小的特點(diǎn)，進(jìn)行最小化部署使產(chǎn)品價(jià)值顯性化。比如部署一套美林?jǐn)?shù)據(jù)作業(yè)現(xiàn)場安全管控系統(tǒng)，就可以直接通過攝像頭獲取到現(xiàn)場視頻數(shù)據(jù)，使用邊緣計(jì)算分析，直接將分析的違章結(jié)果（如未佩戴安全帽、吸煙、人臉識別結(jié)果等）發(fā)送到云端進(jìn)行Tempo BI可視化展示，業(yè)務(wù)部門人員可以直接沉浸式體驗(yàn)，一切盡在不言中。
復(fù)制性強(qiáng) 邊緣計(jì)算主要是圍繞規(guī)則模型、機(jī)理模型、人工智能模型等的推理環(huán)節(jié)，而非設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，一個(gè)好的算法模型設(shè)計(jì)階段往往是依靠能力交付的，但在推理階段完全可以依靠邊緣計(jì)算做到價(jià)值交付，正是由于這類算法模型復(fù)制性強(qiáng)，投入的實(shí)施成本、開發(fā)成本、運(yùn)維成本相對較低，那么交付就相對容易。
比如美林?jǐn)?shù)據(jù)在風(fēng)電領(lǐng)域深耕多年，沉淀了諸多風(fēng)電領(lǐng)域的成熟算法模型，比如齒輪箱本體故障預(yù)警模型、機(jī)組性能劣化預(yù)警模型、風(fēng)機(jī)故障診斷機(jī)理模型等，這些應(yīng)用能滿足不同風(fēng)場風(fēng)機(jī)故障診斷、精細(xì)化運(yùn)營的內(nèi)在訴求。
美林?jǐn)?shù)據(jù)智慧云邊協(xié)同平臺(tái)就是這樣一個(gè)強(qiáng)大的工具和平臺(tái)，它厚積薄發(fā)，承載著Tempo AI和眾多數(shù)據(jù)分析師、算法工程師年復(fù)一年、日復(fù)一日深度結(jié)合客戶業(yè)務(wù)抽象總結(jié)的諸多行業(yè)級算法模型，助力客戶成功的進(jìn)行企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，更好的釋放價(jià)值，可以這么說，邊緣計(jì)算就是對接企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型最后一公里的強(qiáng)大手段，它對上連接企業(yè)級的應(yīng)用商城，對下對接現(xiàn)場SCADA、PLC等，突破帶寬限制，降低現(xiàn)場業(yè)務(wù)運(yùn)行延遲，默默守護(hù)著生產(chǎn)現(xiàn)場的更優(yōu)化的運(yùn)行，不斷的給企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。
邊緣，計(jì)算機(jī)接觸世界的地方。在這場和云計(jì)算直接對標(biāo)的技術(shù)盛宴中，產(chǎn)業(yè)鏈上下游都在積極行動(dòng)，努力從行業(yè)智能云時(shí)代大跨步步入邊緣時(shí)代，邊緣計(jì)算將會(huì)像水電一樣滲透到千行百業(yè)，服務(wù)需求將會(huì)蓬勃發(fā)展。而美林?jǐn)?shù)據(jù)將會(huì)一直昂首挺胸，腳踏實(shí)地服務(wù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，仰望星空站立在偉大時(shí)代技術(shù)的最前沿，未來，已來！
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