撰文：这个杀手不太冷静 / 制图：脾气超好
最近，我们走访了一些企业，有老客户也有新朋友，有的已经合作过很多年，有的则是刚刚接洽，但时不时会聊到一个不太常聊的话题：边缘计算。
边缘计算是一个相对较新的技术概念，尽管它的发展和普及还需要一定时间，但请相信：如果依然认为现在探讨边缘计算为时过早，不及时跟上，你可能会很快在数字化转型的赛道上面临掉链子的窘境。
在走访的过程中，我们发现不同企业和行业在技术应用的侧重点方面也存在一些有趣的差异化——有些企业在某些阶段可能更关注云计算等其他技术，而没有充分聚焦于边缘计算；有些企业可能已经在积极部署边缘计算的应用实例了。
这也在某种程度上扭转了我们的看法——曾经我们以为边缘计算这个概念在国内并没有那么流行，但其实大家的嗅觉都很敏锐，毕竟谁会对有用且好用的技术无动于衷？我们认为，行业对边缘计算的重视显现“克制”的错觉，其原因或许在于，在不同领域和应用场景中，技术的发展和应用节奏存在差异，目前还很难在需求感知和应用经验上形成同频共振。
但客观地说，无论国际还是国内，边缘计算已经为很多渴求在数字化转型中获得运维效率并形成竞争力的企业带来了明显的助益。边缘计算最“功利性”的优势在于，它聚焦在生成数据的地方处理数据，而不是在集中式的数据中心“吃力不讨好”。这对于减少延迟、提高效率并促进应用程序的实时处理这样的普适性需求来说，可谓是渴了遇甘泉、困了来枕头。
如果你要问：边缘计算能为我的企业带来什么具体的好处？鉴于这个问题具有足够的开放性，所以我们很难给出标准答案。不过在我们走访的朋友中，不乏一些尝过甜头的人士，他们的真知灼见或许能为这个问题的答案注入多元价值。
某企业IT负责人阿力表示，虽然目前还没有明显的规模化，但确实有企业越来越多地利用边缘计算来改善运营并提升客户体验。
“由于零售等许多行业都分散了店内运营，因此在网络边缘处理数据驱动和AI驱动的决策可以变得更加高效和有效，”他说，“这就是边缘计算赋能商业价值的点，它通过启用需要密集数据处理的用例来改善业务运营环境，这对于很多想要大幅提升客户体验的企业来说真的很友好。”
在我们走访的行业中，有几个差异巨大的行业对于边缘计算展现了非常具有代表性的需求，他们的经验分享和认知观点给我们的同事留下了深刻的印象。
在自动驾驶汽车领域，边缘计算的作用极为关键。车辆行驶时，传感器会不断收集大量数据，而边缘计算可以使汽车对这些传感器数据进行实时处理。
对于自动驾驶汽车而言，这就意味着它能够快速解读交通信号，准确判断信号灯的状态，从而避免违规。同时，高效地检测障碍物是非常重要的，不管是道路上突然出现的行人、其他车辆，还是掉落的物体，边缘计算都可以及时分析传感器信息并做出反应。在导航路线上，它能结合实时路况进行优化，从而选择出最佳路径。
当和边缘处理相结合后，汽车就不需要把所有数据都传输到远程服务器了，直接在车内就能进行实时分析。这种即时处理的能力可以让汽车在瞬息万变的交通环境中迅速做出决策，这样不仅能有效降低事故发生的概率，大大提高道路安全性，还能使车辆的行驶更加高效。
在医疗健康领域中，边缘计算能够对远程患者监测、医疗数据的实时分析以及医疗设备的操作起到支持作用，进而改善患者护理的效果与运营的效率。
比如有一家健康科技公司，他们开发出了声音生物标志物技术，仅仅需要几十秒的语音，就能够对呼吸和心理健康状况进行筛查。
该公司的首席技术官Yin直言：“我们提供这种声音健康监测技术的能力关键在于边缘计算，我们是通过集成到第三方应用程序和设备中的应用程序编程接口以及软件开发工具包来实现的。”
他还补充说，无论是在智能手机、智能扬声器、耳机、可穿戴设备，还是助听器上，边缘计算都能够实现直接在设备上进行声音分析。
边缘计算对零售商意义重大。在数据处理上，它克服了传统集中式计算数据传输延迟的问题，能在数据源附近实时分析客户数据，如客户在店内各区域的行为细节。
基于此，个性化营销成为可能。零售商可根据客户行为偏好，像对常关注体育用品的客户推送相关优惠券或新品信息，而非普适性促销。在库存管理方面，能依据商品浏览和购买趋势，及时补货或减少库存，实现库存优化配置。
从购物体验看，它能助力零售商打造舒适环境。可根据购买历史和浏览行为推荐商品搭配、设置智能导航、优化店内布局和陈列。总之，边缘计算让零售商实时把握客户数据，从个性化营销、库存管理到购物体验改善等多个方面，助力零售商在数字商业环境中高效运营。
自动驾驶、医疗健康、零售，这三个行业对于数据管理的需求各有侧重，例如：自动驾驶对安全可靠性要求极高且需要强大的容错机制；医疗健康对数据安全性、隐私性及设备稳定性要求高；零售行业关注客户信息与交易安全，处理速度多在秒或分钟级。
但这些其实都指向边缘计算的一个核心需求：都需要实时分析数据实现核心业务功能，都有数据处理本地化的需求以减少延迟和带宽占用，且都希望借助边缘计算提高效率、优化资源配置。
如果以上三个行业示例仍然显得孤立和个例，或许我们可以通过挖掘更多行业老司机的反馈，用以丰富我们的“上帝视角”。在与这些行业精英人士沟通的过程中，我们很明显的感觉到，他们对边缘计算的理解超越了我们以往的认知，这就是我们需要走出去接受市场洗礼的必要性。
这些来自专业人士的反馈，让我们再回过头来思考边缘计算时变得轻松很多。
在某第三方数据中心运营商的安全首席解决方案架构师Lei看来，边缘计算给企业带来了好处之一，是能够提升数据处理和分析的性能。
他提道：“企业无需再将数据在不同的数据中心之间来回传输，就可以执行相关操作。边缘计算缩短了数据传输的距离，还消除了数据中心内端点与资源之间可能存在的瓶颈。”
此外，Lei还表示，边缘计算可以分散进行数据处理，减少单点故障的出现。所以，并非必须要保证与数据中心的通信以及数据中心内系统的可用性才能处理数据。
当数据中心的系统恢复可用时，需要维护的数据可以传输到数据中心的系统中。如果边缘设备出现故障，其影响也仅仅局限于该设备，其他所有边缘设备仍能继续正常运行。
“由于在边缘生成的数据会很快失去价值，因此在边缘处理和分析数据的能力可以提高灵活性和响应能力。”这是我们迄今为止都还记忆犹新的一句话，它来自数据和AI提供商S公司的产品负责人Mike，交谈发生在一次小型的行业闭门会上。作为长期致力于向社会输出AI能力和产品的资深从业者，Mike很在乎“人工”和“智能”之间的两种微妙关系：赋能与平衡，他认为边缘计算能解决他这部分困扰：“边缘计算将时间敏感的物联网传感器数据转化为洞察力，首当其冲地提高了工作人员的安全性，同时在性能优化和质量提升上也有可靠表现。”
某安全咨询公司合伙人Gao有着非常丰富的企服经验，作为医疗健康领域的观察者和助推者，他近乎执着地认为，边缘计算的延迟降低使医疗健康等高精行业的企业能够更快地做出决策。“医疗健康讲究的是又快又准，是真正的效率决定生命的赛道，也是赛道选手出奇制胜的关键要素，边缘计算在这一环一定是大有可为的。”
无独有偶，我们一家友商的技术创新负责人Leon也表示，他们公司的客户依靠边缘计算做出了更好、更及时的决策。“我们的客户涵盖了不少行业，从建筑业到农业再到交通运输业，跨度不小。”他说，“但这些行业也有共同点，就是大多都在偏远的户外地区工作，要知道在这些地方，即时获取信息对于持续运营和即时适应多变的工作环境是非常重要的。”
对于及时决策这个点，大家有着普遍的共识，通过在更靠近数据生成地点的地方实现实时数据处理，边缘计算可以增强决策能力、运营效率和安全性。
边缘计算的另一个好处是增强安全性并降低风险，这是因为数据更接近其来源，这样就无需在数据中心传输和存储过多潜在的敏感数据了。
“当数据中心中传输和存储的数据量越少时，相应地，组织需要负责保护的处于传输过程中和处于静止状态的数据也就越少。”Lei说，“这还可以降低组织与向数据中心传输数据和从数据中心传输数据所需的必要带宽相关的运营成本。”
Gao则更关注法律层面的安全性。在他看来，在本地处理和存储数据可以最大限度地减少向中央服务器的数据传输，从而提高安全性，从而降低数据被拦截的风险，并有助于确保公司遵守数据隐私法。“这种法律如今越来越完善，例如欧盟有《通用数据保护条例》（GDPR），我们国家则是《数据安全法》和《个人信息保护法》相互结合，可以预见的是，当技术越来越进步，法条的限制也会越来越具体。”
数字化转型不仅仅是技术和生产方式的转型，当然也包括法律的转型。当技术涌现越来越频发，法律的修缮势必会倒逼企业在技术细节上作出追赶态势，这是不争的事实。
边缘计算能够帮助公司节约成本。因为它可以最大程度地降低数据在设备与集中式服务器之间来回传输的需求，进而减少带宽的使用以及相关费用。而且，边缘计算还能让公司更高效地利用网络资源，这样就可以减少网络拥塞，降低网络成本。
“边缘计算可帮助企业降低数据传输和存储的云计算成本。”Mike说。“由于其本地处理，只有一小部分数据需要发送到云端。”
TS公司是一家健康医疗公司，其业务负责人You认为，边缘计算让TS公司可以减少延迟并更快地提供结果——只需要短短几秒钟——因为结果是在设备上实时生成的，所以他们无需等待服务器处理信息，而一旦企业省掉等待成本，提效就立竿见影。
“成本也更低，不需要后端服务器和云计算资源。”You特别强调了成本问题。
总的来说，边缘计算使我们能够以更快、更安全、更方便的方式提供基于语音的健康筛查，同时覆盖大面积的人群，特别是对那些互联网连接有限或者收费偏高地区的人群更具有“致命的诱惑”。从这个层面看，我们能够非常直观地感受到“技术改变生活”的魅力。
边缘计算减少了对集中式数据中心以及互联网连接的依赖，这让应用程序变得更加可靠。就算系统与云的连接断开了，边缘设备也能正常运行。
“通过分散数据处理，我们避免了单点故障的风险，”知名地产H公司的高管Tony也谈了他对边缘计算的理解，“如果一个节点出现问题，整个系统仍会继续平稳运行。这确保了我们的服务始终可供客户使用，这在快节奏的房地产市场中至关重要。”
“现在行业不景气，大家都在寻求降低成本的方法。边缘计算可以从技术层面上缓解我们的焦虑。”Tony认为边缘计算可以帮助H公司在营销与增值服务上实现可观的优化，“基于用户行为数据进行精准营销，还能创新服务，如在商业地产搭建虚拟现实体验平台，在住宅提供健康监测服务等，这些都能为地产项目增加吸引力与附加值。我认为所谓的地产智能化，本质上依然是降本增效。”
Mike则认为边缘计算可以通过允许企业“避免架构中的额外跳跃，从而实现更简单、更强大的应用程序”来提高可靠性。这意味着边缘计算减少了数据传输环节，企业应用程序无需复杂架构，避免了中间环节可能出现的问题，从而增强可靠性。
谈“边缘计算”，“边缘即服务（EaaS）”是无论如何也绕不过去的议题。它将计算挪到更需要的地方以有效减少延迟，就算在网络速度较慢的区域也能提升性能。此外，EaaS 是即用即付的模式，企业可以根据自身需求调整资源，不必自行购买和管理边缘硬件。EaaS对安全性的赋能更是AI等新技术的得力助手。总之，EaaS在帮助企业更高效地运营，保持竞争力的能力方面毋庸置疑。
Gao认为企业可以把边缘即服务当作托管平台，用于部署和运营边缘计算功能，无需自己构建和维护整套基础设施。他表示：“EaaS 模型能大幅提高运营效率和网络安全状况，同时利用边缘计算的灵活性和可扩展性。”
我们对此非常认同，因为 EaaS 为企业提供了一种灵活、高效且可扩展的方式，让企业能更快地部署应用程序、管理运营，特别是在实时响应和数据安全极为关键的情况下。
谈到企业部署边缘计算面临的挑战，Mike认为“缺乏标准工具”算一个。不过他也提到，边缘即服务可以提供和云计算类似的体验，从而克服这一挑战。他说：“边缘即服务可以提高生产力，加快边缘功能的应用。更厉害的是，它能让企业快速对提高效率的应用程序和方法进行试验、实施，从而带来潜在的巨大商业利益。”
我们可以试着这样理解 Mike 的观点：在制造业中，对于预测性维护应用程序，制造商可以利用边缘即服务更快速地进行部署，这样就能大幅提高设备的正常运行时间，进而改善运营情况，提高最终效益。
在和那么多老司机聊过边缘计算之后，启发了我们新的思考：当企业将边缘计算融入业务运营时，应当关注哪些要素：
从我们和以上行业老司机的交流结果看，大家无一例外都认可了这样一个事实：
实施边缘计算确实能够对企业的业务运营方式产生变革性的影响，让数据处理更贴近业务行动，这样不仅可以精简操作流程，还能延展出更多的业务可能——从实现瞬间决策到打造个性化体验，边缘计算的优势堪称是改变游戏规则的关键。
什么才是企业对边缘计算应有的心态？我们的建议是：当你计之长远，部署边缘计算不应该仅仅是让自己处于行业领先地位，更重要的是，你和你的团队需要审慎评估业务潜力。因为，当你真正做好了边缘计算时，企业发展的可能性几乎难以估量。但在那之前，仍然需要我们埋头苦干。
回到文章开头那个问题：边缘计算能为我的企业带来什么具体的好处？或许阁下内心多少已经找到了一些答案了吧。我们整理这篇小文的目的也就达到了。
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