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       进入2018年，越来越多人开始习惯于让家里的亚马逊Alexa、谷歌助手之类的智能音响完成列购物清单、开灯、关灯之类的工作。相比于几年前已经进入普通人家、且如今看来已不再新鲜的扫地机器人来说，这些新兴的智能设备将加速促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变。

　　虽然我们越来越习惯于跟机器交谈，让其为我们完成一些琐碎的工作，但备受期待的物联网所带来的改变远不止于此，而是更加深远，是在一个充满智慧城市、互联程度越来越高的世界中机器与机器之间的互相联通。

　　物联网技术的话题已经热议了很长时间，现在终于有了一些实质性的进展。在过去的十几年间，全球相继启动智慧城市计划。德勤最新发布的《超级智慧城市报告》显示，目前全球已启动或在建的智慧城市已达1000多个，从在建数量来看，中国以500个试点城市居于首位。随着中国将智慧城市写入国家战略，并投入大量资金，无论是一线城市，或是中小型城市，皆有智能城市项目落地，并且形成了数个大型智慧城市群，分布在东部沿海以及中西部地区。1

　　同时，物联网技术的普及也是一个重大商机。近年来在中国制造2025、互联网+双创等政策的驱动下，中国物联网产业迎来突破性发展。根据中国工信部《物联网的十三五规划(2016-2020年)》，预计到2020年物联网产业体系基本形成，包括感知制造、网络传输、智能信息服务在内的总体产业规模突破1.5万亿元。2

　　不过，在我们全面了解新兴的万物互联世界以及物联网带来的商机之前，我们先要分配合适的资源来管理这些技术，因为物联网带来的数据量之大史无前例。

　　以往，数据处理仅仅是“IT人员”的任务，但现在我们每个人，尤其是希望涉足物联网领域的商业领袖都要开始思考数据处理的问题。现有的大量数据处理方法都还只是将数据传送回数据中心(就是办公室里少有人进的那个小房间，或是公共机房)。大多数人除了知道他们的存在，知道他们好像是跟数据和电脑有什么关系以外，对数据中心可谓一无所知。

　　对所有的科技领域来说，数据中心虽看似枯燥无趣，但却至关重要。他们几乎控制着一切，没有数据中心，连发邮件这么简单的工作都完成不了，更不用说创建一个由保持互相通信的多个互联设备组成的复杂系统。

　　传统的数据中心是体积庞大、笨重而又昂贵的机器。但是一切技术都在不断地更新换代，为了满足如今的数字化需求，数据中心的体积也在一点点缩小，功能和实用性也在不断提高。

　　在重大赛事或类似场合中使用的实时人脸扫描技术可能需要1000个摄像机同时从不同角度实时扫描成千上万张脸，产生的数据还要与警用无线电、场内服务等其他设备的数据整合。目前我们还没有足够的带宽来通过传统网络高效地处理这些数据。如果附近恰好有一个大型核心数据中心或公共数据中心或许可以解燃眉之急，但并不一定每一次都能找到这样的解决方法。在这一类情况下，数据处理是不允许出现任何延迟的，所有的设备必须要做到实时正常运转。

　　那么如何解决这个问题呢?答案就是边缘计算。边缘计算拉近了计算与设备之间的距离。边缘指能互相通信的设备，如手机、传感器、可穿戴设备、笔记本电脑等一切能够远程连接到网络或其他设备的产品。边缘计算一般指能够处理大规模面部识别这一类数据的小型边缘数据中心。那么在上述情况下，我们就可以将边缘数据中心放置在体育场内，实时处理数据。当然，边缘数据中心也会连接到其他资源，如公有云或者私有云环境，但真正处理数据的还是现场设备。

　　目前我们还没有足够的边缘资源来支持宏大的物联网发展计划，但如果我们想要继续发展物联网，这一点必须改变。因为边缘计算虽不一定是物联网最激动人心的部分，但是想要真正掀起一场物联网革命，边缘计算或许是最不可或缺的部分。

　　来源：

　　1. 德勤，《超级智慧城市报告》, 2018年2月

　　2. 中国工业与信息部，《物联网的十三五规划(2016-2020年)》，2017年1月