20年前，我们谈论最多的是将PC互联

10年前，谈论的是上云

现在呢？

诸多人工智能应用场景落地

万物互联和AI席卷全球

一个边缘计算的时代已经开启！

IDC预测：全球企业基础设施建设在边缘部署比例将从2020年的10%增长到23年的50%，全球智能终端接入数量将从2020年的500亿个增长到2025年的1500亿个，产生的数据量爆炸式增长。人与机器、机器与机器间的数据交互、数据分析以及建模、推理，推动工作负载和数据“重心”快速向边缘发展。

未来几年云端算力将是一个线性增长的趋势，年增长率在4.6%，而边缘的需求确实指数级的，年增长是32.5%。

随着边缘计算市场快速发展，边缘端呈现出多样化、场景化特征，浪潮认为现阶段能够快速部署的边缘场景主要有ICT融合场景、泛CDN、智能网联汽车、工业互联网、产业+AI、城市治理、智能物联网等七大类。

边缘计算构筑各种创新应用

经十路是济南东西走向最长的一条城市主干道，也是连接省城的重要联络线，日常承载着巨大的交通压力。政府为每个十字路口配备了8~12个摄像头，这些摄像头负责车流量监控和道路通行控制等等，可谓任务繁重。

诸多摄像头的数据还需要整合起来进行分析，根据车流量调整红绿灯延时，但这同时也给网络传输和计算带来巨大压力。而边缘计算的优势恰在于此，基于该技术的解决方案，让智能摄像头可以提供20%的计算决策，及时、高效地为数据中心分担工作量。这也成为浪潮边缘计算解决方案实战落地的最佳印证之一。

在物联网与AI的推动下，算力不仅仅集聚云端，也要不断从云端向边缘延伸，演化出多样性的边缘计算场景，同时反哺云与端的发展。

浪潮边缘计算事业部总经理孙波表示：在2020年疫情期间，各种各样的创新应用相继诞生，包括无接触式体温检测、车票信息智能查验等等，整合起来形成人员轨迹的分析。这些创新应用都是通过边缘计算来辅助实现的。

浪潮推出边缘计算微服务器EIS系列

基于用户在边缘端的计算需求，浪潮EIS系列微服务器应运而生。以EIS200为例，它基于NVIDIA的Jetson TX2 NX最新边缘推理芯片模组，最多支持14路1080P的视频编解码，整机功耗仅为25W，性能较Nano芯片配置提升144%，AI推理时间缩短50%。

在此次IPF2021大会上，新一代边缘计算微服务器系列产品EIS800正式发布，性能方面又有了进一步提升，能够支持100TOPS的人工智能场景，具备数据中心级可靠性，支持不同距离通信方式、以及宽温设计与独立被动散热，适应性非常强，并且部署灵活，6台机器堆叠的体积也只有一台微波炉大小，还支持整机柜形态交付，非常方便部署。

EIS800广泛适用于图像视频及语音分析的边缘细分场景，如工业零器件的AI质检分析、交通路口移动物体的快速识别、生产安全防护的人体姿态识别、油井运行状态的智能识别调控等。

为需求而生的边缘计算微服务器

据孙波介绍，浪潮做整机柜已经有十多年历史了，积累了很多经验和研发以及生产交付、售后服务和质量保证。现在则更需要下沉到边缘侧，希望交付一整套机柜而无需现场施工。

浪潮更希望把微中心节点装到机柜里，通过微中心加上交换机和监控形成一整个小机房。这样，就能够在各种环境及应用场景下部署边缘计算服务器，适应性大大增强，也是EIS800系列产品的设计初衷。

传统的工控机在现场提供简单的算力来支撑应用，不需要很强的计算力。但数据中心的功耗压力和成本收益需要通过不断迭代最先进的芯片才能降低TCO。因此，可以看到数据中心基本每年都紧跟硬件更新的步伐。

相比之下边缘计算是根据客户需求打造的产品，在专业应用方面拥有强大的性能和超低的功耗，“专用”的属性使其不必频繁更新，迭代周期可以达到五、六年甚至更久。可以说既能满足客户实际需求，又在成本、功耗等方面取得了平衡。

边缘计算加持，无人驾驶已在路上

近年来，无人驾驶汽车成为了行业焦点，也有诸多IT厂商开始布局汽车及配件领域，足见其热度之高。不过当前无人驾驶载人车辆依然处于试验阶段，需要几年的时间来不断成熟。从硬件芯片、计算力到软件算法、法律法规等都需要进一步完善，才能让无人驾驶真正地大规模应用。

在当前阶段，车载计算主要有两个方向。第一是园区载货，例如无人车送饭、送货，目前已经有越来越多的公司实现规模应用了。第二个方向是载人的无人驾驶，未来势必成为重要趋势，这方面浪潮也会做一些技术的储备。

融入AI的边缘计算，正在以飞快的速度将高效算力延伸至各个行业。它的出现让端、边、云真正实现了协同，也为诸多行业注入了新鲜的活力。正所谓“古来青史谁不见，今见功名胜古人”。未来，将会有更多贴近用户应用的微型服务器出现，它们将与云和AI相互配合，在边缘端扛起重任！