在剛剛結束的卡塔爾世界杯上，比賽預測又一次成為大眾關注的焦點。歷屆世界杯中，章魚保羅憑借著高達92.85%的預測準確率，被稱作世界杯最佳“預言帝”。

對于動物能否用于體育賽事預測，我們不予置評。但從科學角度看，章魚的確是一種非常聰明的動物。它們可以完成一些在其他動物看起來比較復雜的活動，比如擰開瓶蓋、使用工具等。章魚擁有5億個神經元、1個主腦和8個副腦（位于8個腳內）。副腦負責處理一些簡單的信息，遇到較為復雜的情況，再上傳到主腦。

章魚這種不把所有的信息都交由主腦處理，避免主腦信息過載的信息處理模式，與一種互聯網技術有異曲同工之妙。學術界與產業界將其稱之為：邊緣計算。

2022年世界互聯網大會烏鎮峰會上，15項世界互聯網領先科技成果發布。新華社圖片

從分布式走來

卡塔爾世界杯決賽之夜，某短視頻直播間最高同時觀看人數達到了超3700萬的歷史峰值。伴隨著阿根廷奪冠，直播間的評論與點贊瘋狂刷屏。但您有沒有想過，短視頻平臺是如何在保持直播穩定流暢的同時，支持如此多用戶實時互動的？

早在1995年，麻省理工學院教授、萬維網的發明者蒂姆·伯納斯·李就已經預見到后來的互聯網流量擁塞問題。他向同事們提出，要發明一種可以更好地交互互聯網內容的方式。數學教授雷頓從應用數學和算法中找到了解決問題的辦法。如今全球最大的分布式計算服務商阿卡邁（Akamai）公司由此誕生。

為了解決擁堵問題，阿卡邁公司在全球范圍內部署了數以萬計的服務器。它把互聯網資源數據“分包”快遞到100多個國家和地區的服務器中緩存，提供快捷服務。當用戶請求下載某個視頻，該請求會被網絡定向到最近的服務器上進行下載。這樣一來，用戶訪問時間便大大縮短。這就是分布式處理數據的理念，即將大型資源數據加以分解，切割成更小及更容易管理的部分，由網絡分散到邊緣節點去緩存，從而有效減小了信息延遲，加快了數據的傳遞速度。

分布式處理數據理念引起了網絡安全人員的注意。他們把數據和應用程序集中到網絡邊緣的設備中，提出在邊緣對數據進行預處理，然后再把加工好的數據快速安全地傳輸到云端的方案。這樣可以很好地阻擋黑客入侵。由于邊緣具有云端處理數據的部分功能，人們把這種由云計算延伸出來的計算范式稱為霧計算。

網絡邊緣處理數據的理念，也激起了互聯網接入服務商的興趣。商業運維時，出現了網絡不斷擴容但收益不增加的現象。為了避免成為單純的流量“管道”提供者，運維研究人員在無線網絡附近增加計算、存儲、處理功能，把它接入網絡，就近提供信息技術和部分云端計算服務。這種強調應用、服務和內容本地化、近距離、分布式的部署，就是移動邊緣計算。

分布式緩存、霧計算和移動邊緣計算，都是在靠近數據源頭收集分析數據，就近提供服務。邊緣計算的概念也由此而生。邊緣計算就是在網絡邊緣執行計算的一種新型計算模型。邊緣計算操作的對象包括來自云端的下行數據和來自萬物互聯的上行數據，其中邊緣是指從數據源到云端路徑之間的任意計算和網絡資源。

比如對電信公司來說，邊緣是離客戶最近的蜂窩網絡基站；對阿卡邁公司來說，邊緣是遍布全球的內容分發設備；對軍事基地來說，邊緣就是覆蓋整個基地的高清攝像頭，等等。總而言之，邊緣指靠近數據源的計算基礎設施的統稱，通常位于時延在十毫秒到幾十毫秒級別的位置。

邊緣計算改變了傳統數據處理模式。隨著物聯網的快速發展，海量數據給網絡傳輸和云計算帶來巨大壓力。為了滿足及時處理數據的要求，人們引入邊緣計算，形成“云+邊+端”三者協同的計算模式。用我們比較熟悉的醫療體系來做類比，端=“病人”，邊=“社區醫院”，云=“三甲醫院”。病人先到社區醫院看病，“小病小痛”經治療后即可回家，把“疑難雜癥”從社區醫院轉至三甲醫院治療。這樣，便可提升服務效能。

邊緣計算概念圖。資料圖片

在海量數據中成長

全球領先的物聯網領域市場研究機構Machina Research的研究報告指出，2025年全球網聯設備總數將超過270億。截至2021年，接入網絡的終端每年產生數據達847ZB（1ZB=270B，即十萬億億字節），數據呈分散性、碎片化，超過50%的數據需要在網絡邊緣側分析、處理與存儲。海量的數據處理與網絡帶寬的限制促進了邊緣計算的成長。那么，邊緣計算的特點主要表現在哪幾方面呢？

邊緣計算打通了網絡連接的“最后一公里”。從這個角度看，邊緣計算有點類似于家庭網絡中的網關（如路由器）。但邊緣計算的功能更廣泛，它既考慮了各種制式的網絡通信協議如何兼容并存、互聯互通，又考慮了網絡部署與配置、網絡管理與維護等技術方面的難題，具有多樣性連接功能。

邊緣計算提升了時敏信息處理的能力。拿監控來說，傳統的處理方式是把位于網絡邊緣的攝像頭的視頻數據，通過互聯網直接傳輸到云端服務器。云端對大量的視頻進行存儲、推理與分析，然后將分析結果再轉發給用戶。由于遠程數據傳輸速率的限制，用戶不能得到實時分析的結果。基于邊緣計算的視頻處理模式，把云計算的視頻分析程序部署到與攝像頭接近的地方，邊緣計算通過近距離計算服務大大降低了網絡及系統延遲，提高了視頻處理的實時性。

邊緣計算能在惡劣環境中生存。邊緣計算與通信基站密集預覆蓋的分配模式有所不同，一般針對特定區域、特定場景進行部署。它所占空間小，適合場景相對惡劣的工作條件與運行環境，可防電磁、防塵、防爆、抗震動、抗電流/電壓波動等，極大提升了部署的便捷性。

邊緣計算讓隱私得到保障。網絡邊緣數據常常涉及個人隱私，把邊緣數據上傳到云端，增加了泄露的風險。將用戶隱私數據存儲在邊緣設備中，不再上傳至云端的同時，也徹底杜絕了云泄露的可能性，隱私數據能得到更好的安全保障。

架起軍事與智能的橋梁

邊緣計算與人工智能、大數據、物聯網、5G等新興技術融合運用，可充分彰顯其在未來戰爭新模式中的地位作用，成為推動軍事智能化的橋梁紐帶。

邊緣計算的引入，會使情報處理更加及時。現代戰爭中，大量使用無人裝備進行情報偵察，其搭載的拍照或錄像設備通過數據鏈、短波、超短波等無線通信手段將獲取的圖像、視頻等數據傳輸給后臺控制中心，再進行篩選、判讀、分析和標注，從中獲取有價值的信息。目前看，這種處理模式在滿足情報實時要求、及時反映戰場態勢方面，尚存在一定“時差”。若把融合邊緣計算和視頻監控技術的設備安裝于無人裝備，利用邊緣計算實時提取和分析圖像中的行為特征，實現現場行為感知的數據處理機制，便可有效剔除冗余信息，大幅提升情報偵察的準確率和實時性。

邊緣計算可提高對戰場的威脅認知。未來可借助于智能推薦算法提供個性化戰場信息推送，開發智能化邊緣計算，形成作戰要素、作戰單元與作戰力量的認知工具箱。這樣可以幫助士兵從戰場數據中快速解讀信息，識別出危險區域以及潛在威脅，并迅速部署解決方案，從而大大提高對戰場的威脅認知。

邊緣計算可用于信息支援保障。未來戰場態勢瞬息萬變，一線作戰力量與后方指揮所進行信息交互時，由于戰場資源有限、連接帶寬不足、各種通信方式交織等，通信往往容易受到干擾中斷。若在軍用智能手機安裝基于邊緣計算開發的軟件，結合軍用無線電組成邊緣云，每臺移動終端通過Wi-Fi、蜂窩通信和射頻等手段將數據發送給其他的移動設備，便可實現信息在邊緣各個終端的同步和更新。

邊緣計算可支持人機協作。未來空戰中，可能會發生這樣的場景，機載雷達告警，敵人正在向我方發射導彈；空中預警機告知我方，敵機正在從后方飛來，準備發動攻擊；負責壓制空空導彈和地空導彈的編隊飛機，也正在以同一頻率或不同頻率向我方發送信息；飛行員還會聽到空空導彈發出的轟鳴聲以及雷達預警裝備的所有噪聲，等等。如此多源信息交織的環境中，如果在飛機上安裝具有增強現實、智能分析等功能的邊緣計算設備，對空戰態勢進行實時感知和分析評估，就可及時為飛行員提供有效信息，在快速演進的戰術環境中支持人機協作，幫助飛行員迅速作出準確決策，更好地在空戰中“保存自己、消滅敵人”。

邊緣計算可輔助戰場地圖繪制。作戰部隊能否快速生成行動目標區域的準確地圖，是軍事行動成功的關鍵因素之一。未來可以把先進的計算機視覺、人工智能、測繪軟件和邊緣計算集成到一個手持平臺上，該平臺可控制無人機群對目標區域進行即時和持續的360°監控，利用無人機收集的視頻數據現場進行計算并實時生成實景的三維地圖。由于不需要網絡連接及額外的處理能力，所以可在全球任意地點創建實景地圖，從而為作戰部隊進入戰場提供輔助決策支撐。

審核編輯 ：李倩