物联网概论IntroductiontoInternetofThings|第14章物联网与边缘计算|本章知识点✔学习完本章后，应当掌握如下知识：14.1物联网泛在智能发展趋势14.2边缘计算协同系统架构14.3机器智能技术14.4边缘智能技术14.5云端智能技术14.6边缘计算典型服务模式14.1物联网泛在智能发展趋势物联网+边缘计算的发展背景：云计算是一种集中式服务，所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。资源的高度集中与整合使得云计算具有很高的通用性，然而，面对物联网设备和数据的爆发式增长，基于云计算模型的聚合性服务逐渐显露出了其在实时性、网络制约、资源开销和隐私保护上的不足。（1）云计算难以保证实时性。云计算模型将全部数据上传至云计算中心进行处理，其处理速度受到网络带宽、中心计算能力、总计算任务量等多个因素的影响，且请求至响应的链路较长，各个环节的时延累积可能造成无法接受的处理时延。物联网泛在智能发展趋势物联网+边缘计算的发展背景：（2）云计算对网络环境过度依赖。我国4G网络覆盖率超过95%，但仍存在着覆盖盲区。5G网络具有低时延的优势，但其建网覆盖需要较长的时间周期。由于云计算依赖网络实现数据的传输，因此在以上场景中难以提供可靠的服务。（3）云计算的资源开销较大。随着数据量的攀升，数据传输带来的网络流量开销也在逐渐加大，同时云计算中心的计算、存储能力带来了极高的能耗，而这些开销并不是完全必要的。（4）云计算难以保证用户隐私安全。云计算处理的数据可能是包含用户隐私的，如家庭内的监控数据、工厂内的生产数据等，尽管存在用户隐私协议等的约束，但服务提供商的数据实际使用情况是不透明的。物联网泛在智能发展趋势边缘计算的概念：为了弥补云计算集中式服务的不足，边缘计算的概念应运而生。边缘计算是云计算概念的延伸，二者是相依而生、协同运作的。欧洲电信标准化协会认为边缘计算在移动网络边缘提供IT服务环境和计算能力，强调靠近移动用户，以降低网络操作和服务交付的时延，提升用户体验。Gartner认为边缘计算描述了一种计算拓扑结构，在这种拓扑结构中，信息处理、内容采集和分发均被置于距离信息更近的源头处完成。维基百科认为边缘计算是一种优化云计算系统的方法，在网络边缘执行数据处理，靠近数据的来源。边缘计算产业联盟认为边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。物联网泛在智能发展趋势基本共识：在更靠近终端的网络边缘上提供服务。物联网+边缘计算的发展态势：电信网时代：“中心-边缘-端”的组网架构；互联网时代：数据中心、内容分发网络（ContentDeliveryNetwork，CDN）、移动电话/PC延续了这种形态；物联网+边缘计算时代：云计算中心、小数据中心/网关、传感器则形成了新的“端-边-云”形态。“端-边-云”泛在智能发展如图所示。物联网泛在智能发展趋势“端-边-云”泛在智能发展物联网+边缘计算的发展分类：按照智能服务的承载载体，物联网边缘计算可分为机器智能、边缘智能和云智能3类：机器智能指AI智能服务承载在终端设备侧，如人脸识别摄像头，其基于自身的计算与存储资源，并在端侧承载人脸识别算法，实现端侧人脸特征的提取甚至识别。边缘智能指AI智能服务部署在边缘侧，如智能网关、边缘服务器、算力盒子等。云智能指AI智能服务部署在云计算中心，基于大量的计算、存储资源进行海量数据分析。物联网泛在智能发展趋势物联网场景下泛在智能的发展需求：1．机器智能的需求分析机器智能技术具备低时延、高可靠、保护隐私、低功耗等特点，应用场景广阔。（1）低时延、高可靠的应用场景，如自动驾驶。（2）注重数据隐私的内容更适宜在本地处理，如智慧家庭。（3）功耗要求高或网络不稳定的应用场景更需要在本地处理，如智能穿戴设备。物联网泛在智能发展趋势物联网场景下泛在智能的发展需求：2．边缘智能的需求分析边缘智能可实现边缘侧数据资源、计算资源、设备资源的智能协同，可应...
