1.3 通信与硬件技术的发展对边缘计算的推动

通信和硬件技术的发展也是推动边缘计算技术的核心驱动力之一。我们可以看到，最近几年连接到网络的设备除移动电话和PC外，还有各种工业自动化设备、机器人、智能家居、智能电器、智能交通设备、安防和监控系统等。这些设备本身和这些设备附带的传感器会产生大量的数据，同时设备也需要云端和边缘设备提供各种功能。物联网中接入设备的数量在迅速增长。另外，其中的这些终端设备本身对计算能力、存储能力和带宽的要求也大大提高了，尤其是增强现实（AR）/虚拟现实（VR）还有人工智能技术的发展和应用，对边缘计算能力提出了更高的要求。尽管现阶段，一些技术还要进一步地发展和改进，但是这些技术正在成为下一轮技术投资和研发的热点。

我们在边缘计算系统中有可能使用到从数据中心的大型刀片服务器，到野外部署的小型嵌入式设备在内的各种规格的计算机硬件。边缘计算项目中会涉及各类硬件的研发或选型，不过在大多数的场景中，我们需要考虑的主要还是低功耗的通信技术及小型的计算设备。

首先，通信领域为迎接物联网和边缘计算的爆发做好了准备。随着5G网络标准和技术的成熟，从2018年年底开始，全球各大电信运营商就开始了对5G网络的规划和布局。从2020年开始，5G网络的大规模建设开始启动。5G本身只是数据通信网络的服务，并不是万能药。但是，其高带宽、低延迟及能够对不同应用类型服务分层的特点，对物联网和边缘计算技术的应用起到了非常关键的促进作用。

其次，各种边缘硬件设备也逐渐发展成熟起来。比较常见的如Arduino、树莓派、Intel NCS2、Google Coral USB Accelerator、NVIDIA Jetson Nano等。这些设备的功能覆盖了从边缘数据分析、AI处理、通用计算到数据存储等各方面的能力。专用边缘设备普遍是低能耗、设计简单、成本低廉的小型系统，并且使用和部署有非常强的灵活性。

对物联网设备的分类和性能指标的制定也非常重要，但是在这个领域中还没有通用的参考标准。尽管如此，这个方向还是有一些比较前沿的研究，这些研究对设计未来的物联网设备、边缘设备，还是有很大的参考价值的。

中国科学院计算技术研究所的研究报告Ecosystem of Things: Hardware, Software, and Architecture提出把物联网设备根据大小尺度分成五种类型：极小型（直径小于1毫米）、毫米级、厘米级、分米级和米级的。这种分法其实有些过细，而且在实际的应用中可能并不适用，其实只要分为微型（边长在小于1毫米到数毫米级别的）、小型（边长在厘米到分米级别的）和大中型（边长在几分米到几百米级别的）即可。另外，这个研究报告还提出了一个大的分类法，把物联网设备分为简单设备和复杂设备。

另外，有必要提到一个名词的使用。在涉及物联网的英文版文献中，都会把各种物联网相关的设备用Thing这个单词来表述。事实上，物联网的物包括了各种人造和非人造的物体，是一个非常宽泛的概念，而设备其实通常指的是能够实现某种功能的人造系统或机械。如果只是使用设备来描述这个Thing，其实并不完全准确，可能用物体比较好，但是这样又很难让读者理解。总体来说，对于物联网的研究和开发，我们主要还是针对狭义上设备的控制及数据收集、处理、分析和利用。所以，本书中除了特别需要提到的地方，对于Thing和Device的中文名称都统一用设备来描述。表1-1列出了根据不同特征划分的物联网设备的类型和参数。

对于特别微小的设备，现在出现了新的名词，叫作Internet of Nano Things（IoNT）。对于这类设备的网络，其实还处在非常早期的研究阶段，本书不做过多叙述。在生命科学和医疗方面，这种微型设备未来会有很广泛的应用。

另外一个影响物联网设备的重要指标是能量利用效率。由于不同的物联网设备会有不同的使用环境，在很多实际的使用场景中，设备的能源供应是有限的，并不能确保随时都能给边缘设备不间断地供电。很多边缘设备需要依靠自带的电池工作很长时间，因此综合能效也是边缘设备非常重要的指标，在很多领域中，我们希望能够有高能效比的设备。在边缘设备领域中，我们用“算力/单位功率”来度量设备的能效。

当前的工业级微控制器（Micro Controller Unit,MCU）的功耗在0.5~544.5mW，能效可以达到0.735~13.89GOPS/W。在研的新型MCU，能效可以达到77~374GOPS/W。未来的边缘设备和物联网数据处理设备能够用更少的能量获得更加强大的运算能力，这将会进一步推动物联网技术的发展。

人工智能（AI）加速芯片领域，针对特定的AI加速，可以比MCU达到更高的能效水平。这对AI技术在边缘端的应用是一个非常鼓舞人心的消息。在AI芯片的研制方面，我国的寒武纪公司的产品是走在技术前列的。

在尖端高能效技术研究方面，美国国防部高级研究计划局（DARPA）和SRC公司宣布的JUMP研究项目，其中一项目标是研发3200TOPS/W的智能感知计算系统。