章魚在捕獵的時候，它的八只觸手能迅速地將獵物包圍，不會纏繞打結，靈活且敏銳，配合度極高。

這得益于它獨特的身體結構：一個大腦和八個小腦。

科學研究表明，章魚共有近5億個神經(jīng)元，而大腦僅有2億個，其余3億個神經(jīng)元分布在其它8個小腦中。

八個小腦，其實就是八只“觸手”，換句話說，章魚其實更多傾向于用“觸手”思考。

這種“分布式大腦”給章魚帶來了極大的便利，不論是捕獵、進食，還是逃生，都能通過八只觸手高效而準確地完成。

當章魚獨特的“思考方式”被運用到計算領域，“邊緣計算”的概念就呼之欲出了。

所謂邊緣計算，是一種類似于章魚八個小腦的分布式計算，即將部分數(shù)據(jù)資料的處理、部分程序功能，由網(wǎng)絡中心下放到網(wǎng)絡邊緣節(jié)點上，邊緣側的智能網(wǎng)關設備能就近處理采集到的數(shù)據(jù)，無需將大量數(shù)據(jù)傳到遠（云）端的服務器或管理平臺。

相較于云計算，“邊緣計算”的優(yōu)勢在于，既能快速處理數(shù)據(jù)，做出反應，從而提高效率；又能降低對帶寬的依賴，避免因通信時延造成數(shù)據(jù)處理滯后帶來的決策失誤問題。

這種高效的數(shù)據(jù)處理方式已然成為現(xiàn)下數(shù)據(jù)計算領域的又一核心法門。

“從云端協(xié)同，到云邊端協(xié)同，邊緣計算的作用愈來愈重要?！睍缫暜a(chǎn)品推廣負責人表示。

這種重要性主要體現(xiàn)在兩個方面：一是傳統(tǒng)的云端協(xié)同模式存在場景覆蓋度上的不足，需要邊緣計算的進一步賦能；二是對于市場需求而言，邊緣計算的相關產(chǎn)品更具性價比。

該負責人表示，邊緣計算如今已成為曠視發(fā)力的重點，并且曠視已經(jīng)基于相關場景，推出了相應的產(chǎn)品。

邊緣計算、高效處理

互聯(lián)網(wǎng)時代，隨著終端設備的迅速增加，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也呈指數(shù)級趨勢擴大。

這些數(shù)據(jù)不僅數(shù)量龐大，而且類型極為復雜，如何處理并利用好這些數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)管理的核心，同時也是難點所在。

傳統(tǒng)的方法是走云端一體的路子：由感知端進行數(shù)據(jù)集采和傳輸，云端設備進行計算。（感知端算力較弱，僅能進行部分簡單計算，主要靠云端計算）

但是單靠云端計算，依然有一些問題沒有得到解決。

 一是效率。 

即數(shù)據(jù)從前端感知設備進行集采、整理，要依托通信網(wǎng)絡進行傳輸，才能到達云端；而云端設備在接收數(shù)據(jù)之后，進行分析、決策，再到?jīng)Q策的執(zhí)行，需要一定的時間才能完成。

對于一些特殊場景來說，時延帶來的后果是不可承受的。

比如，火災預警。前端設備在感知到潛在的危險之后，將相關數(shù)據(jù)傳輸至云端；如果得不到快速反饋，那么很可能造成不可估量的損失。

“這樣的場景下，如果把數(shù)據(jù)傳送到中心服務器進行處理，中間的網(wǎng)絡鏈路很長，效率比較低?！痹撠撠熑吮硎?。

二是性價比。

云端設備費用高昂，對于一些中小型企業(yè)而言，購買服務器顯得有些“大材小用”：既要付出高昂的成本，其數(shù)據(jù)處理的需求也比較小，對服務器的利用效率不高，因此性價比較低。

邊緣計算的設備恰好解決這一痛點：既能滿足計算需求，成本又比購買服務器更便宜，在性價比上具備優(yōu)勢。

該負責人表示，從技術架構來看，只有“云”和“端”的話，相當于把大量的計算任務都放在了中心側（云）或端側，這就給云或端帶來了很大的計算壓力。并且由于云端協(xié)同存在時延、數(shù)據(jù)安全等問題，所以利用邊緣計算來給行業(yè)賦能，成為新的思路。

根據(jù)IDC預測，未來超過70%的數(shù)據(jù)需要在邊緣側存儲、分析和處理。

正是在數(shù)據(jù)“量大”而現(xiàn)有的云端協(xié)同存在各種問題的背景下，曠視開始做邊側的產(chǎn)品。

“之前曠視主要做盤古這類的大平臺，或者像面板機這樣的端側產(chǎn)品，今年我們推出了兩條‘邊’側的產(chǎn)品線，形成了‘云邊端’一體的產(chǎn)品矩陣。”

該負責人透露，新的產(chǎn)品線分別為“鴻圖”和“魔方”。

曠視鴻圖、算法魔方

“鴻圖和魔方是兩個產(chǎn)品系列，而非單獨的SKU，但都屬于邊緣側的產(chǎn)品?！痹撠撠熑私榻B道。

兩者的共性體現(xiàn)在，都具備“算”的能力，并且在算力和算法上差別不大。

其差異則體現(xiàn)在：魔方只有“算”的能力，而鴻圖在“算”的基礎上，增加了“管”的功能。

換句話說，鴻圖實際上是管算一體的產(chǎn)品。

之所以有這樣的差異，該負責人解釋稱，鴻圖和魔方是針對不同市場需求做出的產(chǎn)品。

左：鴻圖，右：魔方

鴻圖具備管算一體的能力，提供整體的解決方案，以最終產(chǎn)品的形式直接交付給客戶，客戶只需要按照步驟操作，接入相應的端側產(chǎn)品，即可實現(xiàn)管算功能。

而魔方則只有算的能力，沒有業(yè)務管理軟件，但具備開放能力，能夠開放標準API，因此更適合擁有自身業(yè)務平臺的軟件開發(fā)商。

打個比方：鴻圖就像是一個成型的面包，消費者用微波爐加熱后就能吃，從而解決饑餓；而魔方則是面粉，消費者不能直接食用，但可以用面粉搭配其他食材做自己喜歡的食物。

兩者的消費群體不一樣，這也導致兩類產(chǎn)品的銷售路徑并不相同。

“鴻圖更多是通過曠視的渠道銷售體系直接賣給最終客戶，而魔方則扮演著產(chǎn)業(yè)鏈中上游的AI 賦能者的角色，中下游的開發(fā)商基于魔方打造自身的解決方案，再賣給最終客戶?！?/p>

在具體的應用場景上，鴻圖和魔方都主要聚焦于園區(qū)、樓宇、校園等場景，內(nèi)置曠視三位一體的AI 算法引擎，植入了視頻結構化、周界警戒等30多種泛安防類算法，能快速實現(xiàn)人車管控、園區(qū)人員出入管理等功能。

并且，當鴻圖和魔方可進行協(xié)作：當鴻圖需要更多算力時，可以接入魔方；而當魔方需要“管”的功能時，接入鴻圖即可實現(xiàn)相關的管理功能。

此外，兩者同時具備接入盤古等大平臺，以及面板機、智能相機等端側產(chǎn)品的能力。

“鴻圖和魔方既具備單獨的能力，又能相互配合，并且適配曠視的云側和端側的產(chǎn)品，是構建‘云邊端’一體化的中間橋梁?！痹撠撠熑吮硎?。

軟硬結合、三位一體

相較于云端協(xié)同，邊緣計算的價值在于：降低后端投入，讓算力前置，降低對帶寬的要求，從而提升數(shù)據(jù)處理效率。

但要實現(xiàn)真正的邊緣計算，還存在兩大難點。

一是邊緣側設備的AI 算力芯片廠商非常分散，如果要保證算法實現(xiàn)最高效率運行，就要從算法的底層入手，針對芯片做適配。

二是邊緣側的算力比中心服務器弱，算法從中心服務器遷移到邊緣側，需要做更多的優(yōu)化。

這就要求提供邊緣計算相關產(chǎn)品的公司要具備軟硬一體的開發(fā)能力。

“軟硬一體才能實現(xiàn)真正的邊緣計算。”該負責人表示，只有硬件和軟件相配合，算法的運行效率才能達到最優(yōu)。

在他看來，曠視的軟硬一體能力體現(xiàn)在三個方面。

一是不斷針對算法做優(yōu)化，以適應各類場景，通過擴展算法邊界的方式，使產(chǎn)品能夠滿足行業(yè)的碎片化需求。

二是三位一體的 AI 能力，即算力+算法+AI 框架。

“我們有專門負責 AI 框架的團隊，研究算法與芯片的適配，保證算法能夠高效率的運轉?！?/p>

并且，曠視在與合作伙伴共同在做芯片的適配時，就已經(jīng)將需求進行反饋，因此能實現(xiàn)“算法、算力和 AI 框架”的三位協(xié)同，從而使得算法能在芯片上得到足夠的算力支撐。

三是開放性，即相關產(chǎn)品提供對外開放的能力。

比如魔方，軟件公司可基于魔方開發(fā)自身的軟件，甚至直接將軟件植入魔方盒子，以軟硬一體的方式賣給客戶。

“軟硬一體是實現(xiàn)邊緣計算的核心路徑，也是 AI 落地的必經(jīng)之路?！痹撠撠熑吮硎荆瑫缫曇丫邆浜诵母偁幜?，鴻圖和魔方盒子，就是最直接的例子。

總結

從最初的算法到軟硬一體，從云端協(xié)同到云邊端協(xié)同，鴻圖和魔方這兩大邊緣側的系列產(chǎn)品恰好給曠視“補齊了中間層”，拼好了最后一塊版圖。

未來，曠視將進一步鞏固軟硬一體的能力，針對行業(yè)出現(xiàn)的新痛點、難點，優(yōu)化解決方案和推出新產(chǎn)品，以實現(xiàn)其“技術賦能產(chǎn)業(yè)”的愿景。（雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)）

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