华为：运营商如何在物联网新蓝海中取胜

雾计算物联网商标总申请量3件
其中已成功注册3件，有0件正在申请中，无效注册0件，0件在售中。
经八戒知识产权统计，雾计算物联网还可以注册以下商标分类：
第1类（化学制剂、肥料）
第2类（颜料油漆、染料、防腐制品）
第3类（日化用品、洗护、香料）
第4类（能源、燃料、油脂）
第5类（药品、卫生用品、营养品）
第6类（金属制品、金属建材、金属材料）
第7类（机械设备、马达、传动）
第8类（手动器具（小型）、餐具、冷兵器）
第10类（医疗器械、医疗用品、成人用品）
第11类（照明洁具、冷热设备、消毒净化）
第12类（运输工具、运载工具零部件）
第13类（军火、烟火、个人防护喷雾）
第14类（珠宝、贵金属、钟表）
第15类（乐器、乐器辅助用品及配件）
第16类（纸品、办公用品、文具教具）
第17类（橡胶制品、绝缘隔热隔音材料）
第18类（箱包、皮革皮具、伞具）
第19类（非金属建筑材料）
第20类（家具、家具部件、软垫）
第21类（厨房器具、家用器皿、洗护用具）
第22类（绳缆、遮蓬、袋子）
第23类（纱、线、丝）
第24类（纺织品、床上用品、毛巾）
第25类（服装、鞋帽、袜子手套）
第26类（饰品、假发、纽扣拉链）
第27类（地毯、席垫、墙纸）
第28类（玩具、体育健身器材、钓具）
第29类（熟食、肉蛋奶、食用油）
第30类（面点、调味品、饮品）
第31类（生鲜、动植物、饲料种子）
第32类（啤酒、不含酒精的饮料）
第33类（酒、含酒精饮料）
第34类（烟草、烟具）
第35类（广告、商业管理、市场营销）
第36类（金融事务、不动产管理、典当担保）
第37类（建筑、室内装修、维修维护）
第39类（运输仓储、能源分配、旅行服务）
第40类（材料加工、印刷、污物处理）
第41类（教育培训、文体活动、娱乐服务）
第43类（餐饮住宿、养老托儿、动物食宿）
第44类（医疗、美容、园艺）
第45类（安保法律、婚礼家政、社会服务）

通俗讲解边缘计算
随着物联网越来越火，同时伴随着物联网而来的，就是各种概念和各种技术，其中一个就是边缘计算，当然还有雾计算。其实边缘计算和雾计算都差不多，雾计算只是和云计算是相对的。只是叫边缘计算呢，比较高大上吧。
下面我们要通俗地讲一讲边缘计算。

为什么要通俗的讲呢，怕如果不通俗，你听不明白。新的东西在出来的时候，往往是需要一个接纳和理解的过程。就像以前互联网刚出来的时候，很多人都不知道互联网，于是就得慢慢科普，让大家慢慢接受和理解呀。谁现在还解释什么是互联网呀。

而边缘计算也有一段时间了，只是随着物联网的发展，边缘计算的概念也开始流行起来。我们先看一段非通俗的介绍边缘计算的概念：
边缘计算，是一种分散式运算的架构。在这种架构下，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。

或者说，边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。

边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。
以上是我从网络文章摘抄的一段对于边缘计算的解释。整个解释基本都是专业术语，搞工控的你，看完这段话，你来告诉我什么是边缘计算。

作为一名参与研发产品边缘计算的程序员，我决定写一篇文章来通俗讲解一下这个边缘计算。
首先，我要举一个不太恰当的例子。

比如有一款APP，用户在使用这款APP的时候，就会收集用户的信息，比如收集这个用户的年龄，性别，手机号，地址位置，搜索记录等等信息，而收集这些信息主要是更好地分析这个用户的行为和感兴趣的东西，比如车，房子，书，美食等什么感兴趣。然后更为准确地为其投放内容及广告。

    这个是很常见的一个功能，但是就是这样一个功能，怎么和边缘计算挂钩呢。

在边缘计算之前，就是云计算了。

如果是使用云计算，这款APP的行为是这样的：

    APP收集到信息后，把所有的基本信息，上传到服务器中，然后由服务器来执行算法，计算和识别出用户的兴趣爱好，甚至可能推算出这个用户的消费能力。然后服务器就可以根据这个推算出来的结果，为用户投放其感兴趣的内容和广告。

如果是使用边缘计算，这款APP的行为就是这样：

    APP收集了信息后，不上传到服务器中。然后由APP自己计算和识别出这个用户的兴趣和爱好，也可以推算出这个用户的消费能力，也就是服务器的计算功能，直接由APP来完成。然后服务器只需要问一下APP,哪个用户是有可能是年薪百万的，哪个用户是单身的。APP只需要告诉服务器说，这个一路向东用户很帅，而且还单身，喜欢旅游，写诗，可以为其投放相亲美女内容。

就这样，整个过程并没有服务器参与计算，服务器也没有参与收集信息。因为这个信息在APP本身收集和计算，并没有进行上传，所以也没有涉及信息收集。

而，这就是边缘计算。

也就是以前由服务器作计算的部分，现在改由信息采集的设备直接计算了，再把计算的结果，直接输出到服务器中。服务器只要结果，并不需要过程的数据。
下面我们就以回答问题的形式来通俗的聊一聊这个边缘计算吧。

所以，什么是边缘计算呢。

边缘计算，说白了，就是（服务器）云计算懒得算了，就这点数据，你在数据采集的时候，顺便自己算得了，什么都丢到服务器来算，很累的。于是，边缘计算就这么来了。
那么，工控领域行业中使用到边缘计算的都有哪呢

这个就太多了。随着很多PLC，控制器和触摸屏等都开始接入到物联网中，每个设备需要采集的信息不一样，有温度，湿度，产量，生产数据，运行状态等。而不同行业的参数指标，性能数据都不一样，这很难在服务器通过云计算来形成一套标准，这使得PLC，控制器等，都会用到边缘计算。
为什么以前的DTU，或者物联模块等不流行边缘计算，现在开始流行了呢。

因为现在的IoT使用的模块或者芯片的处理能力也越来越高，资源也比较丰富，随着一些芯片成本的下降，以及开发模式的简化，使得一些芯片或模块在处理基本的数据采集功能后，仍存在资源过剩及功能利用率低的情况，也就是一个100%的芯片或模块，你只使用了10%的来采集数据，那还有90%你可以用来作计算
那么，使用边缘计算的优势在哪里呢。

1 可以使得设备的支持数量提升几个数量级。

   比如一个服务器有10000点血。而接入一个设备，就要消耗1点血，如果再对这个设备进行数据分析，需要消耗9点血。也就是接入并计算一个设备就需要10点血。那么这个服务器最多只能接入1000个设备就挂了。

   如果服务器只负责接入设备，不进行计算和分析，那么接入一个设备，消耗1点血，由设备自己进行数据计算和分析，再输出结果。这时候服务器就可以接入10000个设备了。

  没有使用边缘计算，服务器可以接1000个设备。

  如果使用了边缘计算，服务器可以接10000个设备。提升了一个数量级。而对于一些复杂的设备，特别是一些工厂，现场作业等需要数据量多的，如果使用了边缘计算来给服务器节省空间和资源，这个优势更能体现出来了。

2 让计算变得更为灵活和可控

   前面说到，接入设备的服务器很难做到统一的计算分析标准，因为物联网可是一个万物接入的网络，每一个设备采集的数据不一样。如果使用了边缘计算，就可以单独针对每一个设备进行相应的计算和分析。当然，如果相同的设备或者相同参数的，可以进行复制使用同一套计算标准或算法。如果将计算脚本开放出来给用户，用户就可以自定义去添加自己的计算公式和行为。
边缘计算的模式和拓扑结构是什么样的呢。
比如要在一套数据采集系统里，以一个云服务器为中心，移动客户端，PC客户端或第三方接口等接入到云服务器获取数据，而数据采集方呢，由数据采集模块来连接到云服务中。

    数据采集模块可以采集PLC，变频器，智能仪表等，将数据上传到云服务器中，由服务器进行数据分析和计算，然后PC或移动客户端，第三方接口就可以获取数据分析的结果。但是这种情况下，随着设备的接入越来越多，云服务器的负担也会越来越重，而且接入的PLC，控制器等的种类也越来越多，原来的云服务数据计算模式难以满足越来越复杂的应用。这时候边缘计算就应运而生了。

    在原拓扑结构不变的情况，可无缝引入边缘计算。在数据采集模块端开放边缘计算功能，将复杂的计算，策略，规则等，由数据采集模块进行运算，得到输出结果后，只需要将结果上传到云服务中。再由PC客户端，移动客户端及第三方接口从云服务获取。

    比如数据采集模块需要采集一个电表，电表能采集的数据有电流，电压，偏偏没有功率。当然现在的电表采集不到功率很少了，只是举例。

    那怎么办呢，偏偏客户很想看到功率。那在没有边缘计算的时候，为了要看到功率，只好在云服务里，增加一定的计算规则，将采集到的电流和电压通过计算得到功率。如果有1000个电表，云服务器就要对这1000个电表进行计算。这就增加了云服务器的工作量和负担了。

    如果有了边缘计算，那么在数据采集模块，就可以添加计算功能，直接将采集的电流和电压通过计算得到功率，只需要把功率上传给服务器就可以了。这样，即便有50000个电表，云服务也毫无计算压力，因为它并不需要计算。
    这就是通俗的讲一讲边缘计算。

一般来说，工业网关需要具备以下能力：

    1具备对下（自动化系统）协议解析能力（通讯协议：Modbus，PPI，MPI，CNC等；总线协议：CAN,PROFIBUS等；工业无线协议：WirelessHart，433等），目前的网关以通讯协议为主，只有少部分厂家会考虑对下的总线协议以及无线协议，同时传统的总线协议转换也叫工业网关，网关分不清楚。

    2具备对上（IT系统）的协议对接能力，对上的通讯能力（以太网，WIFI，3G，4G，NB-IOT等）

    3具备对上和对下私有协议二次开发能力

    4具备数据缓存，本地计算（雾计算）的能力

    具备这样的能力才可以说是一个完善的网关，另一方面，工业现场应用非常复杂，目前数据接入的成本又非常的高，往往造成业主想要上信息化系统的时候，接入成本就占到1半以上的费用。所以，网关厂家会根据市场大小去布局相应的产品层次。不过，目前不管是国内还是国外的网关厂，都很难覆盖所有的应用，加上网关厂对IT系统的对接协议，以及对接方式并不统一。造成现在接入成本仍然居高不下。大大影响了云和大数据的应用。

 目前市面上的网关类型主要有单向型数据采集型、双向型简单版、双向增强版。

单向型数据采集型

对下具备串口或者网关，对上具备网口或者GPRS。支持协议解析，以moudus为主，对上对下协议可定制，可采用软件按需烧录的形式实现。支持数据缓存，对数据打时间戳。

双向型简单版

对上对下接口更丰富（串口，网口，3G,4G）；预置多种通讯协议（PLC,CNC,注塑机，电力）；支持二次开发

双向增强版

在简单版上增加对下的无线通讯对接能力和总线型对接能力。

其中第二种是目前需求量最大的，第一种类型和第三种类型目前市场并不明确，在某些行业已经有非常强烈的需求，但是复制性不如第二种，所以目前较少有人开发。 同时第一种和第三种在选择无线通讯协议（对上或者对下）的时候都有一定风险。工业网关的市场直接可以反映我国工业物联网发展水平，如果要看工业物联网在国内的发展，我认为当前阶段看看国内工业网关的发展即可对市场有一定的判断。

边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
简单来说，具备智能处理能力的终端，就是边缘数据计算产品。
厂家的话，推荐深圳博时特科技有限公司，该公司是国内较早有能力提供智能终端设备及解决方案提供商，专业从事智能终端设备的研发、生产、销售，提供满足互联网O2O应用需要的智能终端设备。产品包括：智能触控安卓一体平板机、触控POS收银机、人脸识别门禁机、人证一体访客机、测温门禁机、边缘计算盒子、Windows智能自助服务终端、工控触摸显示器等等。广泛应用于多媒体广告传媒、智慧餐饮、零售、家居、智能门禁、交通运输、金融、电力、旅游、酒店、智能制造等各行各业，产品销售遍布亚欧美三十余个国家及地区。该公司具有突出的研发定制和资源整合能力，公司拥有占职员人数一半的软件、硬件、结构研发团队，自配电气性能及可靠性实验室、10000+m²的SMT及组包装车间。目前客户分布于国内各大省市地区，主要合作伙伴有：支付宝、微信、国家电网、微医、美团等涉及到日常生活、电力、医药等政企用户。
公司在智能硬件领域持续发展，当前该公司总占地面积21500平方米，自有高速贴片机、注塑机、模具车间及无尘自动生产线，PCBA板卡的年产能为230万片， 整机的年产能为200万台。目前公司已经通过质量保证体系ISO9001和环境认证体系ISO14001认证，公司产品已通过CE，FCC，CCC， U/L，EUP，Rohs，Reach等各种认证。2018年成为第一批国家级高新技术企业，目前已取得四十多项国家专利，近四十项软件著作权，多项专利填补国家技术空白。

边缘计算（Edge Computing）是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法，这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。

好处：在边缘计算中，传感器数据不需要传输到汽车上或者云端的数据中心，来查看是否有什么东西影响了发动机的运转。

本地化数据处理和存储对计算网络的压力更小。当发送到云端的数据变少时，发生延迟的可能性，以及云端与物联网设备之间的交互导致的数据处理延迟就会降低。

这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务，它们包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU。

随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也很重要，它就是雾计算（Fog Computing）。边缘计算具体是指在网络的“边缘”或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。

换句话说，雾计算使得云更接近于网络的边缘，因此，根据OpenFog的说法，“雾计算总是使用边缘计算，而不是边缘计算总是使用雾计算。”

回到无人辅助驾驶场景：传感器能够收集数据，但不能立即对数据采取行动。例如，如果一名车辆工程师想要了解汽车车轴和刹车系统是如何运行的，他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否需要进行维修或替换。在这种情况中，数据处理使用边缘计算，但它并不总是即时进行的（与确定引擎状态不同）。而使用雾计算，短期分析可以在给定的时间点实现，而不需要完全返回中央云。

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