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什么是邊緣計(jì)算?邊緣計(jì)算被定義為“一種新的計(jì)算方式，這種模式將計(jì)算與存儲(chǔ)資源部署在更貼近移動(dòng)設(shè)備或傳感器的網(wǎng)絡(luò)邊緣”，其核心在于“貼近”終端，因此在實(shí)時(shí)、快速響應(yīng)是邊緣計(jì)算產(chǎn)生的核心痛點(diǎn)所在。帶寬、延遲與抖動(dòng)等不穩(wěn)定因素都更易于控制和改進(jìn)。邊緣計(jì)算時(shí)代設(shè)備連接數(shù)有望達(dá)到千億量級(jí)。麥肯錫在去年11 月報(bào)告中指出，隨著連接設(shè)備的激增和功能的擴(kuò)展，對(duì)不受延遲和網(wǎng)絡(luò)影響的實(shí)時(shí)決策的需求也在增加，算力從云端到邊緣的移動(dòng)會(huì)使得邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)價(jià)值量持續(xù)快速提升，麥肯錫預(yù)計(jì)在2025年，邊緣計(jì)算的價(jià)值將會(huì)提升至1750–2150 億美元。

邊緣計(jì)算的本質(zhì):在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)時(shí)代提升數(shù)據(jù)處理的效率。邊緣計(jì)算的本質(zhì)在于，讓物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代大量傳感器捕捉的海量數(shù)據(jù)得以在最合適的位置進(jìn)行處理分析。純粹的企業(yè)內(nèi)部部署方案會(huì)催生數(shù)據(jù)孤島，而純粹的云方案則面臨高延時(shí)、高傳輸成本以及海量數(shù)據(jù)的篩選難度。在這一情景下，邊緣側(cè)啟用處理分析+重要數(shù)據(jù)云端運(yùn)算分析/算法優(yōu)化回傳的混合方案成為最優(yōu)解，大量邊緣計(jì)算需求應(yīng)運(yùn)而生。邊緣計(jì)算的部署跟它的應(yīng)用場(chǎng)景有著緊密的關(guān)系，總的來說，邊緣計(jì)算可以按需部署于無線接入云、邊緣云或者匯聚云。對(duì)于低時(shí)延場(chǎng)景，邊緣計(jì)算需要部署于靠近基站側(cè)的無線接入云甚至終端自身處(如安防攝像頭、智能汽車);對(duì)于高帶寬要求的大流量熱點(diǎn)地區(qū)，邊緣計(jì)算可以部署于邊緣云;對(duì)于海量連接的場(chǎng)景，邊緣計(jì)算可部署于位置更高一些的匯聚云，以便覆蓋更大區(qū)域的業(yè)務(wù)需求。

邊緣計(jì)算中的芯片機(jī)遇。鑒于目前可得資料，我們主要從智能駕駛這一邊緣計(jì)算的典型場(chǎng)景進(jìn)行了拆解分析。我們繼續(xù)強(qiáng)調(diào)泛物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代來臨，邊緣計(jì)算爆發(fā)在即，數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng)!智能駕駛、智能安防對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練推斷、物聯(lián)網(wǎng)對(duì)感應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理等大幅催生內(nèi)存性能與存儲(chǔ)需求，數(shù)據(jù)為王!根據(jù)DRAMeXchange與集邦咨詢預(yù)計(jì)，5G、數(shù)據(jù)中心與邊緣計(jì)算將成為服務(wù)器DRAM 需求增加的主要驅(qū)動(dòng)力，并預(yù)計(jì)將在2021 年后超越目前占主流的移動(dòng)DRAM 應(yīng)用。同時(shí)我們也建議重點(diǎn)關(guān)注國(guó)內(nèi)優(yōu)質(zhì)廠商/項(xiàng)目在NAND Flash、MCU、模擬芯片、CMOS 圖像傳感、邊緣側(cè)ASIC 等領(lǐng)域的機(jī)遇。

報(bào)告內(nèi)容：

一、什么是邊緣計(jì)算?

邊緣計(jì)算被定義為“一種新的計(jì)算方式，這種模式將計(jì)算與存儲(chǔ)資源部署在更貼近移動(dòng)設(shè)備或傳感器的網(wǎng)絡(luò)邊緣”，其核心在于“貼近”終端，因此在實(shí)時(shí)、快速響應(yīng)是邊緣計(jì)算產(chǎn)生的核心痛點(diǎn)所在。帶寬、延遲與抖動(dòng)等不穩(wěn)定因素都更易于控制和改進(jìn)。

邊緣計(jì)算時(shí)代設(shè)備連接數(shù)有望達(dá)到千億量級(jí)。麥肯錫在去年11 月報(bào)告中指出，隨著連接設(shè)備的激增和功能的擴(kuò)展，對(duì)不受延遲和網(wǎng)絡(luò)影響的實(shí)時(shí)決策的需求也在增加，算力從云端到邊緣的移動(dòng)會(huì)使得邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)價(jià)值量持續(xù)快速提升，麥肯錫預(yù)計(jì)在2025 年，邊緣計(jì)算的價(jià)值將會(huì)提升至1750–2150 億美元。

借用一個(gè)形象比喻，邊緣計(jì)算類似于人類的神經(jīng)末梢，對(duì)于簡(jiǎn)單的信息可以直接處理; 對(duì)于復(fù)雜的信息則傳輸給云端(即大腦)。邊緣計(jì)算可能的形式或者說載體:從當(dāng)前來看，我們對(duì)邊緣計(jì)算的載體進(jìn)行大膽預(yù)測(cè)——微基站、智能安防攝像頭、車載電腦、智能網(wǎng)關(guān)、路由器和微型數(shù)據(jù)中心/代理服務(wù)器最有可能成為邊緣計(jì)算可能的載體。

+重要數(shù)據(jù)云端運(yùn)算分析/算法優(yōu)化回傳的混合方案成為最優(yōu)解，大量邊緣計(jì)算需求應(yīng)運(yùn)而生。

邊緣計(jì)算的核心是邊緣計(jì)算單元，但其位置到底在哪并沒有絕對(duì)答案。邊緣計(jì)算的部署跟它的應(yīng)用場(chǎng)景有著緊密的關(guān)系，總的來說，邊緣計(jì)算可以按需部署于無線接入云、邊緣云或者匯聚云。對(duì)于低時(shí)延場(chǎng)景，邊緣計(jì)算需要部署于靠近基站側(cè)的無線接入云甚至終端自身處(如安防攝像頭、智能汽車);對(duì)于高帶寬要求的大流量熱點(diǎn)地區(qū)，邊緣計(jì)算可以部署于邊緣云;對(duì)于海量連接的場(chǎng)景，邊緣計(jì)算可部署于位置更高一些的匯聚云，以便覆蓋更大區(qū)域的業(yè)務(wù)需求。

三、邊緣計(jì)算中的芯片機(jī)遇

要尋找邊緣計(jì)算中的芯片機(jī)遇，首先必須了解邊緣計(jì)算的核心需求和特性: 1)多種連接和數(shù)據(jù)移動(dòng)性。邊緣技術(shù)可以在受限或需要斷斷續(xù)續(xù)連接至云端以完成計(jì)算，存儲(chǔ)，備份和分析等工作。

2)需要實(shí)時(shí)決策。邊緣使用案例通常需要立即處理數(shù)據(jù)，例如，用于自動(dòng)駕駛汽車或自動(dòng)揀選機(jī)器。這些設(shè)備和平臺(tái)需要能夠在本地進(jìn)行分析，而無需先將數(shù)據(jù)發(fā)送到云，因此可以快速做出決策。

3)本地化計(jì)算能力。邊緣計(jì)算機(jī)需要是輕量級(jí)設(shè)備，可以在不支持更大計(jì)算能力的情況下快速，安全地做出決策。

4)新的存儲(chǔ)和安全需求。隨著在遠(yuǎn)程和移動(dòng)設(shè)備上生成數(shù)據(jù)的傳感器數(shù)量的增長(zhǎng)，對(duì)可以在各種環(huán)境中受到保護(hù)的高效存儲(chǔ)需求也在增長(zhǎng)。

即分別對(duì)應(yīng)處理、存儲(chǔ)、通信連接和傳感四個(gè)核心環(huán)節(jié)。

要具體理解邊緣計(jì)算對(duì)于芯片產(chǎn)業(yè)的機(jī)遇，我們選取目前最成熟的邊緣計(jì)算方案之一、也是未來有望看到的大應(yīng)用領(lǐng)域——智能駕駛為例，即通過特斯拉autopilot 輔助駕駛系統(tǒng)的拆解來分析。

智能駕駛時(shí)代，“車載電腦”、“車載服務(wù)器”大勢(shì)所趨。建立“感應(yīng)-融合-決策-執(zhí)行”大閉環(huán)。智能駕駛，在監(jiān)測(cè)到障礙物時(shí)，如果無法及時(shí)進(jìn)行智能化決策，控制方向避開障礙物，而是先傳入云端再下發(fā)指令到車載終端的話，因信號(hào)傳輸?shù)仍蛏杂醒舆t就會(huì)導(dǎo)致事故的發(fā)生。因此需要本地具備高性能運(yùn)算能力的輔助駕駛/自動(dòng)駕駛控制系統(tǒng)來對(duì)傳感器接收數(shù)據(jù)進(jìn)行融合、處理，“車載電腦”、“車載服務(wù)器”將是大勢(shì)所趨，形成“感應(yīng)-融合-決策-執(zhí)行”大閉環(huán)?；谏鲜隹蚣?，我們進(jìn)一步對(duì)車用傳感器、微控制器、存儲(chǔ)器進(jìn)行分析:

拆解下來可以發(fā)現(xiàn)主要芯片包括主控芯片、內(nèi)存、GPU 以及閃存，此外還有英飛凌的MCU、marvell的以太網(wǎng)收發(fā)器/交換芯片、德州儀器的攝像頭輸入接口與Codec 芯片。其中占比量?jī)r(jià)值大的毫無疑問是主控和GPU 兩大高性能運(yùn)算芯片，而車載存儲(chǔ)的占比——內(nèi)存、閃存(包括NAND 和NOR)我們認(rèn)為僅次于運(yùn)算處理芯片。從目前車載存儲(chǔ)主流方案來看，整體呈現(xiàn)存儲(chǔ)使用顆數(shù)、單顆容量、單顆價(jià)值量三項(xiàng)齊升的趨勢(shì)。麥肯錫今年報(bào)告對(duì)車載存儲(chǔ)整體產(chǎn)值進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)計(jì)到2020 年車載存儲(chǔ)整體產(chǎn)值將達(dá)到28.32 億美元，其中DRAM 和NAND占比分別為51%、36%。

傳感器方面，以特斯拉model 3 為例，其使用了一顆雷達(dá)與8 顆攝像頭，僅能實(shí)現(xiàn)2級(jí)自動(dòng)/輔助駕駛水平，保守估計(jì)單車至少需要安裝30 顆以上傳感器才有可能實(shí)現(xiàn)L5 自動(dòng)駕駛。預(yù)計(jì)2021 年，車用傳感器出貨量將達(dá)18 億顆，以單顆1美元計(jì)算，對(duì)應(yīng)市場(chǎng)空間保守估計(jì)將接近18 億美金。

鑒于目前可得資料，我們主要從智能駕駛這一邊緣計(jì)算的典型場(chǎng)景進(jìn)行了拆解分析。我們繼續(xù)強(qiáng)調(diào)泛物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代來臨，邊緣計(jì)算爆發(fā)在即，數(shù)據(jù)呈指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng)!智能駕駛、智能安防對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練推斷、物聯(lián)網(wǎng)對(duì)感應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理等大幅催生內(nèi)存性能與存儲(chǔ)需求，數(shù)據(jù)為王!

根據(jù)DRAMeXchange與集邦咨詢預(yù)計(jì)，5G、數(shù)據(jù)中心與邊緣計(jì)算將成為服務(wù)器DRAM 需求增加的主要驅(qū)動(dòng)力，并預(yù)計(jì)將在2021 年后超越目前占主流的移動(dòng)DRAM 應(yīng)用。

同時(shí)我們也建議重點(diǎn)關(guān)注國(guó)內(nèi)優(yōu)質(zhì)廠商/項(xiàng)目在NAND Flash、MCU、模擬芯片、CMOS 圖像傳感、邊緣側(cè)ASIC 等領(lǐng)域的機(jī)遇。

網(wǎng)站欄目：物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)中的邊緣計(jì)算
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