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今日主題 智慧安控\雲端\物聯網\行業應用
行業應用解決方案
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2019年7月29日 星期一
．台灣的《智慧解決方案》如何才能真正落地？
City of the Future: Singapore – Full Episode | National Geographic
（很多政治人物都說要超越新加坡！台灣要超越新加坡，要從公共工程建設開始做起！）
3S MARKET 施正偉
三年多前吧，很多人大概還搞不清楚，什麼是 PoC (Proof of Concept，概念性驗證)，而今很多人已經朗朗上口了。後來一些 PoS、PoB 的名詞又陸續出現了。千萬別被這些創新名詞給唬住了，想了解的朋友，自行去 Google 一下吧。
事實上這些 PoX 的名詞，是來自於區塊鏈，又有人稱之為共識鏈或智慧契約，有趣的是 PoC\PoS\PoB\PoI\PoW\PoA……，最後的字母，各家各自又有不同定義，不信大家也可再去 Google 一下，保證你會越看越糊塗！
先忘掉前面這些名詞術語，回到現實世界。這幾年「智慧」當頭，跑出了一堆諸如智慧城市、智慧交通、智慧工廠、智慧建築、智慧家庭……，很多 SI 把 AI 、IoT、 Cloud\Edge Computing，形成解決方案，試做置入到上述那些場域。（這就是一般所謂的 PoC 。）
為何台灣智慧解決方案市場接受度很牛步化？
不過有很多 SI 一頭栽進 PoC 好幾年，卻一直難以把這些解決方案，再導入相同領域的其他業主，這就是本篇希望跟大家一起探討的目的。如何找到市場的痛點，並且用具體的作法，才能改善目前智慧解決方案推廣的牛步化。
弱電\網通\機電工程通路三腳督？
三年前，幾位朋友成立一家做雲端的公司。有一天他們打電話給我，問我有沒有認識，「做 IoT 醫療長照的 SI？」
問的好，當時我心裡想， 什麼是 IoT （物聯網）？我問過很多人，十個有九個都還答不出來，要去哪裡生出做 IoT 醫療長照的 SI？不過我仍然陸陸續續問了很多人，被我問的人大概心裡也想，既摳大概勒起肖！
兩年前有一天，在中部拜訪一位，電信弱電工程界的資深大哥，問了同樣的問題。他左看看我、右看看我，說：「你不知道，在整個大中部地區，很多醫院護士呼叫系統是我做的嗎？」突然間，我才恍然大悟全明白了，相信比我更有經驗的各位賢拜也清楚，哪有什麼做 IoT 醫療長照的 SI？
今年三、四月，又有一位 SI 朋友問我，「物聯網有沒有通路？」乍聽，我又愣了一下，不過幾秒鐘後我回神了。這問題，跟前述的情況有些不同。更清楚的說，現在做物聯網產品的，有出自於做晶片的、做無線\有線傳輸通信的……。
客觀來說，物聯網的應用，本來就會從依附舊有的通路開始，但是新的技術導入，通路型態就會產生一些變形，大致來說，都離不開弱電、網通、機電，這些技術與安裝工程領域的範疇。所以基本上物聯網，合理的來說，都會長在弱電、網通、機電相關的通路之上。
事實上，AI 、IoT、 Cloud\Edge Computing 這些技術的背後，都有其產業鏈，只不過物聯網這名詞一出現，加上市場對萬物聯網的期待，於是又衝撞了上述技術背後，其所屬以及所代表的產業。只是物聯網會以新產業的型態浮現嗎？或新通路會出現嗎？
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科寶電子官網 www.cop-security.com
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我不是預測專家不敢說滿，不過就我曾服務於，半導體、IT、自動控制、安控，這些產業領域的媒體經歷的立場來看，SI 與 VAR（Value Added Reseller） 總都是在專案領域中，扮演著靈魂的角色，他們會在市場到達ㄧ定的成熟度的時候，陸陸續續的出現。事實上，SI 與 VAR都已出現在市場中了。
有些廠商大概有接觸過，3S MARKET 所推薦接觸到的，一些國內外應用場域，這些包括智慧零售、智慧交通、智慧公共工程、智慧農業……等。
這些領域有一個共通點，就是要 Solution，不是再像過去，只是要單品而已。
就是因為有這些接觸的實際經歷，這些年來，3S MARKET 不斷在推動與訴求：「有網路才有智慧」、「有平台才有大數據」、「有可視化才有應用」；以及「產業橫向聯合、縱向結合」。事實上這些推動，就是說明了解決方案時代的來臨，必須藉由產業鏈與生態鏈的建立，才能形成「場域經濟」。
近日就有系統業者，委託 3S MARKET 代為推薦，政府所要建立的某智慧場域建設之各項產品設備，與解決方案。
這家系統業者告訴我，因為在台灣，他只看到 3S MARKET ，有這些安控、AI 、IoT、 Cloud\Edge Computing 相關的技術、產品、解決方案，相對來說，是在市場中是目前所能看到，最完整的資訊報導。
而現在，政府所要做的這個智慧場域建設，總共需要包括，智慧化安全監控錄影控制系統 、客製化整合型大數據智慧分析設備、智慧管理設備、無人機系統 、無人機防禦反制設備、車檢車輛管理設備、電子圍籬應用設備、即時影視對講系統 、緊急求援系統 、廣播設備系統、光纖及網路設備系統 、智慧化門禁管制系統 、智慧醫療長照系統、中控中心電視牆與電子看板系統 ……，大約有二十項的子系統整合應用。
在各細項設備，更涵蓋有綜合性整合平台、人臉辨識、行為辨識、物聯網應用……等物聯網、人工智慧與深度學習的技術置入應用。
這家系統業者負責人告訴我，國際上很多專案項目，都已經運用 AI 、IoT、 Cloud\Edge Computing 等相關的技術，將上述所提列的各項子系統加以整合，形成經典案例，再導入到未來各應用場域。
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但是這位系統商也說，台灣目前仍然用很傳統的模式，在做專案的進行，這將使未來的整合，將面臨更多的困難。
十年前二期航站，十多個國際品牌的 SPEED DOME，因各家協議沒有互相支援相容，導致讓航站中控中心的監管人員，徒增很多不便。
當時就有業者來找過我，但是坦白說要解決這種相容性問題，絕對是可以做得到的，問題是像這種更新維護性工程，真正擁有技術能力的廠商是興趣缺缺的，因為整合通信協議，是很繁瑣的工作，而且要花很長的時間，去對應相互間的協議。
當時就有業者來找過我，但是坦白說要解決這種相容性問題，絕對是可以做得到的，問題是像這種更新維護性工程，真正擁有技術能力的廠商是興趣缺缺的，因為整合通信協議，是很繁瑣的工作，而且要花很長的時間，去對應相互間的協議。
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| 某污水處理站中控中心（3S MARKET 資料照片） |
去年底某縣市的污水處理站，其站內有近百顆 SPEED DOME，另外一般的監控槍機，也有百餘支。其他諸如水位警報、抽水聯動、水質檢測，都需要一套整合管理平台來管理。於是有一家希望承接這項工程的 SI ，也找上 3S MARKET ，希望能推介相關的解決方案。
3S MARKET 特別到了現場了解，同時也直接向業主詢問，他們的需求。當我們一行人告訴業主，他們可透過一個管理平台，來達到他希望各種整合的管理需求。
另外，相關水位警報、抽水聯動、水質檢測等，可利用物聯網的模式，前端利用各種感測器，來收集水情資訊，將這些資訊傳送至 Gateway，再將從 Gateway 所獲取的訊號，與相關設備子系統或設備嫁接，同時也將一組訊號連接至管理平台，這樣就可達到他們所需要相關的預警，以及即時處理等的需求。
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| 某污水處理站地下抽水站（3S MARKET 資料照片） |
事實上，我利用這個污水處理站的案例，已把 AI 、IoT、 Cloud\Edge Computing 技術，應用於監控解決方案，做了一個最簡單的說明。當時這位負責這項業務的市府官員，直呼第一次知道，有這樣的解決方案。
據了解，在去年十二月，我們實地去暸解這個污水處理站的情形，而就在我們到的前幾個月，才新增二十幾顆的 SPEED DOME，是經由其他 SI 建議加裝的，之後業主才了解，增加了影像監控，並沒有解決他們所面臨的痛點問題。
透過這個案例說明，我同樣點出了目前在台灣的專案市場上，所碰到的產業鏈與生態鏈的問題。明明已有高成熟度的平台解決方案，但是很多應用場域的業主，根本無法從僅懂得實體產品的 SI （應該說這群業者，都是傳統的業者），獲取到完整的解決方案應用資訊。
另一方面，這群傳統 SI認為，具備智慧平台式管理的解決方案，會與賣實體產品為導向的 SI，形成衝突。這群傳統 SI 不了解，他們的實體產品，與智慧平台式管理的解決方案，互相結合的話，才更可以提升業主的滿意度，更可保障自己的利潤。很可惜，市場就這麼被糟塌掉了。
我很佩服前面提到這家系統業者，願意將政府正在進行的專案建設，提供給 3S MARKET 知道，並藉此希望提供相關的產品設備供應商、相關專業領域 SI 及 VAR，共組支援團隊來執行推動。
另一方面，這群傳統 SI認為，具備智慧平台式管理的解決方案，會與賣實體產品為導向的 SI，形成衝突。這群傳統 SI 不了解，他們的實體產品，與智慧平台式管理的解決方案，互相結合的話，才更可以提升業主的滿意度，更可保障自己的利潤。很可惜，市場就這麼被糟塌掉了。
我很佩服前面提到這家系統業者，願意將政府正在進行的專案建設，提供給 3S MARKET 知道，並藉此希望提供相關的產品設備供應商、相關專業領域 SI 及 VAR，共組支援團隊來執行推動。
這位系統業者負責人告訴我，把目前這個政府單位，所要做的這個專案項目計劃，如果能形成典範案例，將來再逐項導入各項公民營的專案，台灣才能跟上國際的腳步。
事實上，這位系統業者負責人也已點出了AI 、IoT、 Cloud\Edge Computing 技術，不是不成熟，而是很多 SI 的視野與前瞻性確實不夠，而且太過被動。
事實上，這位系統業者負責人也已點出了AI 、IoT、 Cloud\Edge Computing 技術，不是不成熟，而是很多 SI 的視野與前瞻性確實不夠，而且太過被動。
智慧解決方案如何普遍落地？
這一兩年，有關 AI 、IoT、 Cloud\Edge Computing 的論壇、年會、展覽活動相當的多，看似百花齊放，很多廠商確實也多少少有些 PoC，然而更多的則是都在洽談中，但個個有希望，卻也個個沒把握。
有些廠商四處參加展覽與論壇活動，藉此想撈些合作夥伴，以及希望碰觸到更多的業主。不過資訊的零碎化，使用端對這些新科技的應用，也是懞懞懂懂霧煞煞。很多廠商都認為直接接觸業主，或就能把解決方案置入，拿到一張銷售機會的門票。但事實上，是否真的如此？
當然從這些供應端的立場，不管是設備商、通路商、SI\VAR、Installer ，都會認為這些智慧解決方案，自己擁有價格與技術的優勢，所以只要接觸到業主，自然有置入的機會。但業主端對這些解決方案的需求，卻不見得像買消費品一樣，要採購時不用考慮太多。反之，是要經過一定的程序，無論是公家或私人單位，都是如此。
所以至今看到的，大多都沒什麼進展。更直接一點來看，智慧解決方案大多是專案項目，先不論身為供應端處於什麼位階，我們試著先來評估這些解決方案，到底一年下來，可評估接到多少 Case？
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| http://www.arcran.com/tw/ |
這跟賣產品設備的情況是兩回事，以目前市場的狀況來看，一年下來，如果能拿到兩三個案子，或許就都滿載了，而這對越上游的，如產品製造商來說，要直接經營業主，是否是個具有合理的投資報酬率？這問題該深入的評估。
當然，很多製造商想的是，我有案子的經驗後，再來就可複製了。不過如果每個製造商都這樣的想法，再來智慧解決方案倚賴的是系統整合能力，這些優勢反而是在 SI\VAR的身上，所以在大家都有盤算之下，每一個位階自己想的優勢，不見得是真正的優勢。
如果是直接針對業主，這已經是一種 B2C 的行為了，有沒有實際的案例，使用的評價為何？這些如果沒有一定的基數，應用端市場要真的買單，不見得容易。
兩年前有兩位朋友，他們的身份背景，一個是 SI、一個是 SI＋製造商，他們分別把監控設備，賣給一些倉儲及賣場或百貨公司。他們各自有引進智慧零售相關的解決方案，後來他們說，都沒把智慧零售解決方案賣成功。
因為業主只認定在他們在監控設備的專業，但解決方案這端，兩家廠商自己也認為，解決方案只靠自己，是很難做到的。
因為業主只認定在他們在監控設備的專業，但解決方案這端，兩家廠商自己也認為，解決方案只靠自己，是很難做到的。
那如何突破這些市場的問題與困難呢？
智慧解決方案該是什麼樣的商業模式？
智慧解決方案有點類似裝潢、裝修房子。裝潢、裝修房子，建築師、電機技師、裝潢設計師、水電\土木等，是主要的參與者。當然，如果是成屋或舊房子，一般電機技師參與不上；而建築師除非有特別因素，大概不會大才小用跳下來玩裝潢設計。這些人是裝潢、裝修房子的直接關係者，另外傢俱、燈飾、衛浴、家電……，也都是在整個關係鏈中。
這群關係鏈，相信每個都希望直接接觸到業主，也就是對於裝潢、裝修有直接需求的人。除非預算很有限，一般來說需求端大多都會找上裝潢設計師。
這群關係鏈，相信每個都希望直接接觸到業主，也就是對於裝潢、裝修有直接需求的人。除非預算很有限，一般來說需求端大多都會找上裝潢設計師。
如果我們就是傢俱、燈飾、衛浴、家電的業者，該怎麼佈局？談到這裡，相信多多少少，都已浮現大致的商業模式了。
智慧解決方案的通路在哪裡，商機就會在那裡！
這兩年我們都看到，很多組織單位、媒體都在辦所謂智慧解決方案的相關活動。但為什麼成效總是不夠明顯，或也都沒能形成具體的買氣？
真正的原因，就在對產業結構，沒有去深入的了解與掌握。兩年前，經友人介紹，認識到一位資深 IT 且頗有份量人士，當時他說，兩週前我們才跟阿里巴巴、一千多家的公司，辦了一場有關雲端應用很盛大的論壇。
我問他，那這些雲端應用，主要會是哪些場域呢？他不假思索，直接說：我們就是要結合起來找落地啊！相信各位看了這一段，應該就清楚智慧解決方案，目前所面臨的問題了，就是一堆亟待整合的設備商，找不到落地的路。
我問他，那這些雲端應用，主要會是哪些場域呢？他不假思索，直接說：我們就是要結合起來找落地啊！相信各位看了這一段，應該就清楚智慧解決方案，目前所面臨的問題了，就是一堆亟待整合的設備商，找不到落地的路。
如何落地？
應該先要拋棄想要一家公司獨攬的想法吧，這幾年我碰太多，這些訴求智慧解決方案的公司，他們都認為自己有十足能力，可為使用端提供具體完整的解決方案，但至今誰有聽過哪些公司，在智慧城市、智慧交通、智慧農業、智慧工廠……等的解決方案，是真正被提及的？不相信 Google 一下就知道了。
這些智慧解決方案應用的產業鏈與生態鏈，如果平時沒有對應的資訊互動，憑什麼可以把這些商機聚集起來？所以 3S MARKET 每天都接到好幾個單位，發函來要幫他們宣傳活動，既然有能力辦活動，應該就有能力招聽眾或觀眾，這又是另一個市場的亂象！
因為台灣的設備商，對於弱電、網通、機電的通路，在過去是兩個世界，很少有密切的互動的。
因為台灣的設備商，對於弱電、網通、機電的通路，在過去是兩個世界，很少有密切的互動的。
傳媒大都不懂產業結構，大多數媒體無法為商機提味
很多人也都說，現在展覽活動都已經沒有用了，都不行了！真的如此嗎？我們從另一個角度來思考，這個沒有用的背後，其所造成的因素，是因為技術的變化、產品應用的變化、產業的變化，還是市場的變化所造成的？
還是因為這些綜效所造成的因素，然後這些媒體或展覽活動的策展單位，完全展握不到這些變化所造成的？或是整個市場的變化，讓廠商自己也都裡不出頭緒？
．人臉辨識之技術與實際應用
GLOBAL NEWS: Applications for facial recognition increase
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云从科技
現階段人臉辨識
近年隨著全球各大研究所、實驗室的日夜兼程，人臉辨識技術日益提高，辨識率達到99%以上，從而演變出來的功能，也種類繁多並應用到各個領域。而直接相關的安控、網路及金融等領域，更是迅速將技術產品化推向市場。
一時間，人臉辨識技術成為了，各大行業的熱點技術方向。據統計，在 2015 年的對岸中國國際社會公共安全博覽會上，至少有 20 家企業展示了自家的人臉辨識產品。
其中既有鑽研技術深度的尚湯、FACE++、依圖這樣的學術型廠家，也有大安控廠商。
其中既有鑽研技術深度的尚湯、FACE++、依圖這樣的學術型廠家，也有大安控廠商。
同時，眾多媒體也接連報導了人臉辨識技術，在學術界和工業界取得的巨大成果：比如 15 年，中科奧森在 LFW 人臉辨識數據集上，取得了 99.7% 的辨識率，與百度持平刷新了年初谷歌的記錄；阿里巴巴集團執行主席馬雲在德國展會上，演示了人臉辨識與支付寶的結合應用，「刷臉支付」將走向生活；更有公安部門的多個案例，將科幻大片的情景，帶入我們的智慧城市中。
3D人臉辨識技術
3D人臉辨識技術，是未來的另外一個方向。本文到目前為止所討論的範疇，限定在 2D 圖像上。人臉實質上是一個立體模型，而 2D 人臉辨識容易受到姿態、光照、表情等因素影響，是因為 2D 圖像本身有一個缺陷，無法很好地表示深度資訊。如果說深度學習，是從人的認知角度來理解人臉辨識，那麼 3D 技術就是從現實模型，來反映人臉辨識。
目前關於 3D 人臉辨識方向的算法研究，並沒有 2D 人臉辨識技術那麼豐富和深入。許多因素限制了這項技術的發展提升。首先，3D 人臉辨識往往需要特定的採集設備，如 3D 攝影機、紅外線雙目或雙目攝影機。
目前這類採集設備價格還比較昂貴，技術還不能普遍應用，場景比較特定。其次，3D 建模過程需要的計算量較大，對硬體要求較高，也限制了目前的應用。第三，3D人臉辨識數據庫比較稀少，研究者缺少訓練樣本和測試樣本，無法開展更深入的理論研究。
相信隨著未來晶片技術和感測器的發展，當計算能力不再受到限制，3D 採集設備成本大幅下降的時候，3D 人臉辨識將取得重要的突破。
人臉辨識技術的應用
目前人臉辨識技術的提高，促使各行各業都開始廣泛試驗，引用這一技術，在某些領域取得了一定的成效。
以對岸中國的公安應用為例，利用人臉檢索系統，將目標人臉輸入到系統中。系統自動在海量人口數據庫中，進行查找比對，列出前若干名相似的人員資訊。然後再透過人工篩選的方式，對系統結果進行篩選，得到目標的真實身份。
公安行業還有一類比較重要的應用：人員布控。在一些重要的通道出入口，部署高清攝影機，專門用於抓拍經過的人臉，並傳送給後端系統。
後端系統將人臉圖片，與所關注的人臉庫(如在逃嫌疑犯等)進行逐一比對。當發現有目標與庫中人員相似度，超過設定閾值時，系統自動提示相關人員採取措施。
後端系統將人臉圖片，與所關注的人臉庫(如在逃嫌疑犯等)進行逐一比對。當發現有目標與庫中人員相似度，超過設定閾值時，系統自動提示相關人員採取措施。
金融行業中的利用，將事先錄入庫中的身份資訊的人臉圖片，作為依據，利用 1:1 對比的方式進行對比。刷卡，攝影機攝取人臉資訊。
只需 2 步即可完成身份認證，達到了刷臉取款的效果。當然目前看來，在當前的社會環境前提下，人臉辨識的方式以輔助取款的模式存在，用於提高取款安全性的利用更為恰當。在不久的將來，技術及社會環境更加合適的時候，可直接利用。
只需 2 步即可完成身份認證，達到了刷臉取款的效果。當然目前看來，在當前的社會環境前提下，人臉辨識的方式以輔助取款的模式存在，用於提高取款安全性的利用更為恰當。在不久的將來，技術及社會環境更加合適的時候，可直接利用。
而同樣在一些機場、海關、港口、車站等公共場所，合理利用 1:1 人臉辨識功能，加以適當的人為干預，可以很好的提高效率，節省社會成本。
．掘金 5G 時代，邊緣運算會是下一個新趨勢？
The future of edge computing
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來源：亿欧网
邊緣運算指的是，在更為靠進用戶或者數據的一端，透過聚合網路傳輸、運算、儲存、軟體應用等設備，以及能力單元，對外輸出更為智慧化、高效即時、並且能最大程度保障安全及隱私的 IT 服務。
邁入 2019 年以來，伴隨著 5G 商用化進程的持續推進，在 5G 通訊廣連接、大流量、高頻寬等，技術優勢的有益賦能之下，邊緣運算一度被譽為是 5G 時代的下一個趨勢。
但在 5G 商用尚且沒有開始的情況之下，邊緣運算在當下時期，獲得市場的一致看好，是否言過其實？邊緣運算與 5G 的關係，真的有那麼牢靠嗎？系列問題值得思索。
邊緣計算的崛起，得益於 5G 標準的制訂
其實邊緣運算以及雲端運算，都只是相對於空間位置遠近，而決定劃分的，具有不同功能特色的綜合化平台。區別於雲端運算集中式運算，並統一調配的業務輸出模式，邊緣運算更強調邊緣端的自主決策，以及業務分配，寄希望於透過邊緣端的運算以及服務，提供更加靈活自由的網路服務，強調去中心化，以及分布式運算。
【3S MARKET】事實上安控應用領域，一直是在邊緣運算發展上，最典型的例子。當然，所謂智慧化，就是從單工不斷朝多工邁進。事實上安控應用上，一直強調所謂的即時處理，就是邊緣運算所追求的，請繼續看下去，就能明白⋯⋯
在具體的物理形態上，邊緣計算介於終端感測器與雲端運算之間，並且針對某一特定場景，聚合了網路通訊設備、電腦、伺服器、儲存系統、軟體應用等功能單元，是一個具備能夠解決當下場景中，特定問題的軟硬一體化平台。
由於能夠在邊緣端進行自主的處理以及運算，不需要將所有數據上傳雲端，這不但有利於保證隱私數據，同時也有效舒解了，將所有數據上傳，造成的網路頻寬壓力。
此外，就近進行數據處理，更縮減了數據傳輸的路徑，提升了數據反饋，以及運算的速率。
由於能夠在邊緣端進行自主的處理以及運算，不需要將所有數據上傳雲端，這不但有利於保證隱私數據，同時也有效舒解了，將所有數據上傳，造成的網路頻寬壓力。
此外，就近進行數據處理，更縮減了數據傳輸的路徑，提升了數據反饋，以及運算的速率。
可以說，邊緣運算所具備的技術優勢為其發展，以及廣被看好奠定了基礎，但以上要素，卻不能構成當下時期，邊緣運算廣被看好的核心原因。
其實早在 2013 年，邊緣運算便作為一個專業名詞，被正式提出，可以說邊緣運算的發展，是伴隨著 4G 網路的鋪設，以及商用化進程而推展開的。
但是，邊緣運算並沒有伴隨著 4G 通訊的發展，而取得特別大規模的發展以及運用，這與 4G 標準在制訂過程中，並沒有考慮到如何把邊緣運算納入。
這一概念納入其中有關，最終導致了 4G 網路，並不支持大範圍的邊緣端物聯網。這也促使了運營商在實際部署網路時，異廠家設備不相容，不同邊緣端設備，互相割裂等問題的發生，這是 4G 時代，邊緣運算難以發展起來的關鍵所在。
但是，邊緣運算並沒有伴隨著 4G 通訊的發展，而取得特別大規模的發展以及運用，這與 4G 標準在制訂過程中，並沒有考慮到如何把邊緣運算納入。
這一概念納入其中有關，最終導致了 4G 網路，並不支持大範圍的邊緣端物聯網。這也促使了運營商在實際部署網路時，異廠家設備不相容，不同邊緣端設備，互相割裂等問題的發生，這是 4G 時代，邊緣運算難以發展起來的關鍵所在。
為瞭解決 4G 時代的痛點，早在 5G 研究初期，5G 標準組織（5G PPP）在這制訂標準之初，便最大範圍的引入了全球各大設備廠商，加入並共建標準，實現了全球化標準的統一，並且將 MEC（多接入邊緣運算，Multi－Acess Edge Computing）與 NFV 和 SDN 認同為， 5G 系統網路重構的一部分，並成立相關小組專員推進。
如今 5G NSA 標準制訂工作已經基本完成，相應的商用化進程，也已經在持續的推進，預計全新的 SA 標準，也將在將在今年 6 月份左右凍結完成。在新的通訊技術變革面前，邊緣運算再度熱起來也再所難免。
邊緣運算下一步，協同雲端同步智慧
邊緣運算透過邊緣，以及雲端數據分離的模式設定，對優化不同領域的數據結構，保證不同產業之間的數據隱私，以及安全問題意義非凡。而 5G 產業發展對於低時延，高可靠的通訊要求，更是進一步促進了邊緣運算的發展。
此外，5G 標準設置之初，就面向於大連接物聯網場景，而開發的 mMTC 通訊技術，為 5G 時代物聯網產業的爆發，奠定了基礎，從未來物聯網運用場景，將覆蓋汽車、家居、工業、智慧城市等多個領域來看，5G 時代物聯網技術在多個領域的爆發，也勢必為邊緣運算的發展以及運用，帶來更加豐富多樣的場景化需求，以及可能性。
據 IDC 預測，到 2020 年，將有超過 500 億的終端與設備聯網，而有 50％ 的物聯網網路，將面臨網路頻寬的限制，40％ 的數據需要在網路邊緣分析、處理與儲存。
邊緣運算市場規模將超萬億，成為與雲端運算平分秋色的新興市場。而在對岸中國市場方面，據 CEDA 預測，2020 年中國物聯網市場規模，有望達到 18300 億元，年複合增速高達25％，中國邊緣運算發展，將在接下來的兩年迎來高峰期。
邊緣運算市場規模將超萬億，成為與雲端運算平分秋色的新興市場。而在對岸中國市場方面，據 CEDA 預測，2020 年中國物聯網市場規模，有望達到 18300 億元，年複合增速高達25％，中國邊緣運算發展，將在接下來的兩年迎來高峰期。
伴隨著邊緣運算的崛起，雲端運算的成長比重，必然將會受到一定的抑制，但是並不存在邊緣運算，將會替代雲端運算一說。
邊緣運算的崛起是必然的，但是其最終將會形成一種，與雲端運算相互協同，各自優勢互補的發展態勢。雲端運算將會更加的聚焦大數據分析，以及處理層面，對外輸出更加智慧化的決策，以及控制命令。
而邊緣運算靠近執行單元，能為雲端所需高價值數據的採集，和初步處理提供更充分的支撐。
邊緣運算的崛起是必然的，但是其最終將會形成一種，與雲端運算相互協同，各自優勢互補的發展態勢。雲端運算將會更加的聚焦大數據分析，以及處理層面，對外輸出更加智慧化的決策，以及控制命令。
而邊緣運算靠近執行單元，能為雲端所需高價值數據的採集，和初步處理提供更充分的支撐。
邊緣運算發展機會議探究：伺服器、光模組…
5G 商用化初期，行業發展機會更多的聚焦於，底層基礎設施的構建環節。由於 5G 基地台的需求密度，大於傳統的 4G 基地台，這也就意味著需要更大量的基礎設施投入。
此外，5G 通訊面向 eMMB、URLLC，以及 mMTC 三大應用場景而設，不同場景下的業務需求，又對不同運算性能的服務設備，提出了不同層次的要求。
此外，5G 通訊面向 eMMB、URLLC，以及 mMTC 三大應用場景而設，不同場景下的業務需求，又對不同運算性能的服務設備，提出了不同層次的要求。
伴隨著邊緣運算的興起，大量的邊緣設備市場逐步形成。與此同時，大量助推邊緣端設備升級改造，進一步滿足 5G 通訊，及相關業務需求的市場，也正隨之而生。這一過程中，基於 OTII 標準的通訊類企業伺服器，以及通訊光模組等產品，將成為行業發展的最先獲利者。
OTII 是開放電信 IT 基礎設施的英文縮寫，與通用運算器相比，基於 OTII 的邊緣計算伺服器更加的，面向於 5G 和邊緣運算等場景，進行針對性客製化，能耗更低、溫度適應性更寬、維運管理更加方便。
另一方面，光模組作為 5G 網路實體層的基礎構成單元，是無線傳輸功能實現的關鍵環節，其成本在通訊系統當中的佔比不斷增高，部分設備中甚至高達 50～70％。
5G時代，為了滿足 5G 三大場景的綜合通訊需求，5G 光晶片將從 6G/10G，升級到 25G 的晶片模組，相關模組也面臨著一次巨大的升級，光通訊領域也將在 5G 基建過程中的獲益匪淺。
5G時代，為了滿足 5G 三大場景的綜合通訊需求，5G 光晶片將從 6G/10G，升級到 25G 的晶片模組，相關模組也面臨著一次巨大的升級，光通訊領域也將在 5G 基建過程中的獲益匪淺。
此外，5G 時代，伴隨著邊緣運算的持續發展以及深化，在基建工作開展之外，邊緣運算還將迎來，包括車聯網、AR/VR、安控前端智慧、工業控制等一大批新興的應用場景。由於同樣具備低時延的網路需求，邊緣運算的發展，對上述產業發展的作用非常重要。
從長遠的角度來看，5G通訊的發展必然助推邊緣計算市場的空前發展，邊緣計算最終與雲計算產業發展平分秋色，協同互助的局面也將最終成型。
但是需要注意的是，目前 5G 標準制定已經基本完成的 NSA 組網模式，其實更多的只是支持 5G 三大場景當中的 eMBB 場景，而更能夠滿足邊緣運算，發展需求的 SA 組網模式，尚且還沒有完成。
目前各大電信商開展的 5G 佈局，也仍然是基於 NSA 組網模式的SA組網模式，距離正式開展商用化佈局，仍然需要時日，所以對於邊緣運算的投資佈局，仍然需要保持謹慎。
但是需要注意的是，目前 5G 標準制定已經基本完成的 NSA 組網模式，其實更多的只是支持 5G 三大場景當中的 eMBB 場景，而更能夠滿足邊緣運算，發展需求的 SA 組網模式，尚且還沒有完成。
目前各大電信商開展的 5G 佈局，也仍然是基於 NSA 組網模式的SA組網模式，距離正式開展商用化佈局，仍然需要時日，所以對於邊緣運算的投資佈局，仍然需要保持謹慎。