来源：中国网
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如今 ， 5G已大规模商用 ， 人工智能正突飞猛进 ， 边缘计算技术也迎来快速发展 。 据IDC数据显示 ， 未来超过50%的数据需要在边缘侧进行存储、分析、计算 ， 到2024年全球边缘计算市场将达到2506亿美元 。 边缘计算作为2020年新兴技术趋势的佼佼者 ， 正日益趋向成熟 ， 赋能各行各业 ， 成为支撑新基建战略 ， 促进行业数字化转型的重要抓手 。
2020年12月10日 ， 由边缘计算产业联盟（ECC）主办的2020边缘计算产业峰会（ECIS2020）在京盛大召开 。 中国科学院姚建铨院士远程接入会议 ， 他在报告《边缘计算理论科学问题初探》中指出：“边缘计算实为数字智能世界桥梁和脉络 ， 更是支撑智慧社会的大脑-脊髓-神经网络 ， 需从国家高度建设边缘计算发展的共生生态 。 ”
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边缘计算 ， 计算架构不断演进的必然
边缘计算 ， 是数字世界的计算架构不断演变过程中的必然 ， 这与生物进化过程中 ， 从单细胞生命体 ， 到多细胞联合体 ， 再到复杂生命体的演化过程如出一辙 ， 云边端协同的计算架构犹如人的大脑、脊髓以及周围神经系统的架构一样 。
甚至从社会学的角度 ， 从单人作业 ， 到简单分工协作 ， 再到庞大的社会协同组织结构的形成 ， 也和云边端协同计算模式的演进过程遵循着相似的规律 。 我们数字世界的智能 ， 从集中式单体计算 ， 演进到分布式网联计算 ， 并正在朝着异构、协同、全面泛在智能计算演进 ， 而边缘计算是计算架构不断演化的必然趋势 。
“4”个理论问题 ， 尚待思考
针对边缘计算 ， 我尝试思考并抛出如下一些理论问题 ， 与大家探讨：
（1）对于边缘可计算性理论 ， 需要依据计算任务特征考虑不同计算模式以及多模式协同计算的可行性 。
（2）对于边缘模糊计算理论 ， 或者说是确定性理论 ， 需要考虑模糊计算的尺度、粒度、模糊目标以及约束条件等方面的问题 。
（3）对于边缘计算复杂性理论 ， 需要保证在多消耗、多约束以及异构动态等复杂场景下计算任务和整体工程的可控性 。
（4）对于边缘计算高效性理论 ， 需要从数据高效缓存、网络协同传输、弹性训练推理等角度对性能进行优化提升 。
“3”层约束关系 ， 仍需挖掘
在分布式系统的研究发展过程中 ， CAP约束定理的出现明确了系统性能的边界 ， 对后续的分布式系统研发和落地提供了强有力的理论支撑 。 边缘计算演进自分布式计算 ， 我们也有必要进一步探讨其支撑理论以及各个层面的约束关系 ， 以期在未来技术创新、产业实践等方面提供指引 。
（1）在基础设施方面 ， 需要整合海量异构设备来提供资源依托 ， 其中是否具备可伸缩性、异构性和协同性之间的约束关系？
（2）在平台架构方面 ， 需要提供设备到服务之间的承接能力 ， 其中是否具备高可用性、灵活性和普适性之间的约束关系？
（3）在应用服务方面 ， 需要进行服务的资源划分以及运维能力 ， 其中是否具备自适应性、隔离性和敏捷性之间的约束关系？
这些问题目前都还不成熟 ， 需要我们静下心来做好理论研究 。
“2”个关键技术 ， 有待落实
基于以上理论思考 ， 我认为目前边缘计算亟需解决两个核心关键技术问题：
（1）面向边缘原生的解耦技术
类似通用PC的软硬件解耦、SDN数控解耦、云与数据中心解耦 ， 面向边缘原生的解耦技术 ， 需要能动态自适应的支撑各种粒度的边缘虚拟化融合 ， 实现云边端兼容的网络面、数据面和业务面的充分融合 。 在边缘软件解耦上实现面向高内聚的边缘一体化技术 ， 在边缘硬件解耦上实现面向低耦合的边缘解耦技术 ， 从而促进边缘原生体系的建设 。
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