边缘计算需要明确行业范围和解决的行业痛点

最早了解边缘计算，是2012年在IBM的物联网生态图中看到的7层技术架构中包含一层边缘计算（Edge Computing），当时虽然不理解什么是边缘计算，但也开始关注边缘计算。

在物联网发展早期，无疑云计算受到广泛的关注，在单纯利用云计算的智能遇到一些问题之后，行业才意识到边缘计算的重要性。所以在2016年底，才有了边缘计算联盟的成立。

边缘计算需要明确行业范围

最近研究了一下边缘计算产业联盟白皮书，发现边缘计算产业联盟对行业范围非常不明确！在白皮书中，提到的行业相关的内容有以下几段：

今天，我们从航空业的预测性维护、公共事业领域的电梯智能运营、能源行业的智能抄表和物流行业的全流程跟踪等行业数字化应用中，可以深刻感受到：“物”的智能互联将无所不在，制造、能源、公共事业、交通、健康、农业等行业都将受到影响并发生深刻改变。当前以中国制造2025、北美的工业互联网和欧洲的工业4．0位代表的产业规划于实时正式这一趋势的直接体现。

预测性维护、能效管理、智能制造是比较典型的行业应用场景。

如果从物联网生态而言，边缘计算属于物联网技术的一层的话，边缘计算应用的行业范围应该与物联网的一致。而物联网既包括ToB场景，也包括ToC场景。边缘计算联盟的行业范围，没有明确表述，但举的范例集中在ToB场景，而没有一个ToC场景，这样容易让人误解边缘计算仅仅是ToB场景。

其实ToC的场景有很多也需要边缘计算：

智能家居行业：家中有非常多的智能家居的设备，智能家居不同产品之间互动场景的定义，需要边缘计算。这个边缘计算或者是个网关、或者是个中控系统，设备之间的互联互通、场景控制需要通过云计算与边缘计算协同。

可穿戴设备：未来可穿戴设备大规模普及，每个人可能随身携带几个或者几十个可穿戴的设备，这些可穿戴设备之间是否需要联动？什么设备做这些设备的联动？如何让这些可穿戴设备协同？以每个人为中心的场景也需要边缘计算。

车联网：每部车上都有大量的设备，汽车设备之间的协同，车与其他车之间的协同，车与人的协同；也需要通过边缘计算实现。

我建议边缘计算联盟在定义边缘计算的时候，一方面要完善边缘计算应用行业，另外一方面也需要阐述一下与物联网的关系。