邊緣計算近來成為一個熱點話題，初創公司江行智能瞄準了邊緣計算在電力、新能源、工業流水線監控、智慧場館等領域的應用，公司成立伊始即獲得紅杉資本中國種子基金數千萬元的風險投資。公司的CEO劉江川教授是一個儒雅謙遜的學者，我和他在北京西屋茶樓聊了近一個小時，大致學習了他做邊緣計算創業的基本思路。也由此，對我國邊緣計算產業的現狀有了大致的梳理。
在個人主頁上，劉江川的履歷非常豐富。他是香港地區第一位微軟學者，微軟中國研究院(後來的亞洲研究院）成立後的第一批實習生；曾在2017年獲得香港科技大學計算機系首屆傑出校友獎，同時也是該系畢業生中的第一位IEEE Fellow。2003年博士畢業後先後在香港和加拿大任教，培養的十餘位博士生目前在美國、加拿大、瑞典、香港和中國內地的多個研究型大學擔任教授或副教授。他於2015年獲得加拿大國家自然科學與工程研究理事會（NSERC）授予青年教授的最高獎項E.W.R. Steacie紀念獎，並由時任加拿大總督在國會山和總督府親自授獎。
學術成果上，他已經發表150餘篇國際期刊論文和200餘篇國際會議論文，總引用數超過13000次，單篇超過2300次，H-index達到54。
在高中時期，劉江川就加入了當時的國家信息學奧賽集訓隊，並保送清華大學，期間擔任信息學奧賽國家集訓隊教練組成員，並曾因培訓國家信息學奧賽代表隊的貢獻受到中國科協和國家教委的聯合表彰。也因為如此，江行智能的創始成員中包括了三位信息學全國聯賽一等獎的獲得者。
圖為：劉江川教授（左）與時任加拿大總督（右）合影
從教授到創業公司的CEO，他的身份可能經歷了最大的一次轉變。
這次他瞄準了邊緣計算這個方向，而眼下這個領域的國內創業公司似乎並不多見，就連資產豐厚的雲計算廠商也只是處在早期的探索階段。劉江川覺得，他們團隊能利用在計算機網絡積累十餘年的技術，去撬動物聯網終端和雲計算的融合，從而打破機器算法和實際需求的瓶頸，推動智能物聯網進入下一個階段。
創業從搭建團隊開始
作為知名教授，組建一支創業團隊想來不是一件很難的事，自己的學生就是一個很好的資源。但劉江川坦言，能組建當前的創業團隊並不簡單。首先在有了質量優秀的學生之外，還要求學生對於創業有比較充分的認知與持續的熱情，想創業、愛創業、能創業。另一方面，做公司所需的市場能力則不是學生們在學校能學到和掌握的。
好在2018年初，上面的條件全都滿足了。
他的博士生樊小毅表示畢業之後想去創業，把他博士期間做的物聯網邊緣計算研究成果推到工業界去解決實際問題。清華大學的博士龐海天因研究方向為多媒體邊緣緩存與計算，慕名來到實驗室訪問，而他之前還曾有成功創辦並運營創業公司的經驗。市場方面，多年的老友邵俊松在國內外電力系統中工作20多年之後，萌生了創業的想法並在與他碰撞思想之後決定加入。
雷鋒網瞭解到，目前的十人團隊的成員曾供職於騰訊、微軟、SAP、360、知乎、南瑞，畢業於清華大學、浙江大學、英屬哥倫比亞大學、西蒙菲沙大學、香港科技大學，其中有3人是全國信息學奧林匹克競賽一等獎獲得者。團隊成員曾服務諸多世界五百強企業，管理過上千臺服務器集群，應對日均10億業務訪問量。
切入行業是智能電網 技術到市場的“驚險一跳”
時下，邊緣計算已經成為一種新的計算模型，通過在網絡邊緣進行處理，降低雲端網絡核心節點的壓力，目前該技術在業界受到廣泛關注。邊緣計算技術已經在智能家居、智能交通以及大量可穿戴設備等重量級物聯網應用中開始探索更為高級的應用方向。
種種跡象也在表明，邊緣計算是未來大規模智能終端在網絡中實現自動需求響應（ADR）分佈式智能的一種理想的解決方案。目前這一技術在學術界已有諸多研究，但產業界的應用非常少見。技術到市場還是有段距離的，劉江川怎麼去跨越？他們團隊首先從電力行業開始切入。
在這個領域要想深耕，前提是做比較垂直的應用，據瞭解目前江行智能也拿到了不少的行業訂單，發展非常迅速。
雷鋒網瞭解到，傳統的網絡服務模式是通過大型數據中心化核心節點進行處理，隨著智能電網業務快速發展，需求側終端/系統數量與日俱增，對電網中心數據處理平臺提出了更高的需求。為了降低系統成本，並且防止中心化節點成為潛在的風險點，邊緣計算利用更靠近用戶側的基礎設施，在網絡邊緣對數據進行處理，既提高了系統的響應速度，同時還降低了系統傳輸的需求，可作為當前雲端系統的補充技術實現方式。
隨著智能用電業務的推廣，需求側大量的終端設備接入電網並參與互動，目前電力需求響應業務是普遍公認的發展最為迅速的一項智能電網業務。
具體而言，對於充電樁及內部電池的管理，劉江川的團隊做了很多的研究，預測水準處於領先水平。劉江川認為，電池壽命的預測，曾被解讀為一個嵌入式的邊緣BMS（電池管理系統），但實際上，現在的BMS能採集到的存儲數據和計算數據都非常有限。另一方面，通過邊緣計算的方式，對於多組電池進行分析，或根據實際上溫度、溼度來進行預測等，可以把這種預測準確度提升很多，也可以做出及時的預警。
“這其實不僅是我們對電力行業的切入點，也是對車聯網市場的一個切入點。通過邊緣計算和智能數據分析，對電池進行監控，還有相關區域內的車輛監控，這件事情是一個非常有前景的事。”
現在，他的團隊主要做的就是在應用端切入，同時在構建自己的平臺，這平臺上面，他們不做硬件，也不做操作系統，只為了給合作的客戶提供多樣化的、準確性高的計算能力。
邊緣計算的優勢：確保數據隱私和數據安全
在劉江川看來，電力行業是一個非常大的市場，基本支撐萬億級的規模。電力行業有它的特徵，它不希望、也絕對不能被外資控制，因此對待數據控制權，也十分謹慎。
此外電力系統對合作企業的考察也比較講究，一般會以初期的、淺層次的合作開始，當合作過程十分順暢，就能進入它的生態系統，再往其他方面不斷擴展。電力行業的能力複製是很快的，因為電力系統是非常標準化的系統，推廣速度非常快捷。
對於電力系統來說，為什麼在邊緣上做，為什麼不放到“雲”上面做？
“隱私是個非常大的考慮，它不可能把數據直接傳到雲上面來做，即使是各項條件都允許，它也未必會願意那麼做，因為太危險了。”
當端上產生了大量的數據，其必須架在雲之上，包括智能計算，因為不可能在端上做大數據的處理。5G基站作為一個邊緣結算的節點，對通訊領域而言是一個非常好的事，因為通訊單純賣設備恐怕賺不了多少錢。因此，計算這個領域的前景無限，收入可能也是無限的。
另一方面，工業製造、電力領域的企業，他們的數據處理也開始往外拓展，但不一定拓展到雲上面，因為可能並不想讓自己的數據依賴於阿里雲、騰訊雲等公司去處理。
實際上，邊緣計算給企業營收帶來的好處其實更為直觀。以無錫的某一電動汽車充電站為例，充電站車位的油動車佔用對充電樁運營商來講本身是一個很頭疼的問題，被佔用的充電車位無法被利用。一旦佔用發生，需要充電的用戶無法被滿足需求，導致充電樁運營商的營收受到很大的影響。
目前充電樁運營商對於油動車佔用問題束手無策。由於充電車位防佔用是剛需，加上很多充電站處於弱網、環境惡劣的地方，所以對數據進行計算、識別，及時報警並控制智能地鎖，顯得非常有必要。如果部署了一套相關的邊緣計算的系統，充電站運營商每年的營收可以被大大提高。根據無錫部署的充電站運行一個月的數據估算，通過邊緣計算系統解決油動車佔用問題可以為充電站運營商提升至少10%的營收。
從這個角度來說，5G的設備製造商和5G運營提供商如果能通過這個契機，將基站的計算能力打入到邊緣計算，等於跳出了傳統單純通信，把通訊和計算結合了起來，這是非常有意義的。而這個場景可應用的東西也非常多，包括車聯網、AR、VR等等。
邊緣計算做了一個漸進式的改革
劉江川認為，整個通信計算相關領域主要是3個核心的東西要做：
第一個：計算；
第二個：通訊；
第三個：存儲。
CDN過去主要是做了通訊和存儲這兩塊東西，但計算的市場確實太大了，未來CDN企業也有可能集體往這一塊轉型。以前計算市場之所以沒做起來，帶寬、延遲、可靠性都是問題，而這兩年以來，所有行業現在都強調智能化，智能計算發展非常迅速，由於智能計算依賴於大量的數據，這些數據可能是分佈式，也可能集中式，也因此造成了不同的計算模型。
據雷鋒網瞭解，江行智能也在做一些邊緣設備的探索，比如直播視頻流分發與轉碼，在網絡邊緣部署一套這種視頻分發的服務，相當於網絡流量不需要再進Internet，也不要再去雲或者CDN當中“兜一圈”，如此一來，成本降低了，體驗也有了提升。劉江川的團隊將這套邊緣直播系統與市場上現有的產品等做了對比，時延在它們的1/5左右。
劉江川預言，邊緣計算可以被想象成下一代互聯網的一個重要技術。傳統互聯網幾十年來天生的缺陷，給現在的互聯網造成很大了困擾，尤其是直播場景、工業應用場景。在過去，有人想過從底層開始改造，但這個想法基本上已經被完全拋棄了——底層改造實在代價太大，幾乎不可能。
除了改造，其實邊緣計算實際提供一種很好的方式，它在很大程度上可以解決很多問題，因為最終的東西是做應用。邊緣計算沒有破壞性，不是對Internet做一個徹底的改造，因為徹底的改造無法實現。
“邊緣計算相當於做了一個漸進式的改革”。
工業互聯網研究落地成果：Edge Box
對於工業互聯網，劉江川也發表了個人觀點。他告訴雷鋒網，很多工業系統本身就是一個物聯網，而受限於有限的數據處理能力與落後的數據處理算法，工業系統中的OT技術與IT技術之間產生了極大地鴻溝。而這個鴻溝在當前邊緣計算、人工智能等技術逐漸發展成熟的背景下，有望被打破，從而釋放出更大的產能。
劉江川的團隊正在研發一款產品叫“Edge Box”，該產品可以將計算機系統中的高級計算算法與強大的計算能力與工業中的生產環境耦合起來，用計算機的技術去賦能工業生產。通過邊緣計算技術，將工業數據在本地進行處理、預警與控制，可以極大的提高工業的智能化水平。
江行Edge Box位於工業互聯網的邊緣，極大地豐富了各種網關，可編程邏輯控制器（PLC）、工業PC、人機交互設備或其他邊緣系統的功能，併為現場數據處理、實時分析提供前所未有的低延遲、機器學習和人工智能的能力。有助於工業客戶在製造業、石油和天然氣、水電、運輸、採礦、可再生能源、智慧城市等領域的大數據與人工智能實時處理。Edge Box已經在江行智能部署在無錫的智能充電站中得到了應用，相比於傳統的雲計算架構，數據傳輸量減少了95%，決策時間縮短到1/5。
風口之下，拿到融資做更多事情
談及融資，劉江川仍歷歷在目：“在我們去談BP的時候，實際上談的很快，在幾天左右的時間裡，談了近十家頭部風投機構。”
紅杉資本中國基金，實際上是在邊緣計算這個方向上談的第一家，其投資團隊對邊緣計算有清晰的認知，很快就向劉江川給出了投資意向書，並通過紅杉中國種子基金投資數千萬元人民幣。
另外，由於與高校的合作非常頻繁（跟香港幾乎所有的高校的都非常緊密），劉江川在香港科技大學、香港浸會大學、香港理工大學、香港中文大學他都工作過，能找到底子非常紮實的員工，並且這個團隊一直在快速成長。顧問團隊基本上都是清華的教授，其中一個是香港浸會大學的教授，在GPU計算的方面研究頗多。
可以看出，從整個人員構成、對市場的洞察、行業資源等角度，劉江川他們已經做好了迎接邊緣計算時代的真正到來。而接下來的幾年，物聯網會全面爆發，邊緣計算必將迎來屬於他們的春天。
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