数据是当今经济的命脉，它帮助各行各业的企业为客户提供更好、更个性化的体验。而随着物联网的发展，我们正在以前所未有的速度创造数据。然而，许多大型企业在物联网数据存储和消费方面遇到了一些挑战。其一，存储解决方案可能成本高昂，难以扩展。二是，如果不安全存储，可能会有安全风险。三是，在很多情况下，如果不实时处理数据，它就毫无价值。幸运的是，边缘计算有能力让我们直面这些问题。而且，5G让未来可期。
简单来说，边缘计算涉及在本地处理数据，在一个人的网络末端，而不是将数据“一路”送到云端进行处理和存储。这意味着数据在穿过WAN(广域网)之前就已经被使用了，因为离得更近，所以通常也更安全，能够更快地处理，这有效降低延迟和提高安全性，边缘计算增长迅速，据估计，全球边缘市场将从2019年的35亿美元增加到2027年的430亿美元以上。
那么，企业如何利用边缘计算和物联网来支持其数字化转型工作?以下是几个真实的例子。
在零售业落地应用
根据最近的研究，预计到2020年底，零售和批发行业的物联网终端数量将达到4.4亿个。这些端点中的每一个都代表着为零售业提供有价值信息的数据源，它可能是Alexa分享关于某人听的音乐类型的信息，或者谷歌提供关于某人搜索的产品类型的数据。这都是很好的信息，公司有能力快速处理这些信息，并将信息个性化以利用这些信息，边缘计算可以帮助实现这一点。
由英特尔和其他主要技术公司支持的“开放零售计划”正在通过部署基于通用组件开源框架的新边缘解决方案来推动发展。理想情况下，无论客户是在店内还是在网上购物，零售商将能够将该框架与他们现有的系统集成，以实时处理海量数据。
在刚刚过去的微软Ignite大会上，微软发布了物联网/边缘平台Azure Percept，旨在让客户在边缘使用预建的Azure人工智能模型，实现物体检测、货架分析、异常检测、关键词发现等功能。微软并不是唯一关注这一领域的公司。从AWS到IBM再到SAS等云计算和分析公司都是专注于提供实时收集、优化和利用边缘数据的解决方案。
供应链有望实现增长
虽然供应链本身是每个垂直行业的副产品，但边缘和物联网数据有很大的机会去优化供应链。无论你是从线索到现金，还是仓库到商店，拥有实时数据和分析来优化流程中的每一步，都可以消除供应链中的重大摩擦，获得高客户保留率、更大的利润率以及降低运营费用。
去年的大流行病让许多企业和消费者看到了供应链中潜在的弱点，也看到了实时数据处理的重要性。当产品或部件的供应量很大时，企业需要对供应链进行可见性，以满足需求。越早能拥有这种可见性，供应链就越有可能不被破坏。更多的数据和分析不一定能解决像Covid-19这样的事件带来的所有困境，在Covid-19发生后，如此多的公司都在大力投资于转型工作，而更好得实时数据处理能够帮助企业更好应对挑战。
从制造到出货，拥有实时性的数据是很重要的。像HPE和SAP这样的公司正在合作创建解决方案，利用物联网设备创建的数据，帮助组织可以实时处理并获得洞察力，以满足客户需求。如今，客户体验如此重要，找到供应链中的薄弱环节，是赢得市场的关键。
医疗保健和医学
由于可穿戴设备和其他联网设备的发展，医疗和生命科学领域产生的数据量在过去两年内增长了近900%。远程医疗的兴起对很多人来说意义巨大，比如那些生活在农村地区的人和那些寻求居家养老的老年人。但在医疗健康领域，不能有延迟问题，安全漏洞也无法接受。边缘计算可以提供帮助，能够通过技术实时监控患者和人们，提醒医疗专业人员注意个性化需求。
边缘计算可以帮助的另一个领域是医疗物流。我们看到物流供应商在运送新冠病毒疫苗的过程中遇到的一个问题是什么?温度和存储问题。很多时候，疫苗在物流环节出了问题，所以不得不将其扔掉。有了边缘计算，这种情况就不必再发生了。它可以实时监控和管理诸如分发日期、温度变化、开放时间和小瓶中的剩余量等情况，当医疗合作伙伴有浪费剂量的危险时，它会提醒。尤其是在大流行的时候，这些都是我们现在需要的个性化解决方案。
最终，我们的目标是看到技术集成，帮助世界各地的公民恢复到正常的日常行动。我最近在福布斯上的一篇文章中，谈到了霍尼韦尔、亚马逊、Salesforce和微软等技术领导者是如何构建解决方案来帮助推广接种疫苗的。这些解决方案包括从测量交通、车辆路线、疫苗运送的地理围栏的物联网/边缘解决方案到冷链可追溯性和序列验证。其中许多公司包括Lumedic和Skyflow等后起之秀也在构建可扩展的解决方案，可以提供数字证明，或者被称为疫苗接种护照，这是一个科技落地的很好的例子。
制造业革命
边缘计算将发挥重要作用的另一个行业是工业制造。由于有成百上千的重型设备机械与多个移动部件，能够看到哪里正在发生什么。西门子数字软件公司、霍尼韦尔、AWS和其他一些组织正在帮助工业制造企业利用工厂周围放置的数千个传感器的数据。从减少停机时间的预测性维护到了解机器的使用情况，企业可以提高员工的生产力，减少问题分析等方面的时间。随着全球范围内的采用，这将彻底改变制造业。
边缘计算并不新鲜，但是它正发挥着越来越重要的作用。随着边缘不断发展，以及5G、AI/ML等技术的进步，我们将看到更多的落地应用。
