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摘要：計算機制造商將這一轉變視為收復失地的機會。今年月，微軟的宣傳語由移動優先，云優先改為智能云和智能端，推出用算法將軟件容器分派到任何設備的服務。
據英國《經濟學人》報道， 一些聯網的設備配備一些傳感器，收集各種信息，發送給制造商用于分析。它們好似一個數字的吸塵器，在以平均兩倍的速度增長。慕尼黑的創業企業Bragi開發的無線耳機卻并不如此。他們保留了大部分收集的信息（如穿戴者的生命體征），在本地數據處理。該公司首席執行官Nikolaj Hviid說：“這些設備會越用越聰明。”
Bragi的耳塞可謂在科技行業重大轉變中處于最前沿地位。近年來，越來越多的計算開始進入“云”狀態，即大數據中心網絡。不過，鐘擺開始擺動：計算正趨于本地網絡和智能設備的那一“邊”。
隨著2010年代初云計算的興起，這一轉變將掀起浪潮。與眾多現有的硬件制造商一樣，許多創業企業也試圖把握此次潮流。 不過，他們真正爭奪的是本地網絡和智能設備這一邊——即“物聯網”（IoT），眾多相互連續的設備的統稱——的控制。亞馬遜網絡服務（AWS）、微軟和其它大型云供應商是否會設法擴大其影響力？ 或者說，這是否是包括工廠（及其他）設備制造商在內不同公司的職權范圍？
商業計算自20世紀50年代誕生以來，在集中化和分散化之間搖擺不定。直到20世紀70年代，商業計算還局限于大型計算機。小型計算機在20世紀八九十年代問世后，商業計算變得更加分散：個人電腦可以訪問應用程序，而應用程序位于企業數據中心（即“客戶機－服務器”系統）中的電腦里。但隨著2000年代“云”的興起，商業計算又變得集中了。每個時代都有一批新公司躋身前列，但榜首只有一個：大型機為IBM，個人電腦為微軟，云計算為AWS．
計算再次變得分散化的一個原因是更先進的技術的出現。從智能手機到工廠車間里的機械設備，處于邊緣地帶的設備變得越來越智能。在配備了性能強大的處理器后，現在的設備可以解決幾年前一個服務器滿負荷運行才能解決的計算問題。軟件變得更加靈活，也可以運行良好。現在許多應用都“虛擬化”了，即不依賴于任何特定類型的硬件，代碼可以打包在數字“容器”中，在數據中心內便捷傳輸。這離“邊緣”更近了一步。
對于邊緣地帶的計算的需求也在增長，而且往往出于非技術層面的原因。許多國家的法律要求數據不得出境，甚至是企業外部。企業既希望使用數據又擔心泄漏，往往傾向于將信息保留在自身內部。就消費者而言，他們關心隱私，這正是Bragi希望通過“自給自足式”耳機解決的問題。
科技行業的主流觀點是大部分數據最好在云端集中處理。然而，由于許多新應用程序運行迅速，這一觀點也難以立足。據估計，無人駕駛汽車每小時可產生25G的數據，比高清視頻流多出近30倍。再加上發回的駕駛指令，在如此龐大的數據上傳之前，汽車可能早就撞上了某個竄出在馬路上的行人。
另一個考慮是經濟性的調整。調整越快收入就會越多，如優化工廠機器運行。這意味要在獲取數據時第一時間進行分析，而這一環節要在本地完成。這也能省去云端傳輸、存儲和處理數據的成本。
伯恩斯坦研究公司（Bernstein Research）的皮埃爾。費拉格（Pierre Ferragu）解釋稱，這些束縛表明使用人工智能的服務越來越多地分裂成兩個部分，就像客戶端和服務器程序一樣。例如，無人駕駛汽車的算法首先要在云端數百萬英里的駕駛數據中進行訓練，才能部署在汽車里性能強大的電腦里，通過分析實時數據來駕駛汽車。同樣，許多監控攝像機現已配備云端訓練的面部識別軟件。蘋果最新款的的iPhone也是如此。 去年11月，谷歌宣布對其人工智能系統TensorFlow進行升級——這個系統能允許開發人員將算法部署到移動設備上。
不過，Swim首席技術官Simon Crosby認為，在許多情況下，算法的訓練必須在本地進行，人工智能程序才能具有商業價值。例如，在硅谷Palo Alto的十字路口，交通信號燈每天產生4TB的數據并發送給云計算提供商進行處理，每月將花費數千美元。Swim新研發的系統，在數據產生時就對其進行分析，完成同樣的任務只需幾百美元。
雖然人們普遍認為物聯網是大勢所趨，對于其將如何改變科技行業則各有己見。引用硅谷風險投資公司Andreessen Horowitz的Peter Levine在其播客中使用的一個聳動標題，沒有人期待“云計算的終結”。他自己預測，集中式云計算，特別是亞馬遜，谷歌和微軟的云計算將繼續增長。
不過，各地正涌現出許多小型的本地型數據中心。EdgeConneX和vXchnge等企業建立了城市數據中心網絡。創業企業Vapor IO開發了一種便攜數據中心，外型像一個圓形冰箱，能迅速部署在地下室。愛立信和諾基亞等電信設備制造商以及一些網絡運營商都在研究“移動邊緣計算”，這相當于把計算機放在無線基站旁或中央交換局內。也有人推測，亞馬遜在2017年以近140億美元收購連鎖商店Whole Foods的原因之一就是為當地數據中心積累資料。
計算機制造商將這一轉變視為收復失地的機會。戴爾／EMC和惠普（HP）都希望將更多的設備賣給熱衷于在本地收集數據的企業。不過，咨詢機構Wikibon的喬治。吉爾伯特（George Gilbert）表示，這些IT企業繼續向前邊緣領域進發的能力有限。這些企業懂得如何向IT部門銷售商品硬件，但大多數物聯網設備將更加定制化，需要特殊的軟件，并銷售給管理機器的人員。銷售各種互聯網設備的思科（Cisco）似乎處于優勢地位。
大型云計算提供商也試圖占領周邊市場。今年5月，微軟的宣傳語由“移動優先，云優先”改為“智能云和智能端”，推出用AI算法將軟件容器分派到任何設備的服務。AWS的產品組合現在也包含一項名為Greengrass的服務，用于將物聯網設備的群集變成微型云。IBM在2015年以20億美元的價格收購天氣預報公司的時，希望得到不僅是天氣數據，還有成千上萬的邊緣計算“存在點”。
無論誰占上風，計算能力將愈加移動化，即使在最小的設備中也能發現這一趨勢。可以根據程序選擇最佳位置進行數據處理。數據專家開始使用另一個術語：“霧計算”。 但是，這個比喻略顯模糊。更好、更詩意的一個詞是“空氣計算”：它無處不在，給物以生命。（來源：中國日報網）
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