边缘计算作为一种分布式网络基础设施方法，使数据能够在更接近其来源的地方进行处理和分析——这对物联网、人工智能和大数据分析等领域都有着巨大的价值。
边缘算力盒子就是顺应了这一趋势火爆起来的 AI 产品。作为一款具备一定 AI 能力的轻量级边缘计算设备，能够就近为端侧提供算力支持，与传统数据分析盒子相比，计算性能大大提升，且时延降低、带宽利用率更高，安全性、实时性都更好。
击破 AI 应用五大痛点
看到了边缘算力盒子的市场潜力，飞腾、比特大陆、云天励飞、广州高能、蓝炬兴业等国产厂商纷纷入局，通过主控 CPU+AI 加速芯片的组合，满足边缘计算场景多样化的算力需求。
边缘算力盒子的兴起不是偶然，飞腾行业解决方案资深架构师滕根保告诉<与非网>，边缘算力盒子能够解决 AI 应用场景中的五大痛点需求：
时延问题：边缘算力盒子靠近数据接收源头，能够实时获取边缘侧数据并分析处理，可以将处理后的数据实时反馈到控制系统中或者及时传到云端；
带宽问题：在边缘节点进行一部分数据处理，提取价值信息之后再传输，降低带宽压力，减轻云端服务器的消耗；
安全问题：满足数据安全管制要求，实现数据的本地隐私保护，避免敏感数据上传到云端，降低数据泄露的风险；
可靠问题：规避端和云间链接的不可靠隐患；
环境问题：针对高低温、空间有限等恶劣环境或特殊场景，使得传统设备很难满足其功耗、体积、重量等要求，AI 边缘盒子以产品体积小、重量轻、功耗低、环境适应性强、可定制等特点，适用于广泛边缘应用场景。
而除了应用场景，边缘算力盒子也能从市场层面解决一定的痛点。与早期的嵌入式数据分析盒子相比，它计算性能更高、带宽利用率更高、时延更低，能够实现自动识别，形成了端 - 边 - 云协同的计算整体方案。此外，也有助于减轻云端服务器消耗，节省机房空间，降低企业投入。
以飞腾与比特大陆为核心算力支持的端 - 边 - 云协同方案为例，其边缘侧构建了一个 AI 边缘智能网关产品，采用了飞腾 CPU 产品（FT-2000/4）+比特大陆边缘计算模组 SM5。在视频监控场景中，对终端各类视频流、图片流进行结构化分析、识别，就近为终端侧提供计算服务。
边缘算力盒子的“边缘”价值
调研机构 Grand View Research 公司预测，即使在冠状病毒在全球肆虐的背景下，边缘计算也将出现显著增长。到 2027 年，边缘计算解决方案的市场规模将从 35 亿美元增长到 434 亿美元。而根据 Forrester Research 的预测，2020 年将是推动边缘计算技术的重要一年。
毫无疑问，在这样一个庞大的市场中，整个合作伙伴生态系统越来越成为关键竞争优势。一方面，厂商需要加强合作，共同关注市场与技术发展趋势并研发设计产品；另一方面，定制化的边缘算力需求将会随着更多应用场景的成熟浮出水面，而这意味着可能需要更多新的设计、新的架构、新的设备来对现有的基础网络架构进行大量重构。
目前边缘端的 AI 算力方案以多核异构平台为主，飞腾等厂商主要通过 CPU+异构厂商（GPU/FPGA/ ASIC 等）形式构成联合解决方案，可支持 Paddle、Keras、TensorFlow、Pytorch、Caffe 等主流深度学习框架，支持图像处理、语言识别等场景模型。据了解，飞腾 CPU 可兼容比特大陆、百度、云天励飞等业界主流厂商的 AI 产品。
蓝炬兴业去年开始与飞腾合作，作为工业硬件设备方案提供商，看到了边缘算力盒在更多“边缘”场景广阔的应用前景。蓝炬兴业总经理赵伟明表示，越是人迹罕至的地方或是人力不便于到达的“边缘”，越能凸显出它的价值，例如油田智能监控、铁轨安全性监测等等。
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