無線通信的發展不是一蹴而就的。從上世紀 70 年代使用的 1G 技術到 2020 年的 5G 技術，這一過程跨越了近 50 年。這大概是每十年一次的新一代移動技術。按照今天的創新標準(移動設備似乎每兩年就會被淘汰)，這算不上是完全快速的創新。

　　與之前的幾代無線網絡類似，5G 和當前的 4G LTE 網絡對比具有明顯的優勢。5G 承諾提供高達 10gbps 的速度，使速度提高 100 倍，使您的無線連接幾乎像光纖一樣。5G 延遲也將有所改善，延遲低至 1 毫秒，從而使 AR / VR 等應用成為現實。5G 連接密度的增加將允許在較小的區域內連接更多的傳感器和 IoT 設備。

　　就提高速度和改善帶寬而言，新一代無線技術的影響是巨大的。這會導致舊的設備、應用程序使用的淘汰。5G 的引入將延續這種趨勢，邊緣計算將在 5G 的連接鏈中扮演重要角色。

　　AR和 VR成為現實

　　增強現實(AR)和虛擬現實(VR)是始終需要高帶寬，低延遲網絡的應用。它們的實際應用在很大程度上僅限于已系留應用。5G 將通過創建改變我們日常生活的應用程序，使 AR / VR 的應用案例變得生動起來。

　　已經有一些企業致力于讓基于邊緣的沉浸式 VR 成為現實。一個例子是保加利亞公司 QuarkVR，該公司開發了一種軟件解決方案，可提供低延遲壓縮和無線傳輸，從而使 VR 具有低延遲。它將計算密集型 GPU 卸載到邊緣，并通過降低進入門檻和改善整體用戶體驗，提供了與硬件無關的解決方案。

　　在零售行業，與購買行為互動的能力將增加消費者購買產品的傾向。根據多產互動公司的首席體驗官埃里克·韋伯的說法，“使用增強現實功能的購物者的退貨率比不使用該工具并購買相同產品的購物者低 22%。”

　　AR 可以消除現場服務應用檢查和診斷過程中的障礙和不必要的步驟。使用疊加信息，AR 可以通過提供隱藏在物理布局中的組件的可視化呈現來幫助檢測問題，允許現場服務工程師更有效地分類問題，減少錯誤和降低服務成本。OverIT 是針對現場服務的企業級 AR 解決方案的先驅，該公司報告稱，客戶使用 AR 后，生產率提高了 43%，錯誤率降低了 30%。

　　數據獲得競爭優勢

　　5G 將為連接的設備提供高速傳輸數據的實用基礎架構，使整個大容量、實時數據應用生態系統成為可能。將這些大量數據發送到中央數據中心或云基礎設施進行分析是不切實際的，無法及時生成所需的洞察力。因此，應用程序體系結構需要在收集點附近收集，修剪和分析數據，并將匯總或元數據發送到中央處理位置。

　　然而，在大量設備的邊緣處理數據并不像看起來那么容易。新的數據處理范例不斷涌現，例如允許企業將實時數據流與分布式資產和系統連接的數據結構。通過利用從邊緣設備到云的計算，Swim.ai 等公司的數據結構大大降低了應用程序的復雜性和運營成本。

　　對于位于邊緣的地理位置分散的傳感器，它們能夠實時執行分析。數據結構還允許公共云數據中心之間共享數據，并將數據移動到分析所需的位置，這在多云部署中至關重要。

　　AI移動到邊緣

　　5G 的推出將推動人工智能(AI)和機器學習(ML)的發展，因為它顯著增加了每平方英里可部署的傳感器和數據捕獲設備的數量。大量的數據流將增加按需捕獲，處理和分析數據的需求。具有處理能力的復雜新設備將出現在邊緣。以亞馬遜的 DeepLens 設備為例，這是世界上第一個支持機器學習的攝像頭，可以用來快速創建一個計算機視覺應用程序，其中包括來自亞馬遜 SageMaker 的一個模型。它運行在具有 8GB 內存的 Ubuntu 操作系統上，可以處理 100 GFLOPS。

　　DeepLens 擁有眾多社區項目，比如“家庭助手”(Family Assistant)，該軟件適用于患有癡呆癥的患者，可用于幫助他們記住家人，還提供記憶訓練模塊，可播放姓名和傳記。ReadToMe 是另一個深度學習應用程序，它可以通過顯示你想讓孩子閱讀的頁面來為孩子閱讀書籍。ReadToMe 采用深度學習和計算機視覺與 AWS 服務相結合。

　　在邊緣獲勝

　　隨著 5G 成為主流，那些已經在邊緣銷售大量設備的公司必將成為最大的贏家。更加強大的將是邊緣的設備編排。想象一下，如果某個鄰近區域的每個設備都能夠共享和集成資源，以創建一個比單個設備更強大的計算生態系統。

　　三星和蘋果等公司處于優勢地位，因為它們已經在邊緣擁有大量強大的連接設備。手機用戶有效地將超級計算機放在口袋里，因此有巨大的機會連接并利用邊緣的這種能力。這些“瘦”客戶端將變得“笨拙”，以在可以滿足 AI / ML 和 AR / VR 應用需求的設備上擁有更多的處理和存儲能力。

　　5G 將使邊緣計算成為云計算的關鍵架構組件，并推動創建許多新的應用程序和設備。

　　作者是弗蘭克·巴勒莫，Virtusa 全球數字業務執行副總裁，負責 UX，移動性，社交，云，分析，大數據和物聯網的技術實踐。文章首發于福布斯技術委員會，邊緣計算社區整理翻譯。
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