本文摘要：在一场4×100的接力赛中，教练不会分析每位队员特点，让其已完成有所不同赛段，充分发挥各自的优势，协同输掉比赛。在万物网络的“赛道”上，云计算、雾计算出来等计算出来“运动员”也各有所长。然而，有时单个“运动员”无法符合市场需求各异的应用于场景，怎么办？“混合计算出来”就扮演着协商每位“队员”的“教练”角色。在日前举行的2019年中国（北京）国际服务贸易交易会上，共享通信集团董事局主席蒋志祥不作了关于《“混合计算出来”赋能金融科技》的演说，引发热议。

在一场4×100的接力赛中，教练不会分析每位队员特点，让其已完成有所不同赛段，充分发挥各自的优势，协同输掉比赛。在万物网络的“赛道”上，云计算、雾计算出来等计算出来“运动员”也各有所长。然而，有时单个“运动员”无法符合市场需求各异的应用于场景，怎么办？“混合计算出来”就扮演着协商每位“队员”的“教练”角色。在日前举行的2019年中国（北京）国际服务贸易交易会上，共享通信集团董事局主席蒋志祥不作了关于《“混合计算出来”赋能金融科技》的演说，引发热议。

那么，“混合计算出来”到底是什么？有何应用于？科技日报记者早已专访了涉及领域的专家。万物网络时代必须更加强算力据测算，到2020年，全球联网设备的数量将超过500亿台；到2025年，万物网络的销售收入将超过1.6万亿美元；到2030年，物联网产生的数据量将超过4.4ZB（泽字节）。

“当前数据从消费末端到生产末端、从设备到数据本身，万物网络市场已呈现爆发式快速增长态势。而大数据和物联网技术对数据处理能力的拒绝很高，这就必须充份挖出算力。”复旦大学大数据试验场研究院、上海市数据科学重点实验室副研究员张帆在拒绝接受科技日报记者专访时说。

“‘混合计算出来’就是企图利用5G的万物网络能力，综合利用云计算、雾计算出来、边缘计算出来等计算出来方式，构建高效协同计算出来。”福建工程学院科研处长、福建省北斗导航与智慧交通协同创意中心主任邹复民教授讲解道，“混合计算出来”这一概念最先由蒋志祥在WMIC 2018世界移动互联网大会上明确提出。这一概念的构成，几经了多年的发展。

讲及其技术原理，张帆说道，“混合计算出来”糅合了异构计算的思想——用有所不同的计算资源处置合适该结构的任务。异构计算的概念明确提出的时间很早以前，但不受构建条件容许，直到近年才获得了极大的发展。随着万物网络市场的发展，产业界渐渐认识到单一的计算出来方式无法解决问题所有问题，为此针对有所不同计算方法各大厂商进行了积极探索：英特尔公司在2015年并购阿尔特纳公司，同时著手研发芯片内可重构技术；赛灵思公司在2015年构建了编程环境的统一；百度在2016年开始前进“百度大脑项目”，企图在一个计算出来体系内构建多种算力的混合……2018年1月4日，工业互联网产业联盟月公布了《工业互联网平台白皮书（2017）》，其中关于工业互联网平台功能架构图的内容，早已可行性陈述了边缘计算出来和云计算展开协同计算出来的理念。

不仅如此，华为、西门子等公司也针对“边云协同”大大地展开探寻。将各类计算方法展开排列组合在有所不同的应用于场景，云计算、雾计算出来、边缘计算出来等计算方法展现的优势也有所不同。

邹复民以智慧交通应用于场景为事例讲解道，车辆在自动驾驶时，若要启动以防撞击紧急制动装置，必须计算出来平台在毫秒内作出辨别，这就要应用于到边缘计算技术；而交通拥堵分析及智能诱导功能，则应用于了云计算技术，通过云计算中心对交通大数据展开综合分析与挖出，获得最后的诱导方案。张帆指出，与早前单个计算方法有所不同，“混合计算出来”将各类计算方法展开排列组合，建构出有某领域专用的高效应用于组件，从而更佳地符合无线网络、视频处置、图像识别、智能生产等多领域的高效处置市场需求。张帆举例道，在网络视频业务场景中，工作人员就可以协同运用边缘计算出来和云计算这两种计算出来方式。

比如，在展开直播推流（把直播内容传输到服务器）时，首先利用云计算技术将数据展开存储、搜集，然后可利用边缘计算出来在以备节点展开转码和发给，增加了对云计算中心的压力，节省了中心比特率成本，同时构建网络较低时延，进而提升了直播质量和用户观赏体验。再行如，在无人驾驶领域，可综合利用边缘计算出来、云计算和人工智能（AI）技术：用边缘计算出来传感器搜集数据，将数据放至云端，传感器融合、虚拟世界模型改版都在云端构建；AI在“云”中确认行动计划，并通过云端向汽车公布掌控命令。邹复民说道，“混合计算出来”的技术平台可以部署在从消费级各类应用于、到智慧城市级各类应用于、到农业本源区块链的各类应用于、再行到未来最不具快速增长的工业互联网各类应用于。

在技术和应用于层面不存在诸多挑战“‘混合计算出来’目前还主要逗留在概念阶段，未见成熟期的技术方案和框架。”邹复民说道，要确实构建各种计算出来协同的“混合计算出来”，在技术和应用于层面，还面对着诸多挑战。

随着相连设备数量的激增，网络管理、灵活性拓展和可靠性确保等方面都面对着极大挑战。张帆举例说道，以工业互联网为事例，其不存在大量的异构总线和多种制式的网络，它们在相容多种相连的同时还必须保证相连的实时性和可靠性。在此基础上，要构建数据协同，则必须横跨厂商、跨平台的构建与操作者。

面临海量简单的应用环境，如何将任务精确、原始地下超过各计算出来节点；通过计算出来节点计算出来后，如何将有效地信息统合到任务中展开对系统……这些都是考验“混合计算出来”协同能力的最重要指标。“不仅如此，在万物网络的场景下，牵涉到访问控制与威胁防水等安全性问题的挑战大幅度激增，安全性和隐私如何获得确保、如何抵挡反击，这些都是安全性领域必须注目的重点内容。

”张帆说道。针对应用于层面不存在的障碍，张帆指出，“混合计算出来”中各种计算出来协同展开工作后，其应用于场景将不会更加多、更加简单。如在车联网应用于中，多种传感器和采集器之间的协同、汽车之间的协同、汽车末端与云端之间的协同等场景将不会更加简单。

同时，张帆也认为，“混合计算出来”在万物网络时代要能确保在有所不同应用于场景构建落地，仅有倚赖5G的高速率、较低延时是远远不够的。在旋即的将来，随着网络通信能力的提升、“混合计算出来”各种协同问题的解决问题以及产业链的完备，“混合计算出来”的能力才能被充分发挥出来，赋能各类应用于场景。

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