泛在化边缘计算驱动 | 泛在计算 雾计算

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集中力量办大事是我们日常生活中的常识，也是组织文化宣导中经常用到的话语。然而，虽然集中力量可以办大事，但集中力量肯定办不了所有的事。集中与分散，在社会生活中是跷跷板的两端，我们必需要小心翼翼，才能维系平衡。

计算领域就经历了集中与分散的几次回合。上个世纪50年代，计算机刚刚进入我们的视野之时，是集中主导的逻辑，重达几吨的大型中央主机统揽了几乎所有的计算任务，直到现在为止，超级计算机的研发和比拼仍是世界各国在计算领域的力量展示。一台庞然大物，能够以人类无法想象的速度完成超级复杂的计算任务。

进入80年代，伴随着个人计算机的普及和发展，计算越来越趋向于分散，芯片厂商和软件厂商全都致力于为个人PC赋能。在摩尔定律的驱动下，个人计算机的处理能力赶得上过去的中央主机，再加上操作系统的优化和各种应用软件的兴起，一台电脑可以访问和存储的资源越来越多，能够完成的计算任务足以帮助我们应对基本的工作和娱乐所需。

本世纪初，随着云计算的兴起，计算领域再次趋向于集中。个人电脑完成了联网，而数据实现了“上云”。通过集中计算、分布式使用的方式，云计算企业找到了新的成本收益结构，计算越来越趋向于成为一种类似于水和电这样的公共事业单元，大量的软件被部署在云端，大量的数据交互发生在云端。在云-管-端的力量拉锯战中，集中计算能力的云迅速占据了上风，诞生了亚马逊、阿里云、微软云这样的云计算巨头，“上云”成为追逐数字经济浪潮的必选项。

然而，技术的发展再一次打破了之前的平衡。

首先是终端的计算能力仍然迅速提升，现在的一部智能手机能够提供的计算能力超过了过去的一台电脑。

其次是智能终端越来越泛化，手机显然已经不是惟一的智能设备，各式各样的电器都被改造成了“网器”，并且这些设备本身的计算能力正在稳步提高。

再次是交互速度越来越重要，过去那种先上传到云端，经计算之后再反馈给终端的做法已经不能满足用户对速度的需求，尤其是泛化终端所衍生的多元异构数据，让传统的处理方式疲于应付，例如，每分钟产生几十G数据的自动驾驶汽车。

最后，随着智能终端的泛在化，任何事物都有可能衍生出数据孪生体，数据孪生体摆脱了时间和空间的限制，可以在各种满足要求的数据容器中栖息。

以上变化，让分散再次占据主导，计算的中心从云端迁移到了边缘，边缘计算、雾计算等理念大有取代云计算之势。分布式数据中心将有可能成为一种新的产业形态，未来的数据中心可能会出现在任何空间，甚至是可移动的便携设备，为我们提供无处不在的计算赋能，就像空气一样，也可以称作“空气计算”。当计算再次摆脱集中、趋向分散的时候，分布式计算将把一切终端都改造成了计算节点。跟PC时代的分散不同，如今的计算节点并非是孤立的计算设备，而是相互耦合之网络的节点，算力在各个节点产生，但通过网络持续动态流动，并因算力流动而为所有节点赋能。

如何引导对等网络中的算力流动？这就需要设定激励算法，例如比特币。如何让算力流动产生价值？答案是分布式记账。如何让分布式记账有意义？那就通过记账来产生共识。共识有啥用？共识能锚定行为。锚定行为干嘛？创生秩序。

好了，既然计算节点的背后不一定受人的控制，甚至每个人都需要依赖于智能设备才可以完成计算。那么，当智能设备进一步“智能”的话将会怎样？届时，每个设备都是一个数据容器，计算无处不在，计算甚至就是生命本身。一个有生命的设备与另一个有生命的设备，它们会相互做生意吗？会相互创建和消费内容吗？会有关系的远近亲疏吗？如果所有设备在一起，会产生大范围共识吗？会基于共识锚定行为吗？会基于锚定行为创生出新的秩序吗？会基于秩序创建社会吗？ 至少硅基社会已经到来。

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