5月11日晚，生活在福建福州的网友拍下了罕见的一幕，只见原本应该陷入黑暗的天空，变成了“血红色”，因为极度罕见，令人感到恐惧。
事实上，这种现象最近频频出现，就在7日晚，舟山天空也出现了“血红色”天空，引发民众惶恐，甚至有人担心是地震前兆。
尤其是随后我国台湾省发生6.2级地震，更是让人们将“血红色”的天空和不祥之兆联系在了一起。
还有一些人深受“天有异象必有妖孽”的思想影响，认为天空变红并不是好事，可能是不祥之兆。
那么问题来了，“血红色”天空接连不断出现，究竟是因为什么原因，究竟是不是不祥之兆？
其实，舟山天空变红时，就已经被气象学家辟谣，表示：“血红色”天空不是异常现象，而是渔船灯光加上光的折射。但仍旧有一些网友表示不信，甚至反问：往年为何不见？
现如今，我们就来好好分析一下，究竟是不是渔船的灯光所导致。
渔船灯光
事实上，无论是舟山天空变红，还是福州天空变红，都能够很明显看出有一块区域明显更红。如果你靠近这个区域，就会发现发出红光的是一艘渔船。
其中导致舟山天空变红的是一艘捕捞秋刀鱼的远洋船，船只在捕捞秋刀鱼时，会使用集鱼灯吸引鱼群。
原理其实非常简单，那就是鱼群有趋光效应，打开集鱼灯后，周围的鱼群都会汇聚到这里。现如今人们夜钓时，也会使用灯光吸引鱼群，让鱼儿咬钩。
茫茫大海上，渔船想要捕捞鱼群，也会使用集鱼灯，其中一条标准的鱿鱼钓船，就需要3000瓦的传统金卤灯300盏。
不同的鱼类，不同的天气环境，以及不同的海面工作，渔民使用的灯光颜色不同。其中捕捞秋刀鱼的渔船，主要使用红光，红光光线下，秋刀鱼会更加安静，更加密集，有利于渔民拖网捕捞。
也正是因为如此，捕捞秋刀鱼的渔船上都会安装红色集鱼灯，当它们在海面上作业时，就会打开集鱼灯，吸引附近鱼群的注意。
但是现如今渔船停泊在港口，并没有捕捞秋刀鱼，为何会打开灯光呢？
这其实是因为，捕捞秋刀鱼的远洋船会一连好几个月都漂浮在海上，很少靠岸。
如果渔船出现什么问题，很难立即得到解决，所以远洋渔船停泊在港口时，就会检查渔船，还会在港口测试灯光，导致舟山以及福州天空变红的光源，可能就是远洋船在测试灯光时，发出的红色光芒。
但是这又带来一个新的问题，那就是集鱼灯是为了吸引鱼，按理来说灯光应该是向下的，不会照射到天空中，那为何会染红天空呢？
另外，渔船灯光亮度再亮，也只会影响到附近区域，为何当地出现如此大面积的红色天空呢？
气象因素
实际上，这和当天福州的空气湿度大有关系。
科学家约翰·斯特拉特 （同时也是第三代瑞利男爵）提出过一个著名的“瑞利散射”理论：
粒子尺度远小于入射光波长时（小于波长得十分之一），其各方向上的散射光强度是不一样的，该强度与入射光的波长四次方成反比。
说白了，这个理论告诉我们一个道理，当光经过一个空间时，空间里的粒子要小于入射光的波长时，光的波长越短，发生散射的能力就越强。
而大气中的主要粒子是空气分子，比如：氮气分子，氧气分子。这些分子的尺度都要小于可见光。
而在可见光当中，蓝光的波长要比红光的波长短，这意味着当太阳光入射到大气层时，蓝光发生瑞利散射的程度要远比红光剧烈，这时候蓝光就被弥漫到整个天空当中。
所以，在晴朗的白天，天空看起来才是蓝色的。这里多说一句，在可见光当中，紫光的波长还要更短，其散射能力也更强，不过由于人眼对于蓝光更敏感，所以，看到的才是蓝天。
不过，如果福州的前几天下过雨，当天的空气湿度大，这意味着空气中的主要成分，水汽占了不少，这导致密度增加，且水汽分子的尺度要比氮气和氧气分子的尺度大得多。
这就导致连波长更长的红光也可以发生散射。同时由于密度的增加，导致可见光的其他波段进入大气后，所需要走的路径变长，还增大了对其吸收和削弱的作用。
而当天渔船的灯光也主要是在红光波段，入射到空气中，就会发生散射，进而弥漫到整个天空当中，把天空染红。
往年为何没有血红色天空？
其实，单纯的渔船灯光并不会导致天空变红，还要叠加上大雾天气或者空气湿度较大的天气时，受光的折射影响才会导致天空变成血红色。
之所以情况非常罕见，一方面是因为远洋渔船一般很少靠岸，靠岸后也很少开灯，只有在测试灯光时，才会打开检查。
另一方面，渔船灯光还需要遇到大雾天气等才会导致天空变红，这两种情况叠加在一起，就会导致出现的概率变低。
但概率较低并不意味着没有可能发生，事实上，早些年这种情况也出现过，往年网友还亲自见到了神秘红光制造者：鱿鱼船。由此可见这种现象并不罕见，也不灵异。
而且当地人回应说，这种情况很常见，只要云多，有时候可以照得跟白天一样。
也有人表示，自己就住在港口附近，10日晚上舟山天空变红时，正是船上发出的光所导致。
至于舟山红光出现之后，我国台湾省发生地震，这两件事只能说是“纯属巧合”，毕竟渔民打开渔船灯光，并不会引起我国台湾省地震，只是时间上有先后，但并没有因果关系，因此红光出现没必要害怕，更没有必要将其当成是不祥之兆。 https://t.cn/RVJk9aF
事实上，这种现象最近频频出现，就在7日晚，舟山天空也出现了“血红色”天空，引发民众惶恐，甚至有人担心是地震前兆。
尤其是随后我国台湾省发生6.2级地震，更是让人们将“血红色”的天空和不祥之兆联系在了一起。
还有一些人深受“天有异象必有妖孽”的思想影响，认为天空变红并不是好事，可能是不祥之兆。
那么问题来了，“血红色”天空接连不断出现，究竟是因为什么原因，究竟是不是不祥之兆？
其实，舟山天空变红时，就已经被气象学家辟谣，表示：“血红色”天空不是异常现象，而是渔船灯光加上光的折射。但仍旧有一些网友表示不信，甚至反问：往年为何不见？
现如今，我们就来好好分析一下，究竟是不是渔船的灯光所导致。
渔船灯光
事实上，无论是舟山天空变红，还是福州天空变红，都能够很明显看出有一块区域明显更红。如果你靠近这个区域，就会发现发出红光的是一艘渔船。
其中导致舟山天空变红的是一艘捕捞秋刀鱼的远洋船，船只在捕捞秋刀鱼时，会使用集鱼灯吸引鱼群。
原理其实非常简单，那就是鱼群有趋光效应，打开集鱼灯后，周围的鱼群都会汇聚到这里。现如今人们夜钓时，也会使用灯光吸引鱼群，让鱼儿咬钩。
茫茫大海上，渔船想要捕捞鱼群，也会使用集鱼灯，其中一条标准的鱿鱼钓船，就需要3000瓦的传统金卤灯300盏。
不同的鱼类，不同的天气环境，以及不同的海面工作，渔民使用的灯光颜色不同。其中捕捞秋刀鱼的渔船，主要使用红光，红光光线下，秋刀鱼会更加安静，更加密集，有利于渔民拖网捕捞。
也正是因为如此，捕捞秋刀鱼的渔船上都会安装红色集鱼灯，当它们在海面上作业时，就会打开集鱼灯，吸引附近鱼群的注意。
但是现如今渔船停泊在港口，并没有捕捞秋刀鱼，为何会打开灯光呢？
这其实是因为，捕捞秋刀鱼的远洋船会一连好几个月都漂浮在海上，很少靠岸。
如果渔船出现什么问题，很难立即得到解决，所以远洋渔船停泊在港口时，就会检查渔船，还会在港口测试灯光，导致舟山以及福州天空变红的光源，可能就是远洋船在测试灯光时，发出的红色光芒。
但是这又带来一个新的问题，那就是集鱼灯是为了吸引鱼，按理来说灯光应该是向下的，不会照射到天空中，那为何会染红天空呢？
另外，渔船灯光亮度再亮，也只会影响到附近区域，为何当地出现如此大面积的红色天空呢？
气象因素
实际上，这和当天福州的空气湿度大有关系。
科学家约翰·斯特拉特 （同时也是第三代瑞利男爵）提出过一个著名的“瑞利散射”理论：
粒子尺度远小于入射光波长时（小于波长得十分之一），其各方向上的散射光强度是不一样的，该强度与入射光的波长四次方成反比。
说白了，这个理论告诉我们一个道理，当光经过一个空间时，空间里的粒子要小于入射光的波长时，光的波长越短，发生散射的能力就越强。
而大气中的主要粒子是空气分子，比如：氮气分子，氧气分子。这些分子的尺度都要小于可见光。
而在可见光当中，蓝光的波长要比红光的波长短，这意味着当太阳光入射到大气层时，蓝光发生瑞利散射的程度要远比红光剧烈，这时候蓝光就被弥漫到整个天空当中。
所以，在晴朗的白天，天空看起来才是蓝色的。这里多说一句，在可见光当中，紫光的波长还要更短，其散射能力也更强，不过由于人眼对于蓝光更敏感，所以，看到的才是蓝天。
不过，如果福州的前几天下过雨，当天的空气湿度大，这意味着空气中的主要成分，水汽占了不少，这导致密度增加，且水汽分子的尺度要比氮气和氧气分子的尺度大得多。
这就导致连波长更长的红光也可以发生散射。同时由于密度的增加，导致可见光的其他波段进入大气后，所需要走的路径变长，还增大了对其吸收和削弱的作用。
而当天渔船的灯光也主要是在红光波段，入射到空气中，就会发生散射，进而弥漫到整个天空当中，把天空染红。
往年为何没有血红色天空？
其实，单纯的渔船灯光并不会导致天空变红，还要叠加上大雾天气或者空气湿度较大的天气时，受光的折射影响才会导致天空变成血红色。
之所以情况非常罕见，一方面是因为远洋渔船一般很少靠岸，靠岸后也很少开灯，只有在测试灯光时，才会打开检查。
另一方面，渔船灯光还需要遇到大雾天气等才会导致天空变红，这两种情况叠加在一起，就会导致出现的概率变低。
但概率较低并不意味着没有可能发生，事实上，早些年这种情况也出现过，往年网友还亲自见到了神秘红光制造者：鱿鱼船。由此可见这种现象并不罕见，也不灵异。
而且当地人回应说，这种情况很常见，只要云多，有时候可以照得跟白天一样。
也有人表示，自己就住在港口附近，10日晚上舟山天空变红时，正是船上发出的光所导致。
至于舟山红光出现之后，我国台湾省发生地震，这两件事只能说是“纯属巧合”，毕竟渔民打开渔船灯光，并不会引起我国台湾省地震，只是时间上有先后，但并没有因果关系，因此红光出现没必要害怕，更没有必要将其当成是不祥之兆。 https://t.cn/RVJk9aF
#汤加火山已苏醒# #汤加火山爆发后接下来还会发生什么# 汤加本是一个名不见经传的国家，但1月15日，这里海底火山猛烈喷发形成的冲击波，传播到了全世界的一半左右。此次喷发的火山位于汤加首都努库阿洛法以北 65 公里处，是由两个无人居住的小岛 Hunga-Ha'apai 和 Hunga-Tonga 组成（以下缩写为HHHT），海拔约 100 米，平时看起来平平无奇，但隐藏在海浪之下的，是一座高约 1800 米，宽约 20 公里的巨大海底火山。
在过去几十年里，HHHT火山几乎是定期喷发。其中， 2009 年、2014、2015 年的喷发中，都曾有岩浆和蒸汽组成的热射流（hot jets）在海浪中爆炸。但这些喷发规模都很小，远不能跟此次喷发相提并论。
根据我们对这座火山早期喷发的研究，此次喷发规模，对HHHT火山来说，属于千年一遇的级别。考虑到海水能够冷却岩浆，为什么HHHT火山此次喷发的爆发力仍然如此之大（so highly explosive）？
通常来说，如果岩浆缓慢上升到海水中，即使岩浆温度达到1200℃左右，岩浆和水之间依然能有效形成一层薄薄的蒸汽膜，起到隔热作用，并使岩浆的外表面得以冷却。但当岩浆被瞬间喷出充满火山气体的地面，快速进入水中时，这个过程就不起作用了。此时，任何蒸汽层都会被迅速破坏，导致热岩浆与冷水直接接触，随即发生 “燃料-冷却剂相互作用”，岩浆被极端猛烈的爆炸撕裂，新的岩浆碎片将新鲜炽热的内表面暴露在水中，爆炸重复发生，最终喷射出岩浆颗粒，引发更大的超音速爆炸。这个连锁反应，就如同武器级化学爆炸。
另外，HHHT火山在2014和2015年的两次喷发，曾形成了一个火山锥，将两个古老的岛屿在了一起，最终形成了一个约5公里长的链式岛屿。我们在2016年对这两座岛屿进行考察时，发现以前监测到的历史喷发只是序幕。
当时绘制海底地图时，我们在海面以下150米处，发现了一个隐藏的“火山口”。这个火山口是一个直径约5公里的火山口状凹陷，此前如2009年、2014、2015年发生过的小喷发，主要都发生在这个火山口边缘。但通常来说，只有非常大的喷发才会形成火山口，也就是大到喷发岩浆后，火山顶部会向内塌陷，加深火山口。
当时我们HHHT火山历史喷发的化学成分，得出的结论是，这些小喷发代表了岩浆系统正在缓慢地自我补充，为更大的喷发做准备。事实上，我们在古老岛屿的沉积物中，也发现过汤加火山口过去两次大规模喷发的证据。我们用化学方法，将这些火山灰与65公里外有人居住的汤加最大岛屿塔普岛上的火山灰沉积物进行了对比，放射性碳同位素显示，大火山口形成的大喷发，最后一次出现，是在公元1100年。
基于这些研究，HHHT火山在1月15日的这次喷发似乎是在意料之中。
接下来还会发生什么？
显然，我们目前仍处在这次火山喷发的事件当中，许多情况都还不清楚（部分原因是该岛目前已被火山灰遮蔽了。）
可参考的是，2021年12月20日和2022年1月13日有过两次中等规模的喷发，这两次喷发当时曾制造了高达17公里的“云层”，并让2014至2015年间形成的链式岛屿变得更大了。1月15日的这次喷发规模显然更大，其火山灰柱达到了20公里高。最值得注意的是，这些火山灰以火山为中心，几乎是呈圆形均匀地分布在火山周围，半径达130公里，在被风吹乱之前，它们形成了一个直径达到260公里的羽流（plume）。
如此巨大的爆发力，单靠岩浆-水的相互作用已经无法解释了。它表明的是，从火山口喷发出来新鲜的、充满气体的岩浆体量相当之大。巨大的喷发引发了海啸，波及到整个汤加王国，以及邻近的斐济和萨摩亚，其冲击波更是穿越数千公里，连2000公里外的新西兰都监测到了，从太空中也可以看到。海啸是由爆炸期间的大气和海洋冲击波耦合产生的，不过也有可能是海底滑坡与火山口崩塌引起的。
火山喷发开始后不久，汤加的天空被遮蔽，火山灰开始下落。所有这些迹象都表明，汤加的大型火山口已经苏醒。目前的这次大型喷发，只能说明岩浆压力释放有了很大的释放，但尚不清楚就是此次汤加火山喷发的高潮。根据我们此前对HHHT火山喷发的地质沉积物研究，这类千年一遇的大型喷发，每一次都涉及到多次独立喷发。从这个角度，因此，HHHT火山可能还有数周甚至数年的大规模动荡。为了汤加人民，我希望不会出现此种情形。
左图：海底地图显示了火山锥和巨大的火山口。
右图：一座巨大的水下火山位于Hunga-Ha'apai和Hunga Tonga群岛附近。
文章来源：《《Why the volcanic eruption in Tonga was so violent, and what to expect next》,Shane Cronin, Professor of Earth Sciences, University of Auckland.
本刊已得到作者授权翻译转载文章。
谢恩·克罗宁（Shane Cronin）：2001-2002任亚历山大·冯·洪堡研究员；随后至2015年，任梅西大学地球科学教授（火山风险解决方案研究中心主任）；2015至今任奥克兰大学火山学教授。目前的研究项目包括：将塔拉纳基过渡到火山未来——MBIE奋进研究计划（2019-2024年）;与德国慕尼黑大学GNS Science合作，通过减少热液喷发危险实现稳定的地热发电——MBIE奋进智能理念（2018-2020）;与德国慕尼黑LMU合作，通过实验研究（Royal Soc.NZ Catalyst（2019-2020），了解喷发柱稳定性和灰分生成;将物理和化学见解整合到火山频率、规模和类型预测中等。
在过去几十年里，HHHT火山几乎是定期喷发。其中， 2009 年、2014、2015 年的喷发中，都曾有岩浆和蒸汽组成的热射流（hot jets）在海浪中爆炸。但这些喷发规模都很小，远不能跟此次喷发相提并论。
根据我们对这座火山早期喷发的研究，此次喷发规模，对HHHT火山来说，属于千年一遇的级别。考虑到海水能够冷却岩浆，为什么HHHT火山此次喷发的爆发力仍然如此之大（so highly explosive）？
通常来说，如果岩浆缓慢上升到海水中，即使岩浆温度达到1200℃左右，岩浆和水之间依然能有效形成一层薄薄的蒸汽膜，起到隔热作用，并使岩浆的外表面得以冷却。但当岩浆被瞬间喷出充满火山气体的地面，快速进入水中时，这个过程就不起作用了。此时，任何蒸汽层都会被迅速破坏，导致热岩浆与冷水直接接触，随即发生 “燃料-冷却剂相互作用”，岩浆被极端猛烈的爆炸撕裂，新的岩浆碎片将新鲜炽热的内表面暴露在水中，爆炸重复发生，最终喷射出岩浆颗粒，引发更大的超音速爆炸。这个连锁反应，就如同武器级化学爆炸。
另外，HHHT火山在2014和2015年的两次喷发，曾形成了一个火山锥，将两个古老的岛屿在了一起，最终形成了一个约5公里长的链式岛屿。我们在2016年对这两座岛屿进行考察时，发现以前监测到的历史喷发只是序幕。
当时绘制海底地图时，我们在海面以下150米处，发现了一个隐藏的“火山口”。这个火山口是一个直径约5公里的火山口状凹陷，此前如2009年、2014、2015年发生过的小喷发，主要都发生在这个火山口边缘。但通常来说，只有非常大的喷发才会形成火山口，也就是大到喷发岩浆后，火山顶部会向内塌陷，加深火山口。
当时我们HHHT火山历史喷发的化学成分，得出的结论是，这些小喷发代表了岩浆系统正在缓慢地自我补充，为更大的喷发做准备。事实上，我们在古老岛屿的沉积物中，也发现过汤加火山口过去两次大规模喷发的证据。我们用化学方法，将这些火山灰与65公里外有人居住的汤加最大岛屿塔普岛上的火山灰沉积物进行了对比，放射性碳同位素显示，大火山口形成的大喷发，最后一次出现，是在公元1100年。
基于这些研究，HHHT火山在1月15日的这次喷发似乎是在意料之中。
接下来还会发生什么？
显然，我们目前仍处在这次火山喷发的事件当中，许多情况都还不清楚（部分原因是该岛目前已被火山灰遮蔽了。）
可参考的是，2021年12月20日和2022年1月13日有过两次中等规模的喷发，这两次喷发当时曾制造了高达17公里的“云层”，并让2014至2015年间形成的链式岛屿变得更大了。1月15日的这次喷发规模显然更大，其火山灰柱达到了20公里高。最值得注意的是，这些火山灰以火山为中心，几乎是呈圆形均匀地分布在火山周围，半径达130公里，在被风吹乱之前，它们形成了一个直径达到260公里的羽流（plume）。
如此巨大的爆发力，单靠岩浆-水的相互作用已经无法解释了。它表明的是，从火山口喷发出来新鲜的、充满气体的岩浆体量相当之大。巨大的喷发引发了海啸，波及到整个汤加王国，以及邻近的斐济和萨摩亚，其冲击波更是穿越数千公里，连2000公里外的新西兰都监测到了，从太空中也可以看到。海啸是由爆炸期间的大气和海洋冲击波耦合产生的，不过也有可能是海底滑坡与火山口崩塌引起的。
火山喷发开始后不久，汤加的天空被遮蔽，火山灰开始下落。所有这些迹象都表明，汤加的大型火山口已经苏醒。目前的这次大型喷发，只能说明岩浆压力释放有了很大的释放，但尚不清楚就是此次汤加火山喷发的高潮。根据我们此前对HHHT火山喷发的地质沉积物研究，这类千年一遇的大型喷发，每一次都涉及到多次独立喷发。从这个角度，因此，HHHT火山可能还有数周甚至数年的大规模动荡。为了汤加人民，我希望不会出现此种情形。
左图：海底地图显示了火山锥和巨大的火山口。
右图：一座巨大的水下火山位于Hunga-Ha'apai和Hunga Tonga群岛附近。
文章来源：《《Why the volcanic eruption in Tonga was so violent, and what to expect next》,Shane Cronin, Professor of Earth Sciences, University of Auckland.
本刊已得到作者授权翻译转载文章。
谢恩·克罗宁（Shane Cronin）：2001-2002任亚历山大·冯·洪堡研究员；随后至2015年，任梅西大学地球科学教授（火山风险解决方案研究中心主任）；2015至今任奥克兰大学火山学教授。目前的研究项目包括：将塔拉纳基过渡到火山未来——MBIE奋进研究计划（2019-2024年）;与德国慕尼黑大学GNS Science合作，通过减少热液喷发危险实现稳定的地热发电——MBIE奋进智能理念（2018-2020）;与德国慕尼黑LMU合作，通过实验研究（Royal Soc.NZ Catalyst（2019-2020），了解喷发柱稳定性和灰分生成;将物理和化学见解整合到火山频率、规模和类型预测中等。
#边缘计算##数字经济# 【边缘计算，为什么一定会迎来大爆发？】#甘靖数字经济[超话]#
以满足无处不在的高质量运算为最终目标，需求与成本的博弈不断颠覆计算机软件服务的形态架构，并逐步形成了我们当前所讨论的边缘计算模式。
如果我们从“计算任务在何处完成”这个角度来看待计算形态，那么可以看到历史上计算形态经历了几次重要变化，即先是任务汇聚到大型机上集中处理，而后分散到用户终端设备处理，再然后相当一部分的计算任务重新汇聚到云计算中心处理。
如前所述，这一变化过程的影响因素相当纷杂，如硬件成本的降低、计算需求的提升、通信网络的飞跃、传感器技术的丰富等。而究其本质原因，则是人类对计算形态或者说计算方式的需求，即“无处不在的高质量计算服务”：既要无处不在，又要保障服务质量。
“无处不在”需要通过各式各样的网络通信技术、嵌入式技术来实现，“高质量”则需要通过计算机软硬件技术的不断迭代来实现。
如本地计算成本低于通信成本时，计算模式由分时共享的方式迅速转变为本地计算的方式（第一个翻转点）。
当网络技术的发展使得通信成本再次低于计算成本时，开始出现由本地计算向云计算的过渡，并且随着通信成本的不断降低，越来越多的计算需求由本地转到云端（第二个翻转点）。
随着以苹果手机为代表的智能手机的快速发展迭代，以及以3G/4G为代表的移动通信技术的普及，云计算模式得到了进一步强化；然而，随着各类新型的、要求更高的计算业务（如AR/VR）的出现，对很多计算任务而言，本地计算成本再次低于云计算成本（第三个翻转点）。
5G/6G通信技术的出现，则再次大幅拉低了通信成本，使得这些新出现的复杂任务可以使用远程的方式来执行，并形成了边缘计算的模式。
可以看到，几个阶段的共同特征是不断地将硬件负担远离用户，不断地将计算服务贴近用户，用户既要“无处不在的高质量服务”，又要“不承担额外的软硬件开销”，这也是计算形态变化的内在逻辑。按照计算模式的变化，我们将网络计算形态大致分为以下三个阶段。
01 第一阶段：共享计算模式
在共享计算模式中，由于大型机的计算成本过于昂贵，普通用户无法负担，因此通过分时系统批处理、ARPANET等方式将用户任务汇聚到大型机上进行集中处理。这一过程与现在的云计算很类似，但是任务传递和任务计算的过程均十分低效。此阶段形成的重要原因是任务传递和通信的成本要显著低于用户本地配备一台大型机的成本。
随着集成电路技术的快速发展，个人计算机的出现使得计算形态从“共享计算”的方式快速进入“本地运算”的形态，即多数消费者计算任务在其个人计算机上进行处理。这一变化的直接原因是硬件成本的大幅降低和人们对计算要求的逐步提升。
02 第二阶段：本地计算过渡到云计算
随着通信网络技术的发展，计算形态逐步走向了“将一切交给网络”这条路。伴随着窄带互联网、宽带互联网以及移动通信网络的出现，部分数据开始通过Web的方式共享，一些数据量较小的信息系统（如电子邮件）也开始通过Web服务器的方式提供服务。此时，以文本为主的低数据要求的数据共享和计算服务开始从本地走向服务器端。
随着光纤宽带网络和3G/4G技术的进一步普及，以及以智能手机为代表的移动智能设备的出现，越来越多数据量较大的计算任务开始从本地走向云端，如音视频多媒体业务、直播业务等。此时仍有相当一部分对于计算实时性要求较高的计算业务（如高画质3D游戏）需要在本地执行，这是由于本地计算的延迟要小于通过网络传输的延迟。
在第二阶段，一个显著特征是随着用户需求的不断提升，计算成本和通信成本交替成为成本瓶颈，导致越来越多类型的计算任务被转移到网络当中，从而在整体上形成了“本地与云计算混合”的计算模式。
03 第三阶段：云计算到边缘计算
随着5G/6G技术的到来，通信延迟和通信速率的性能表现再次迎来成倍的提升，与此同时，集成电路进入了“后摩尔时代”，在本地计算环境实现成倍的性能提升变得越来越困难。这使得在完成一个计算任务时，远程计算成本显著低于本地计算成本。
这一成本差异有可能会持续数年，伴随着更多类型的需求进入计算机世界，越来越多的本地计算将从本地转移到服务器上，直至出现大量足够复杂的计算任务，使得通信成本再次成为任务执行的瓶颈。
这一阶段的关键技术是边缘计算，也必然是边缘计算的形式。这是由于：
超低的网络通信延迟一方面是通信技术的革新，另一方面也是由于用户和服务器之间的距离被拉进。
随着物联网技术的爆发，计算需求持续指数级增长，将全部的计算和数据均交由集中式的云计算中心来处理既不合理也不现实。而边缘服务器则扮演了“分布式迷你云计算中心”的角色，通过广泛的边缘服务器的部署承接绝大部分计算任务。很多前沿研究用“雾计算”来定义这一形态，本质上与边缘计算是同一思想。
这一阶段中，用户设备仅保留传感与通信的硬件模块，所有的计算任务、数据访问任务等均交由边缘服务器进行。
04 为什么一定是边缘计算
接下来我们通过标志性的技术驱动过程，再来理解“网络化计算服务”是如何一步步发展到边缘计算形态的。
如果我们关注计算需求（或者说计算完成的过程）在边缘设备和计算中心分布情况，可以看到自计算机出现以来，越来越多的计算任务通过网络化的方式来执行。图1-5展示了驱动网络化计算服务不断演进并成形的关键技术，从中我们可以观察到边缘计算背后的技术必然性。
伴随着硬件能力与计算需求的发展，网络化计算服务的形态也不断地发生进化，从多用户分时批处理的方式逐步发展到边缘计算的形态上来。
具体而言，最初的网络计算可以看作是通过低效的传输方式（卡带、软盘等形式）将任务集中到中心化的大型计算机上进行处理；
随后在个人计算机和宽带网络逐步普及后，开始出现以Web服务为代表的网络化服务；
伴随前端技术的发展和网络速率的进一步提升，更加复杂的计算任务可以通过网络计算的形式来解决，也导致网络化计算形式从单向转变为接近于本地程序的网络应用形式；
进一步地，随着智能手机和3G/4G移动网络的到来，网络化计算服务进入到云计算的模式；
而随着物联网和5G/6G时代的到来，网络化计算机服务将快速进入到边缘计算的模式，为智能万物提供无处不在的算力服务。
1. 传统集中式云计算方式不可持续
在云计算时代，数据的集中导致了计算的集中，海量用户的数据集中在少数云计算服务器上，使得计算随之迁移到云计算中心。而随着智能化、嵌入式设备的发展，越来越多的设备开始接入网络，产生无处不在的计算需求，这使得网络带宽逐渐成为服务瓶颈，为计算过程带来不必要的延迟开销。
前端智能设备涌现的各类超低延迟服务，由于云计算的广域网传输延迟而无法被满足；不仅如此，所有数据汇聚到少数的云计算中心，在增加网络的流量承载压力的同时，也造成了大量的能源浪费。
2. 摩尔定律已经失效
想要达到“无处不在的高质量运算”，广泛铺设的算力网络并非唯一思路。
特别是当我们回顾过去几十年的计算机发展历程，在最理想的状态下，只要计算机一直沿着摩尔定律发展下去，硬件最终会变得非常小，而算力却又特别强，加之近年来能量采集（Energy Harvesting）技术的发展，可以做到随时具有充沛的能源、算力和通信能力，从而形成无处不在的高质量运算。
但随着半导体制程逐步逼近原子半径，量子计算又暂时无法实现实用系统，边缘计算就成了唯一选择——广泛、大规模地部署算力，将物理环境改造为“算力场”，从而使得身处其中的用户可以享受无处不在的高质量运算服务。
3. 历史机遇：5G与物联网的需求形成合力
一方面，海量的物联网设备产生的计算需求逐渐无法被满足；另一方面，计算服务质量的要求也使得通信网络不堪重负，网络传输延迟成为计算服务的性能瓶颈。
两方面的共同需求，使得将计算下沉到网络边缘成为历史必然。一方面可以显著降低数据传输的延迟，另一方面通过分散地处理物联网设备的海量计算需求，也可以疏解云计算中心的计算压力。
不仅如此，5G、Wi-Fi 6等技术的发展，使得前端设备的单跳延迟可以降到个位毫秒级，在满足现有计算需求的前提下，势必催生各类实时计算服务。卡内基-梅隆大学的Mahadev Satyanarayanan教授也指出：“没有边缘计算的5G大规模部署是没有意义的”。
4. 人类计算需求的增长不会停滞
通过技术和需求的交替发展，我们可以观察到：人类的计算需求会不断涌现，并快速填满算力的天花板。当本地执行效率高时，新型业务会以本地执行的方式出现；当远程执行效率高时，新型业务会以远程执行的方式出现。
虽然在过往的经验中，新型的计算需求通常是先在本地执行，待通信成本降低后，逐步转变为远程执行；但可以预见，当远程执行成本持续低于本地运算成本，边缘计算模式成熟时，新型的业务会直接以边缘运行的方式出现，并且由于边缘算力充沛，新型业务的出现将有望迎来井喷。
5. 边缘计算可能会是算力的最终形式
过去的经验告诉我们，计算模式呈现了“合久必分，分久必合”的发展过程，那么计算模式的下一站会是怎样的形式呢？运算过程会不会重新回到任务发起的设备上去呢？
如果按照上述梳理的以“无处不在的高质量计算服务”为驱动，边缘计算很可能是最终的计算形式。我们设想当本地算力和通信延迟逼近极限时，本地运算和在直接相连的另一台边缘设备上进行远程运算的整体性能极可能是相仿的，而本地资源永远是有限的，边缘设备的资源却是持续增长的。
因此边缘计算极有可能是算力的最终形式，前端设备仅保留必要的传感器、通信模块以及少量的计算和存储资源，利用环境中的边缘算力完成计算过程。 https://t.cn/RI7nYAL
以满足无处不在的高质量运算为最终目标，需求与成本的博弈不断颠覆计算机软件服务的形态架构，并逐步形成了我们当前所讨论的边缘计算模式。
如果我们从“计算任务在何处完成”这个角度来看待计算形态，那么可以看到历史上计算形态经历了几次重要变化，即先是任务汇聚到大型机上集中处理，而后分散到用户终端设备处理，再然后相当一部分的计算任务重新汇聚到云计算中心处理。
如前所述，这一变化过程的影响因素相当纷杂，如硬件成本的降低、计算需求的提升、通信网络的飞跃、传感器技术的丰富等。而究其本质原因，则是人类对计算形态或者说计算方式的需求，即“无处不在的高质量计算服务”：既要无处不在，又要保障服务质量。
“无处不在”需要通过各式各样的网络通信技术、嵌入式技术来实现，“高质量”则需要通过计算机软硬件技术的不断迭代来实现。
如本地计算成本低于通信成本时，计算模式由分时共享的方式迅速转变为本地计算的方式（第一个翻转点）。
当网络技术的发展使得通信成本再次低于计算成本时，开始出现由本地计算向云计算的过渡，并且随着通信成本的不断降低，越来越多的计算需求由本地转到云端（第二个翻转点）。
随着以苹果手机为代表的智能手机的快速发展迭代，以及以3G/4G为代表的移动通信技术的普及，云计算模式得到了进一步强化；然而，随着各类新型的、要求更高的计算业务（如AR/VR）的出现，对很多计算任务而言，本地计算成本再次低于云计算成本（第三个翻转点）。
5G/6G通信技术的出现，则再次大幅拉低了通信成本，使得这些新出现的复杂任务可以使用远程的方式来执行，并形成了边缘计算的模式。
可以看到，几个阶段的共同特征是不断地将硬件负担远离用户，不断地将计算服务贴近用户，用户既要“无处不在的高质量服务”，又要“不承担额外的软硬件开销”，这也是计算形态变化的内在逻辑。按照计算模式的变化，我们将网络计算形态大致分为以下三个阶段。
01 第一阶段：共享计算模式
在共享计算模式中，由于大型机的计算成本过于昂贵，普通用户无法负担，因此通过分时系统批处理、ARPANET等方式将用户任务汇聚到大型机上进行集中处理。这一过程与现在的云计算很类似，但是任务传递和任务计算的过程均十分低效。此阶段形成的重要原因是任务传递和通信的成本要显著低于用户本地配备一台大型机的成本。
随着集成电路技术的快速发展，个人计算机的出现使得计算形态从“共享计算”的方式快速进入“本地运算”的形态，即多数消费者计算任务在其个人计算机上进行处理。这一变化的直接原因是硬件成本的大幅降低和人们对计算要求的逐步提升。
02 第二阶段：本地计算过渡到云计算
随着通信网络技术的发展，计算形态逐步走向了“将一切交给网络”这条路。伴随着窄带互联网、宽带互联网以及移动通信网络的出现，部分数据开始通过Web的方式共享，一些数据量较小的信息系统（如电子邮件）也开始通过Web服务器的方式提供服务。此时，以文本为主的低数据要求的数据共享和计算服务开始从本地走向服务器端。
随着光纤宽带网络和3G/4G技术的进一步普及，以及以智能手机为代表的移动智能设备的出现，越来越多数据量较大的计算任务开始从本地走向云端，如音视频多媒体业务、直播业务等。此时仍有相当一部分对于计算实时性要求较高的计算业务（如高画质3D游戏）需要在本地执行，这是由于本地计算的延迟要小于通过网络传输的延迟。
在第二阶段，一个显著特征是随着用户需求的不断提升，计算成本和通信成本交替成为成本瓶颈，导致越来越多类型的计算任务被转移到网络当中，从而在整体上形成了“本地与云计算混合”的计算模式。
03 第三阶段：云计算到边缘计算
随着5G/6G技术的到来，通信延迟和通信速率的性能表现再次迎来成倍的提升，与此同时，集成电路进入了“后摩尔时代”，在本地计算环境实现成倍的性能提升变得越来越困难。这使得在完成一个计算任务时，远程计算成本显著低于本地计算成本。
这一成本差异有可能会持续数年，伴随着更多类型的需求进入计算机世界，越来越多的本地计算将从本地转移到服务器上，直至出现大量足够复杂的计算任务，使得通信成本再次成为任务执行的瓶颈。
这一阶段的关键技术是边缘计算，也必然是边缘计算的形式。这是由于：
超低的网络通信延迟一方面是通信技术的革新，另一方面也是由于用户和服务器之间的距离被拉进。
随着物联网技术的爆发，计算需求持续指数级增长，将全部的计算和数据均交由集中式的云计算中心来处理既不合理也不现实。而边缘服务器则扮演了“分布式迷你云计算中心”的角色，通过广泛的边缘服务器的部署承接绝大部分计算任务。很多前沿研究用“雾计算”来定义这一形态，本质上与边缘计算是同一思想。
这一阶段中，用户设备仅保留传感与通信的硬件模块，所有的计算任务、数据访问任务等均交由边缘服务器进行。
04 为什么一定是边缘计算
接下来我们通过标志性的技术驱动过程，再来理解“网络化计算服务”是如何一步步发展到边缘计算形态的。
如果我们关注计算需求（或者说计算完成的过程）在边缘设备和计算中心分布情况，可以看到自计算机出现以来，越来越多的计算任务通过网络化的方式来执行。图1-5展示了驱动网络化计算服务不断演进并成形的关键技术，从中我们可以观察到边缘计算背后的技术必然性。
伴随着硬件能力与计算需求的发展，网络化计算服务的形态也不断地发生进化，从多用户分时批处理的方式逐步发展到边缘计算的形态上来。
具体而言，最初的网络计算可以看作是通过低效的传输方式（卡带、软盘等形式）将任务集中到中心化的大型计算机上进行处理；
随后在个人计算机和宽带网络逐步普及后，开始出现以Web服务为代表的网络化服务；
伴随前端技术的发展和网络速率的进一步提升，更加复杂的计算任务可以通过网络计算的形式来解决，也导致网络化计算形式从单向转变为接近于本地程序的网络应用形式；
进一步地，随着智能手机和3G/4G移动网络的到来，网络化计算服务进入到云计算的模式；
而随着物联网和5G/6G时代的到来，网络化计算机服务将快速进入到边缘计算的模式，为智能万物提供无处不在的算力服务。
1. 传统集中式云计算方式不可持续
在云计算时代，数据的集中导致了计算的集中，海量用户的数据集中在少数云计算服务器上，使得计算随之迁移到云计算中心。而随着智能化、嵌入式设备的发展，越来越多的设备开始接入网络，产生无处不在的计算需求，这使得网络带宽逐渐成为服务瓶颈，为计算过程带来不必要的延迟开销。
前端智能设备涌现的各类超低延迟服务，由于云计算的广域网传输延迟而无法被满足；不仅如此，所有数据汇聚到少数的云计算中心，在增加网络的流量承载压力的同时，也造成了大量的能源浪费。
2. 摩尔定律已经失效
想要达到“无处不在的高质量运算”，广泛铺设的算力网络并非唯一思路。
特别是当我们回顾过去几十年的计算机发展历程，在最理想的状态下，只要计算机一直沿着摩尔定律发展下去，硬件最终会变得非常小，而算力却又特别强，加之近年来能量采集（Energy Harvesting）技术的发展，可以做到随时具有充沛的能源、算力和通信能力，从而形成无处不在的高质量运算。
但随着半导体制程逐步逼近原子半径，量子计算又暂时无法实现实用系统，边缘计算就成了唯一选择——广泛、大规模地部署算力，将物理环境改造为“算力场”，从而使得身处其中的用户可以享受无处不在的高质量运算服务。
3. 历史机遇：5G与物联网的需求形成合力
一方面，海量的物联网设备产生的计算需求逐渐无法被满足；另一方面，计算服务质量的要求也使得通信网络不堪重负，网络传输延迟成为计算服务的性能瓶颈。
两方面的共同需求，使得将计算下沉到网络边缘成为历史必然。一方面可以显著降低数据传输的延迟，另一方面通过分散地处理物联网设备的海量计算需求，也可以疏解云计算中心的计算压力。
不仅如此，5G、Wi-Fi 6等技术的发展，使得前端设备的单跳延迟可以降到个位毫秒级，在满足现有计算需求的前提下，势必催生各类实时计算服务。卡内基-梅隆大学的Mahadev Satyanarayanan教授也指出：“没有边缘计算的5G大规模部署是没有意义的”。
4. 人类计算需求的增长不会停滞
通过技术和需求的交替发展，我们可以观察到：人类的计算需求会不断涌现，并快速填满算力的天花板。当本地执行效率高时，新型业务会以本地执行的方式出现；当远程执行效率高时，新型业务会以远程执行的方式出现。
虽然在过往的经验中，新型的计算需求通常是先在本地执行，待通信成本降低后，逐步转变为远程执行；但可以预见，当远程执行成本持续低于本地运算成本，边缘计算模式成熟时，新型的业务会直接以边缘运行的方式出现，并且由于边缘算力充沛，新型业务的出现将有望迎来井喷。
5. 边缘计算可能会是算力的最终形式
过去的经验告诉我们，计算模式呈现了“合久必分，分久必合”的发展过程，那么计算模式的下一站会是怎样的形式呢？运算过程会不会重新回到任务发起的设备上去呢？
如果按照上述梳理的以“无处不在的高质量计算服务”为驱动，边缘计算很可能是最终的计算形式。我们设想当本地算力和通信延迟逼近极限时，本地运算和在直接相连的另一台边缘设备上进行远程运算的整体性能极可能是相仿的，而本地资源永远是有限的，边缘设备的资源却是持续增长的。
因此边缘计算极有可能是算力的最终形式，前端设备仅保留必要的传感器、通信模块以及少量的计算和存储资源，利用环境中的边缘算力完成计算过程。 https://t.cn/RI7nYAL
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