从IEEE Fellow到创业公司CEO，刘江川瞄准了“边缘计算”

边缘计算近来成为一个热点话题，初创公司江行智能瞄准了边缘计算在电力、新能源、工业流水线监控、智慧场馆等领域的应用，公司成立伊始即获得红杉资本中国种子基金数千万元的风险投资。公司的CEO刘江川教授是一个儒雅谦逊的学者，我和他在北京西屋茶楼聊了近一个小时，大致学习了他做边缘计算创业的基本思路。也由此，对我国边缘计算产业的现状有了大致的梳理。

在个人主页上，刘江川的履历非常丰富。他是香港地区第一位微软学者，微软中国研究院(后来的亚洲研究院）成立后的第一批实习生；曾在2017年获得香港科技大学计算机系首届杰出校友奖，同时也是该系毕业生中的第一位IEEE Fellow。2003年博士毕业后先后在香港和加拿大任教，培养的十余位博士生目前在美国、加拿大、瑞典、香港和中国内地的多个研究型大学担任教授或副教授。他于2015年获得加拿大国家自然科学与工程研究理事会（NSERC）授予青年教授的最高奖项E.W.R. Steacie纪念奖，并由时任加拿大总督在国会山和总督府亲自授奖。

学术成果上，他已经发表150余篇国际期刊论文和200余篇国际会议论文，总引用数超过13000次，单篇超过2300次，H-index达到54。

在高中时期，刘江川就加入了当时的国家信息学奥赛集训队，并保送清华大学，期间担任信息学奥赛国家集训队教练组成员，并曾因培训国家信息学奥赛代表队的贡献受到中国科协和国家教委的联合表彰。也因为如此，江行智能的创始成员中包括了三位信息学全国联赛一等奖的获得者。

图为：刘江川教授（左）与时任加拿大总督（右）合影

从教授到创业公司的CEO，他的身份可能经历了最大的一次转变。

这次他瞄准了边缘计算这个方向，而眼下这个领域的国内创业公司似乎并不多见，就连资产丰厚的云计算厂商也只是处在早期的探索阶段。刘江川觉得，他们团队能利用在计算机网络积累十余年的技术，去撬动物联网终端和云计算的融合，从而打破机器算法和实际需求的瓶颈，推动智能物联网进入下一个阶段。

作为知名教授，组建一支创业团队想来不是一件很难的事，自己的学生就是一个很好的资源。但刘江川坦言，能组建当前的创业团队并不简单。首先在有了质量优秀的学生之外，还要求学生对于创业有比较充分的认知与持续的热情，想创业、爱创业、能创业。另一方面，做公司所需的市场能力则不是学生们在学校能学到和掌握的。

好在2018年初，上面的条件全都满足了。

他的博士生樊小毅表示毕业之后想去创业，把他博士期间做的物联网边缘计算研究成果推到工业界去解决实际问题。清华大学的博士庞海天因研究方向为多媒体边缘缓存与计算，慕名来到实验室访问，而他之前还曾有成功创办并运营创业公司的经验。市场方面，多年的老友邵俊松在国内外电力系统中工作20多年之后，萌生了创业的想法并在与他碰撞思想之后决定加入。

雷锋网了解到，目前的十人团队的成员曾供职于腾讯、微软、SAP、360、知乎、南瑞，毕业于清华大学、浙江大学、英属哥伦比亚大学、西蒙菲沙大学、香港科技大学，其中有3人是全国信息学奥林匹克竞赛一等奖获得者。团队成员曾服务诸多世界五百强企业，管理过上千台服务器集群，应对日均10亿业务访问量。

时下，边缘计算已经成为一种新的计算模型，通过在网络边缘进行处理，降低云端网络核心节点的压力，目前该技术在业界受到广泛关注。边缘计算技术已经在智能家居、智能交通以及大量可穿戴设备等重量级物联网应用中开始探索更为高级的应用方向。

种种迹象也在表明，边缘计算是未来大规模智能终端在网络中实现自动需求响应（ADR）分布式智能的一种理想的解决方案。目前这一技术在学术界已有诸多研究，但产业界的应用非常少见。技术到市场还是有段距离的，刘江川怎么去跨越？他们团队首先从电力行业开始切入。

在这个领域要想深耕，前提是做比较垂直的应用，据了解目前江行智能也拿到了不少的行业订单，发展非常迅速。

雷锋网了解到，传统的网络服务模式是通过大型数据中心化核心节点进行处理，随着智能电网业务快速发展，需求侧终端/系统数量与日俱增，对电网中心数据处理平台提出了更高的需求。为了降低系统成本，并且防止中心化节点成为潜在的风险点，边缘计算利用更靠近用户侧的基础设施，在网络边缘对数据进行处理，既提高了系统的响应速度，同时还降低了系统传输的需求，可作为当前云端系统的补充技术实现方式。

随着智能用电业务的推广，需求侧大量的终端设备接入电网并参与互动，目前电力需求响应业务是普遍公认的发展最为迅速的一项智能电网业务。

具体而言，对于充电桩及内部电池的管理，刘江川的团队做了很多的研究，预测水准处于领先水平。刘江川认为，电池寿命的预测，曾被解读为一个嵌入式的边缘BMS（电池管理系统），但实际上，现在的BMS能采集到的存储数据和计算数据都非常有限。另一方面，通过边缘计算的方式，对于多组电池进行分析，或根据实际上温度、湿度来进行预测等，可以把这种预测准确度提升很多，也可以做出及时的预警。

“这其实不仅是我们对电力行业的切入点，也是对车联网市场的一个切入点。通过边缘计算和智能数据分析，对电池进行监控，还有相关区域内的车辆监控，这件事情是一个非常有前景的事。”

现在，他的团队主要做的就是在应用端切入，同时在构建自己的平台，这平台上面，他们不做硬件，也不做操作系统，只为了给合作的客户提供多样化的、准确性高的计算能力。

在刘江川看来，电力行业是一个非常大的市场，基本支撑万亿级的规模。电力行业有它的特征，它不希望、也绝对不能被外资控制，因此对待数据控制权，也十分谨慎。

此外电力系统对合作企业的考察也比较讲究，一般会以初期的、浅层次的合作开始，当合作过程十分顺畅，就能进入它的生态系统，再往其他方面不断扩展。电力行业的能力复制是很快的，因为电力系统是非常标准化的系统，推广速度非常快捷。

对于电力系统来说，为什么在边缘上做，为什么不放到“云”上面做？

“隐私是个非常大的考虑，它不可能把数据直接传到云上面来做，即使是各项条件都允许，它也未必会愿意那么做，因为太危险了。”

当端上产生了大量的数据，其必须架在云之上，包括智能计算，因为不可能在端上做大数据的处理。5G基站作为一个边缘结算的节点，对通讯领域而言是一个非常好的事，因为通讯单纯卖设备恐怕赚不了多少钱。因此，计算这个领域的前景无限，收入可能也是无限的。

另一方面，工业制造、电力领域的企业，他们的数据处理也开始往外拓展，但不一定拓展到云上面，因为可能并不想让自己的数据依赖于阿里云、腾讯云等公司去处理。

实际上，边缘计算给企业营收带来的好处其实更为直观。以无锡的某一电动汽车充电站为例，充电站车位的油动车占用对充电桩运营商来讲本身是一个很头疼的问题，被占用的充电车位无法被利用。一旦占用发生，需要充电的用户无法被满足需求，导致充电桩运营商的营收受到很大的影响。

目前充电桩运营商对于油动车占用问题束手无策。由于充电车位防占用是刚需，加上很多充电站处于弱网、环境恶劣的地方，所以对数据进行计算、识别，及时报警并控制智能地锁，显得非常有必要。如果部署了一套相关的边缘计算的系统，充电站运营商每年的营收可以被大大提高。根据无锡部署的充电站运行一个月的数据估算，通过边缘计算系统解决油动车占用问题可以为充电站运营商提升至少10%的营收。

从这个角度来说，5G的设备制造商和5G运营提供商如果能通过这个契机，将基站的计算能力打入到边缘计算，等于跳出了传统单纯通信，把通讯和计算结合了起来，这是非常有意义的。而这个场景可应用的东西也非常多，包括车联网、AR、VR等等。

刘江川认为，整个通信计算相关领域主要是3个核心的东西要做：

• 第一个：计算；

• 第二个：通讯；

• 第三个：存储。

CDN过去主要是做了通讯和存储这两块东西，但计算的市场确实太大了，未来CDN企业也有可能集体往这一块转型。以前计算市场之所以没做起来，带宽、延迟、可靠性都是问题，而这两年以来，所有行业现在都强调智能化，智能计算发展非常迅速，由于智能计算依赖于大量的数据，这些数据可能是分布式，也可能集中式，也因此造成了不同的计算模型。

据雷锋网了解，江行智能也在做一些边缘设备的探索，比如直播视频流分发与转码，在网络边缘部署一套这种视频分发的服务，相当于网络流量不需要再进Internet，也不要再去云或者CDN当中“兜一圈”，如此一来，成本降低了，体验也有了提升。刘江川的团队将这套边缘直播系统与市场上现有的产品等做了对比，时延在它们的1/5左右。

刘江川预言，边缘计算可以被想象成下一代互联网的一个重要技术。传统互联网几十年来天生的缺陷，给现在的互联网造成很大了困扰，尤其是直播场景、工业应用场景。在过去，有人想过从底层开始改造，但这个想法基本上已经被完全抛弃了——底层改造实在代价太大，几乎不可能。

除了改造，其实边缘计算实际提供一种很好的方式，它在很大程度上可以解决很多问题，因为最终的东西是做应用。边缘计算没有破坏性，不是对Internet做一个彻底的改造，因为彻底的改造无法实现。

“边缘计算相当于做了一个渐进式的改革”。

对于工业互联网，刘江川也发表了个人观点。他告诉雷锋网，很多工业系统本身就是一个物联网，而受限于有限的数据处理能力与落后的数据处理算法，工业系统中的OT技术与IT技术之间产生了极大地鸿沟。而这个鸿沟在当前边缘计算、人工智能等技术逐渐发展成熟的背景下，有望被打破，从而释放出更大的产能。

刘江川的团队正在研发一款产品叫“Edge Box”，该产品可以将计算机系统中的高级计算算法与强大的计算能力与工业中的生产环境耦合起来，用计算机的技术去赋能工业生产。通过边缘计算技术，将工业数据在本地进行处理、预警与控制，可以极大的提高工业的智能化水平。

江行Edge Box位于工业互联网的边缘，极大地丰富了各种网关，可编程逻辑控制器（PLC）、工业PC、人机交互设备或其他边缘系统的功能，并为现场数据处理、实时分析提供前所未有的低延迟、机器学习和人工智能的能力。有助于工业客户在制造业、石油和天然气、水电、运输、采矿、可再生能源、智慧城市等领域的大数据与人工智能实时处理。Edge Box已经在江行智能部署在无锡的智能充电站中得到了应用，相比于传统的云计算架构，数据传输量减少了95%，决策时间缩短到1/5。

谈及融资，刘江川仍历历在目：“在我们去谈BP的时候，实际上谈的很快，在几天左右的时间里，谈了近十家头部风投机构。”

红杉资本中国基金，实际上是在边缘计算这个方向上谈的第一家，其投资团队对边缘计算有清晰的认知，很快就向刘江川给出了投资意向书，并通过红杉中国种子基金投资数千万元人民币。

另外，由于与高校的合作非常频繁（跟香港几乎所有的高校的都非常紧密），刘江川在香港科技大学、香港浸会大学、香港理工大学、香港中文大学他都工作过，能找到底子非常扎实的员工，并且这个团队一直在快速成长。顾问团队基本上都是清华的教授，其中一个是香港浸会大学的教授，在GPU计算的方面研究颇多。

可以看出，从整个人员构成、对市场的洞察、行业资源等角度，刘江川他们已经做好了迎接边缘计算时代的真正到来。而接下来的几年，物联网会全面爆发，边缘计算必将迎来属于他们的春天。

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