铁塔+阿里：将擦出怎样的火花？

铁塔+阿里：将擦出怎样的火花？8 月 17 日，中国铁塔与阿里巴巴签署战略合作协议。未来，中国铁塔将与阿里巴巴在云计算、边缘计算、大数据等前沿领域展开深度合作，并为阿里巴巴的物联网建设提供遍布全国的站址资源的支撑服务。对于这次合作， 很多人认为这是一次极具前瞻性的战略布局，双方资源互补、强强联合，可谓天作之合。那么，未来这两大巨头将可能擦出怎样的火花？铁塔 +阿里：加速物联网生态蓬勃发展2018 年 3 月 28 日，阿里巴巴在深圳云栖大会上高调宣布：全面进军物联网。物联网是继电商、云计算、物流、金融之外第5 大战略领域，是阿里业务的主赛道。过去 20 年的互联网是“人联网”，未来20 年的互联网是“物联网”。在本次大会上，阿里巴巴集团资深副总裁、阿里云总裁胡晓明表示，阿里云iot 的定位是物联网基础设施的搭建者，阿里云计划在未来5 年内连接100亿台设备。为应对物联网的新挑战，阿里将在2018年战略投入“边缘计算” 领域，打造全世界第一朵“无处不在的云”。胡晓明还指出，阿里云在物联网领域的核心价值就是去解决这三个问题：1） ）提供开放、便捷的iot 连接平台2） ）提供强大ai 能力3） ）实现云边端一体的协同计算从战略定位看，显然阿里重点关注的是物联网平台、ai 赋能、边缘计算等领域；对于物联网管道连接部分，估计阿里更希望通过对外合作、资源互补的方式来实现。中国铁塔遍布全国的站址和配套设施，毫无疑问是阿里加速物联网生态扩张的最佳依托资源。阿里巴巴是lora的积极推动者，就以lora为例。2016年，韩国运营商sk 电信宣布建设基于lora的 iost物联专网，其利用现有的基站基础设施，仅在三个月内就宣布建成了一张全国性覆盖的物联网网络。sk 电信宣布商用第一个国家级的基于lora的物联网网络后，于 2016年底迅速推出了20 种基于lora的物联网服务，包括可穿戴设备、资产管理、车队追踪、智能停车、环保监测、地下公共设施监测、实时用电监控等。所谓 lora ，其名字源于 long range 的缩写，它的梦想就是长距离覆盖。除了覆盖广、成本低、功耗低等 lpwan （低功耗广域物联网）共有的特点之外，它采用非授权频谱，还有一个优点是易于部署。与大多数网络采用网状拓扑不同，lora独辟蹊径采用星状拓朴，让所有节点直接连接到网关，网关再连接至网络服务器，若需要与其他终端节点沟通， 也是经由网关传输。如此一来，尽管终端节点必须指定位置安装，但网关安装选点灵活，可以就近有线网络或有电源的地方选点。中国铁塔拥有190 万站址及配套设施资源，并已与电网公司签署合作协议共享杆塔资源，恰好是lora建网的最佳配合。但值得一提的是，面向未来物联网应用繁多，蛋糕太大，且物联网的价值不 仅是连接，lora与运营商的蜂窝物联网也不一定是绝对的竞争关系，事实上，lora尤其适合工业园区内几公里范围的部署，如果与nb-iot或 lte-m这样的成熟大网结合，并利用好边缘计算的衔接和互操作能力，可更好的实现物联网的无缝覆盖，共同推动更广泛的生态，而中国铁塔可在这方面起到很好的“桥接”作用。铁塔 +阿里：边缘计算想象空间无限铁塔公司布局边缘计算，这已不是新鲜事。作为铁塔模式的发源地，美国排名前两位的铁塔公司均在布局边缘计算。americantower正在研究利用现有的物业和站址资源获取新的收入来源， 边缘计算被认为是新的机会。crowncastle在边缘计算布局上已经迈出了实质性的步伐。crowncastle投资了一家叫vaporio 的公司，这是一家致力于边缘计算应用和设备的初创公司， 并已启动了一个叫project volutus的项目， 旨在铁塔下部署边缘数据中心，推出托管服务，向运营商出租。另外，美国排名第五的铁塔公司vertical bridge也与数据中心公司databank联手，在通信铁塔下部署微型数据中心。云正在从中心走向边缘， 云巨头们已争先发力边缘计算， 亚马逊推出了 aws greengrass ，微软紧随其后推出 azure iot edge 解决方案，阿里要在 2018 年战略投入“边缘计算”，不久前 google 发布 edge tpu 芯片和 cloud iot edge 平台，正式宣布进军边缘计算。边缘计算当然也是运营商眼中的香饽饽，比如at&t早在 2017年就宣布边缘计算为重点战略，中国联通已发布边缘计算白皮书等等。从互联网巨头到运营商，再到今天中国铁塔与阿里巴巴携手布局边缘计算， 为什么全世界都看上了“边缘计算”？因为 . 世界正在变得越来越快！整个世界对实时数据处理的需求正在激增。未来，从车联网、联网无人机到智能制造和新零售等，都需要实时分析和处理更多的数据，据预测，到2025年差不多20% 的数据将是实时数据，这些实时数据将在“边缘”完成处理、存储和应用，而不是通过长距离的传送到网络“核心”处理。半个多世纪以来，几乎所有的数据都要经过网络传送到遥远的大型数据中心， 进行“集中式”的处理，导致处理时延长、网络负荷重、效率低。边缘计算将大量数据在本地端（也就是靠近数据源的边缘）完成监控、处理和存储，它具备低时延实时处理、成本低、网络负