跟着人工智能、物联网、5G等前沿技能的迅猛开展，海量数据、超低延时等需求都对现有的云核算形式提出了应战，一时刻，边际核算成为了技能范畴炙手可热的话题。

　　边际核算是指在靠近物或数据源头的一侧，选用网络、核算、存储、使用核心才干为一体的敞开渠道就近供给本地化服务，使用程序在边际侧履行，在节约带宽的情况下发生更快的网络服务响应，满足职业在实时事务、使用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。据权威商场调研公司预测，到2023年，全球边际核算商场将从2022年的106亿美元增加到210亿美元，复合年增加率为14.2%。

　　合理联想、阿里等名企纷繁宣告布局边际核算事务时，一家成立于2022年的草创公司-江行智能现已凭仗先发优势，安身空白商场，成为该范畴的领跑者。

　　江行智能江是一家致力于先进边际核算技能的开发及其在动力互联网、工业安监、才智仓储等范畴的使用。公司成立伊始即取得红杉本钱中国种子基金数千万元的风险投资。经过一年的开展，公司团队逐步壮大，在深圳、北京设有分部，总部位于南京，并与南方电网、北控水务、中国联通等大客户建立协作，在边际核算范畴独占鳌头。

　　那么江行智能缘何成为边际核算的佼佼者？背面又有着怎样的创业故事及工业开展思考，带着这些疑问， 清华校友总会AI大数据专委会、清数大数据工业联盟独家采访了江行智能董事长刘江川。

　　刘江川，香港地区榜首位微软学者，微软中国研讨院(后来的微软亚洲研讨院）成立后的榜首批实习生；1999 年结业于清华大学核算机系，2003 年取得香港科技大学的博士学位，于 2022 年被评为 IEEE Fellow（世界电气与电子工程师协会院士，学术科学界公认的尖端荣誉和重要职业效果）。并且在 2022 年，他被评为加拿大工程院院士，现任加拿大西蒙菲莎大学核算机学院终身教授，清华大学EMC讲席教授。

　　以下内容为采访实录整理。

　　一、成功的科学家转型创业者

　　当被问及为什么要从一个成功的科学家转型到创业时，刘江川教授坦白表达出想要看到自己科学研讨的效果实现转化落地的期望，他以为商场验证是科学研讨的另一种更大的应战，并以一颗学者的赤子之心将创业看做是一次学习与经历的堆集，乃至期望从中取得更多启示。

　　1、您是著名学者、院士，应该说现已登上了科学研讨的顶峰，您创业的动机是什么？是哪些因素促进您开端创业的？

　　刘江川：首先，我从事的是IT职业，IT职业自带创业基因， IT工业的开展始终遵从着摩尔定律预测的速度，在IT工业内还有许多簇新的东西需求不断地去开辟。

　　第二，在学术方面我做的是与工程范畴挨近的根底科学研讨，有许多算法、技能挨近产品的使用都能够在工程范畴使用，乃至和微软、诺基亚、华为以及诸多加拿大本地公司有着紧密的协作，所以我期望自己的研讨能够完整落地，而且我以为只有从创业到落地，才干真实了解IT职业精华或技能精华。

　　第三，时机成熟了，前期我的精力首要会集在科学研讨方面，现在工作抵达必定阶段了，堆集的技能、人脉使我有信心来创业。

　　2、您创业又是为了实现怎样的人生寻求？

　　刘江川：人生寻求首要有两点，技能方面，我想见到自己的根底研讨能够真实的在现实场景落地。本来论文为主的研讨大部分以原型验证为主，并不是真实在商场上得到验证。商场验证是别的一种更大的应战，我期望能够真实做到这一点。

　　第二个寻求，理论上的东西终究抵不过实践上的体验，像OFO、交际媒体、云核算厂商许多比方，从前对我来说都只是故事，我不会把它跟我的研讨直接挂钩。但实践上许多研讨，比方网络的可扩充性（Scalability），网络或云核算技能应该往哪个方向走，实践上跟本钱的开展、落地面对的应战或许职业的需求是休戚相关的。

　　所以我以为许多信息技能的开展实践上是由本钱力气来推进的。交际媒体、自媒体、云核算和边际核算背面都有本钱的专科力气推进，那么本钱的力气是怎样推进信息技能开展的，推进进程中会带来哪些优点和弊端，我想经过创业取得一些经历，关于工作开展，关于推进IT职业，关于将来继续从事研讨工作，都能得到不少启示。假如只是在实验室里边，停留在纸面理论推导，就会导致跟实践脱节。

　　3、从一个成功的科学家到一个创业者，您怎么应对这种人物和身份的转化？

　　刘江川：从科学研讨到产品落地，这是一个不断学习的进程。一方面是有困惑、有苦楚的应战，另一方面又能学到新的常识。过去科学研讨没有真实触摸过商场，现在能够经过产品在商场上的反应，辅导商场行为，或许对详细的行为做抽象的理论化剖析是很有意思的事情。别的，人物转化的调整还源自于团队给予的力气，团队会推进我更快的进入新人物。

　　4、您创业一年多的时刻，这个进程傍边有没有遇到一些比较困难的问题？咱们是怎么处理的？

　　刘江川：我以为对草创公司来说三件事，榜首，组成团队，由大学教授组成的团队基本是师生形式，在创业后会面对着学生会天然敬畏教师，缺少自主权，嫡派误解团队交融等问题。江行智能的开创团队首要都是我的学生和我同学，大家都有创业的主意聚集在一起，彼此信赖。为了避免前面问题的发生，咱们在创业之初就理清了从师生联系到合伙人联系的改变，要做一家正规的公司，并经过社招扩张推进公司从校园实验室阶段脱离。

　　第二，产品需求在商场上得到认可和推广，我以为草创公司来做有两种形式，一种是初期并不考虑商场需求，长的时刻对一款具有核心技能的产品精雕细琢，用这款产品设法翻开商场。但产品能不能翻开商场，实践上是在初期会存在疑问的。江行智能选用的形式是在有价值和潜力的商场内，发掘商场需求，基于商场反应打造产品并不断提升。

　　在与商场反应结合的进程中，也会面对重复或许是推倒重来的情况，比方初期想象的产品测算商场容量未必如你想象的那么大，或许中途发现潜在竞赛对手在特定的方向做的比你更好。别的本来你以为并不大的商场最终发现竞赛对手在这一范畴做成功了，乃至有些竞赛对手还有特殊渠道，即使你有跟对手同样的技能或许领先于对手的技能，也没有方法公平竞赛。以上各种情况都要做好心理准备。

　　第三，融资，怎么压服投资方是一个需求学习的进程，走运的是咱们团队的COO庞海天既有技能储备又有融资经历，在融资这块咱们比较走运。

　　创业一年多也曾感觉过迷茫，乃至放弃的主意都是有的。创业之初，想象的产品形状和商场都很夸姣，真实开端跟商场触摸的时候发现并非如此，需求经历一段摸索期，草创公司或许会面对有钱却花不出去的尴尬地步。这有点像做研讨，博士找不到课题时，有满足的富裕时刻不知道做什么，但一旦真实找对课题之后，速度和进展就会快许多。江行智能在找对商场和产品之前也有过一段迷茫期，经过满足的商场调查、竞品调研后，咱们凭仗团队本身在研讨方面的技能堆集和深刻了解，与研讨组织或许其他先进的研制组织建立紧密交流与协作，快速洞悉商场信息，消化信息，并将此反映在产品形状上面。后来度过了这个阶段，江行智能进入了全力扩张期。

　　5、您作为一个知名的科学家，院士的身份，对您的创业有没有什么帮忙？

　　刘江川：院士的身份在本钱认可、当地政府认可、特别在PR上面都有必定的帮忙。当然，咱们做的是一家企业，不是单纯拿院士头衔圈钱，做企业是实打实的落到产品上面。关于商场开辟，院士头衔最多在初期起到推进作用，一个敲门砖，往后还是产品说话。

　　二、江行智能边际核算的使用和工业落地

　　所谓边际核算是把核算往前推进到跟用户比较挨近的数据源。与云核算类似,两者都是处理大数据的核算运转方式。

　　跟着5G年代的来临，物联网边际服务器商场规模呈现飞速增加的态势，依据世界电信联盟电信规范分局ITU-T的研讨报告，到2022年，每个人每秒将发生1.7MB的数据。

　　巨大体量的数据随之涌来，假如传输到云端进行核算处理，互联网将会发生100ms以上的延时，关于工业互联网或许动力互联网如电网，100ms的延时太高，一起，租借乐器大全云资源和宽带也需求付出必定价值，何况我国许多当地还没有好的网络环境。关于具有低功耗、高速率、低成本以及延时低的5G特性来说，假如不能协作边际核算，也就不能发挥5G 1ms-10ms的超低推迟效应。所以工业互联网、5G等的概念假如要执行下去，就不可避免的要做边际核算。

　　边际核算被部署到几乎每个职业，由物联网数据的搜集供给动力，并由很多能够使用到边际核算的事务用于驱动。在这种情况下，江行智能将边际核算使用在工业、才智城市、动力等范畴，企业开展稳步向前，未来十分可期。

　　6、请您介绍一下江行智能的总体情况，供给哪些产品和服务？具有怎样的技能？

　　刘江川：在边际核算概念还没有被广泛接受之前，江行智能就成立了。核心产品 EdgeBox（边际核算盒子），已广泛使用于工业、才智城市、动力等范畴。这个神奇的盒子包括底层硬件、ARM主板、 MCU控制体系、各种物联网接口，上层是一个经典化的量子体系，设计了容器编列，能够灵活配置使用于各种AI场景。

　　在输电线路保护、变电站巡检和配电台区智能化场景中，EdgeBox 借助其多传感器交融、超低功耗的识别技能及人工智能深度学习等才干，在边际侧进行实时核算，及时回传预警信息，有效降低电力职业的通信开销和核算推迟。在制作、水务、安防范畴，以 EdgeBox 为核心的边际核算方案也在各个场景中供给降本、增效和安全的服务。比方现在落地的电网使用场景是承当通道可视化的工作，对两个高压铁塔之间的线路进行长时刻监控，对外力破坏、火警、部分现象等进行精确判断并通报。依据需求，还能够不断增加新的功用，比方红外夜视功用等。经过边际核算技能，将工业数据在本地进行处理、预警与控制，EdgeBox 能够极大地进步工业的智能化水平。

　　第二个产品就是智能配电终端的使用，把配电体系里边的开关替换成一个智能控制体系。当时也是电网大力推进的，在公司做数据收集和数据剖析。在与北控水务协作的环保工业园区中，经过长时刻的数据收集和剖析，首要监控水质和空气情况，作出及时预警，对环保投料作出辅导。

　　7、咱们是怎么切入到电网事务的？怎么看到了电网里边的这种需求或许商场？

　　刘江川：有几个因素，榜首，我和我的CTO过去做的研讨电的节能，电池的管理，都归于电网的研讨内容，所以咱们天然生成有这方面的布景和经历；还有咱们的副总是电网身世，他对电网这块的认识由更深度的了解，专业的常识能够帮忙咱们了解和了解边际核算与电网职业紧密结合。

　　第二，电网职业有满足的给付才干和推进才干帮忙落地。许多职业的中小企业有升级改造的需求，但给付资金才干不强，且特定需求十分多，这类需求完成后又很难推广或许快速复制到其他企业，电网就不存在这些问题，一方面能够给付才干强，另一方面电网里的规范化程度、信息化程度相对较高。所以它能够进行快速复制。

　　电网是一个十分好的落地场景，近两年的改造投入十分多，特别是本年3月国家电网提出建造泛在电力物联网概念，边际核算在其间具有巨大的潜力，现在5G热潮关于电网也有着很多的需求，每年投入以几千亿核算。在电力生态体系中，养活不少大中小企业。

　　第三，瞄准电网职业欠缺的技能商场，电网协作兴趣高。协作时，依据需求完成各种功用，比方电磁防护，天气防护等等的需求过检的要求，实践上也构成了产品上的壁垒。

　　当然咱们也不只做电网，比方工业园区，出产流水线等方面，咱们也在开端做产品推广。

　　8、有许多技能创业者，做的技能和产品相当不错，但或许与商场有些脱节，商场化进程受阻，咱们是怎么避免这一问题的？

　　刘江川：这样考虑这个问题，做公司需求把商场放在技能之前，需求一个专业的商场团队，比较走运的是咱们副总和商场负责人都有专业技能布景和商场经历，所以公司一方面是技能推进，另一方面也是商场驱动。

　　关于公司目前所在的主营电网范畴来说，咱们不是单纯的以技能来压服对方，商场真实落地的时候往往比拼的不仅仅是技能的先进性，对稳定性、成熟度或许完成度要求十分高，需求依据商场反应不断锤炼迭代才干真实做好。所以在电网方面咱们走的脚踏实地，把稳定性和成熟度放在榜首位，在此根底上再去做先进的技能。

　　我信任电网这块和其他职业也是相同，不或许一上来就吃进一大块商场，咱们经过跟各种集成商协作，跟各种渠道商协作来证明自己的实力和共同之处。

　　别的我自己做过许多根底研讨，跟上层也有必定联系，所以我期望借此机会推进政策的拟定和规范拟定等等。上中下几层都要一起开打，而不是说单单依托一个方面。

　　9、在创业浪潮中，一个成功的创业项目被仿照或许竞赛几乎是不可避免的，江行智能从哪些方面来构建企业壁垒？

　　刘江川：有两点，榜首点中国环境下IT职业软件是比较简单被跟风的，硬件或许软硬一体的体系不简单被跟风，所以咱们产品尽量做到软硬一体化，门槛相对较高，难以被仿照和抄袭。

　　第二，边际核算职业先发优势比较重要，完成度和稳定性需求必定的时刻堆集，并依据实践装置和商场反应不断优化调整，对手产品假如想要做到同样的稳定性和完成度是不简单的。

　　10、边际核算他在落地的进程傍边，跟这些工业结合的进程傍边，或许都会遇到哪些问题？

　　刘江川：工业互联网和工业互联网的分支太多，即使是同一个职业，比方说电力职业里边也分发电、输电、配电、用电不同侧，然后每一侧里边又有各种不同的用户需求，所以工业互联网面对的异构性比较高。从这个角度讲，边际核算与工业的结合很难出现通用型产品，基本以细分产品形式呈现。

　　三、新年代布景下的立异思考

　　11、咱们说现在其实是一个科技立异的年代，也是一个群众创业的年代，您作为一位投入到创业浪潮里边的世界顶尖的科学家，能够谈谈您关于科技立异和群众创业联系的思考么？

　　刘江川：当代科学家在新的年代布景下，我以为有两类使命，一类科学家以根底研讨为主，这是最首要的路途。别的一类科学家在投入到创业的进程中也是很重要的。

　　现在许多新兴范畴是需求技能驱动的，完全由本钱商场主导或许不懂技能的人来做，高度难以提升。咱们看新一代的IT企业，像以技能起家的google，假如没有google起来的话，咱们的搜索引擎或许地图或许依然停留在比较原始的阶段。

　　当然，科学家的归宿不必定都要去创业或许适合去创业，大部分科学家从事的根底研讨是十分有必要的，而且很多的根底研讨不需求得到商场验证，还能够经过培育人才和更高层次的推进这一途径走向商场，所以不是一切的科学家都要出来创业，也不是说一切的根底研讨都要直接转化产品。

　　12、我国家在大力提倡科研效果转化服务到实体经济或许实体工业的转型。结合江行智能的科研效果转化，您有哪些主意或许经历能够分享给大家么？

　　刘江川：有几点需求注意的，榜首，科研效果转化必定要明确版权、一切权；第二。科学家的经历和博士生培育的进程有利于科研效果的转化。博士训练的进程或许说堆集的十多年进程，能够使你快速地洞悉出职业问题和产品问题，一起也能快速处理这些问题。

　　— 完 —