今天是全球程序员的节日，有幸被邀请参加2020第四届全球程序员节 ，今年的主题是以“云启信创，码动未来”为主题，聚焦信创产业、数字经济等热点议题，从信息技术创新、信息安全、数字经济、新基建等方面，研判信创产业未来发展趋势，探讨最新战略与政策需求。很多话题都比较前沿，印象最深刻的还是5G边缘计算和大数据，AI在金融行业的应用。
5G边缘计算
所谓的5G边缘计算就是依托5G技术提供的大带宽，低延时，海量连接，安全可靠的能力(见下图的5G之花)满足2B行业客户的需求。
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通过5G从以前的人人连接发展到万物互联， 其在下面的领域都能大放异彩，
- 智能制造 : 超清视觉检测，远程控制，云化AGV，室内外定位，AR/VR辅助生产
- 智慧港口： 监控以及自动化控制，无人物流车，大数据分析
- 智慧医疗: 云影像室，云手术室，VR探视等
- 智慧交通
- 智慧城市
- 智慧教育
- 云游戏
- 云视频
为什么要有MEC？
提到5G边缘计算，就不得不说MEC（Multi-Access Edge Computing 多接入边缘计算）概念MEC最初于2013年出现。其主要解决的是网络传输就近直接传输的5G以前遗留下来的问题。为什么要有MEC？这个就要从移动通信系统说起，在传统的移动通信系统中，你要上网，你手机发射的电磁信号首先会被基站天线接收，然后在基站内被转换成数字信号，然后顺着各级电信设备一级级上溯到核心网，到了核心网，再经过重重路由，把你的请求转发到具体的应用服务器中去。就好比你要把一个货物从陕北的延安发送到延安临近的一个城市榆林，其必须先由延安的网络发送到西安的核心网，然后在由西安的核心网转回榆林；那为什么不能直接从西安发送到临近的城市榆林呢？ 在4G以及以前网络是解决不了，但是在5G里面给解决了，其中的解决方案就是MEC。
5G由于控制面和用户面的分离，让它成为现实。MEC就是来解决这个问题，就是将终端的业务需求，就近调用计算能力解决，而不是层层往上报一直到核心计算中心，再下发处理。其通用做法就是在边缘节点上部署x-86的服务器，对需要本地处理的数据流进行本地处理，然后转发和路由。这样就能大大提升处理相应速度，比如自动驾驶，如果能在边缘节点进行快速的处理，就能快速的相应复杂路况，即使进行汽车方向的修改。
基于5G边缘计算车联网简单示意图
下图就是一个基于5G边缘计算的简单示意图。
通过路边的路灯[路灯平常都是用于照明，但是其因为天然有电，而且在马路边都会安装，可以避免路侧单元的重复建设，而且成本也很低]提供边缘的连接，进行数据的采集和传输，粗转换；然后传输到MEC边缘云。 所有的路灯都就近连接到附件的MEC 边缘云。这样就能非常容易实现车与车之间的直接5G互联~
大数据，AI和金融行业的高度融合
当今世界，财富管理是一个正在成长的巨大产业，在美国其已经超过了100万亿，其面临的挑战就是日益增长的贫富差距，传统的财富管理大银行纷纷投入到财富管理；通过结合大数据和云端的计算能力，并得益于轻松快速的驾驭微观数据在现代科学中的应用，对财富的管理和咨询，不仅仅能够给资产颇丰的上层富裕人士提供个性化咨询，对于普通的个人的财富管理提供个性化咨询也成为了可能。
在金融行业里面，风险模型往往是非常复杂的。 有的时候，传统的经济学原理往往并不适合解释一些明显违背经济学常识的事情。比如2017年的伊利股份大涨，具体背景大家可以搜索，《文章出轨 马伊琍引发伊利股票大涨？》 ，《伊利股份大涨跟马伊琍啥关系？》 那么明明马伊琍和伊利集团八杆子打不着边，为什么会影响伊利的股市呢？ 而且为什么会大涨呢？原来跟当时的马伊琍和文章的诸多八卦新闻轰动了整个娱乐圈和大街小巷，导致大家频繁的到百度网站上搜索马伊琍，结果伊琍和伊利谐音，导致伊利集团的伊利二字也上了热搜榜单；而很多投资机构的投资经理都是根据一个的风险投资模型进行预测和投资的，所以其往往会把百度的搜索热点新闻的搜索指数放入其中，从而导致推荐模型的误判； 设想，如果当时的风险模型能够更加深入的，更加完善的利用人工智能和大数据，把这些噪音影响因素即使剔除，则就不会出现类似的违背经济学常识的事情了。
金融行业往往相对于保守，其往往会倾向采用成熟的技术和产品，所以AWS，Google 云，阿里云自然而然成了金融行业的首选，借助于这些基础云架构上的AI能力已经大数据的存储，处理和计算能力，往往能够准确的分析和判断出以前只能靠专业金融人士经验和直觉才能得出的结论； 但是金融行业往往也是国家监控最为严格的行业之一，所以一旦借助于云端的算力，那么就会引入新的技术问题，比如敏感数据的脱敏和保护，跨国家和区域传输数据带来的监管风险等等；但是不能因噎废食，只要通过合理的内部流程设计和管控并借助于DevOps或者DevSecOps的新的敏捷理论和方法，这些风险都可以完全控制在自己手里。
结束语
借助夏博士的一句话，结束今天的这篇文章；金融行业的一些决策往往都是艺术，而不是技术，对于艺术其实是很难通过工程化的方式进行重复生产和制造的，但是得益于跨界专家学者的共同努力，协作和研究，对于一些以往不能通过工程化的模型和决策，往往可以慢慢的靠拢和逼近实现~ 最后预祝广大的程序员同仁和同道们，1024程序员节快乐万岁！