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当下在数据大爆发的背景下，边缘计算成为物理世界与数字世界间的重要桥梁。边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。它可以作为联接物理和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。

边缘计算成为物理世界与数字世界间的重要桥梁：

参考边缘计算联盟与工业互联网联盟在2018年底发布的白皮书中对边缘计算的定义，作为连接物理世界与数字世界间的桥梁，边缘计算具有连接性、约束性、分布性、融合性和数据第一入口等基本特点与属性，并拥有显著的“CROSS”价值，即联接的海量与异构、业务的实时性、数据的优化、应用的智能性、安全与隐私保护。边缘计算在技术架构上主要分为计算能力与通信单元两大部分。边缘计算的目标主要包括：实现物理世界与数字世界的协作、跨产业的生态协作，以及简化平台移植等。从边缘计算联盟（ECC）提出的模型架构来看，边缘计算主要由基础计算能力与相应的数据通信单元两大部分所构成。

边缘计算的模型架构：

5G低时延、高可靠通信要求，使边缘计算成为必然选择。根据国际电信联盟的愿景，5G的应用场景应划分为增强型移动宽带（eMBB）、大连接物联网（mMTC）和低时延高可靠通信（uRLLC）三类。同时，ITU在带宽、时延和覆盖范围等方面确立了5G的8项技术要求。其中，低时延高可靠通信聚焦对时延极其敏感的业务，例如自动驾驶、工业控制、远程医疗（例如手术）以及云游戏（VR/AR 等实时对战要求）等。在5G移动领域，移动边缘计算是ICT融合的大势所趋，是5G网络重构的重要一环。

国际电信联盟提出的5G核心性能：

物联网趋于泛化，为边缘计算提供更多应用场景的可能性。未来物联网应用可涵盖汽车、家居、工业等各个领域。在汽车领域，物联网与汽车网络相结合，形成解放人类双手的自动化驾驶；在家居领域，物联网使各类家居智能化，为人们生活提供便利；在工业领域，物联网广泛应用于工业控制系统中，为生产流程提高效率。随着技术的进步和人们消费水平的提高，物联网的“泛化”有望呈现进一步扩张的态势，从而产生更多的应用领域，这也为边缘计算提供了更多的场景。

物联网发展趋于泛化：

预计年复合增长超30%，万亿规模市场可期。随着底层技术的进步以及应用的不断丰富，近年来全球物联网产业实现爆发式的增长。参考IDC数据，全球物联网终端设备安装数量有望在2019年达到256亿台，年复合增速高达21%。国内物联网市场的增速更高，据CEDA预测，2020年我国物联网市场规模有望达到18300亿元，年复合增速高达25%。得益于底层物联网设备的激增，参考拓墣产业研究院的预测，2018年至2022年全球边缘计算相关市场规模的年复合增长率将超过30%。另据IDC预测，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，而有50%的物联网网络将面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘分析、处理与储存。边缘计算市场规模将超万亿，成为与云计算平分秋色的新兴市场。

2014-2019 年全球物联网市场规模预测（亿美元）：

2011-2020年中国物联网市场规模预测（亿元）：

在有了云计算的同时，为什么还需要边缘计算？

1）网络带宽与计算吞吐量均成为云计算的性能瓶颈：云中心具有强大的处理性能，能够处理海量的数据。但是，如何将海量的数据快速传送到云中心则成为了业内的一个难题。网络带宽和计算吞吐量均是云计算架构的性能瓶颈，用户体验往往与响应时间成反比。5G 时代对数据的实时性提出了更高的要求，部分计算能力必须本地化。

2）物联网时代数据量激增，对数据安全提出更高的要求：不远的将来，绝大部分的电子设备都可以实现网络接入，这些电子设备会产生海量的数据。传统的云计算架构无法及时有效的处理这些海量数据，若将计算臵于边缘结点则会极大缩短响应时间、减轻网络负载。此外，部分数据并不适合上云，留在终端则可以确保私密性与安全性。

3）终端设备产生海量“小数据”，需要实时处理：尽管终端设备大部分时间都在扮演着数据消费者的角色，但如今以智能手机和安防摄像头为例，终端设备也有了生产数据的能力，其角色发生了重大改变。终端设备产生海量“小数据”需要实时处理，云计算并不适用。

边缘计算与云计算数据流向对比：

边缘计算是不是对云计算的替代？

边缘计算是云计算的协同和补充，而并非替代关系。边缘计算与云计算各有所长，云计算擅长全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析，能够在长周期维护、业务决策支撑等领域发挥优势。而边缘计算更适用局部性、实时、短周期数据的处理与分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化决策与执行。因此，边缘计算与云计算之间并非替代关系，而是互补协同的关系。边缘计算与云计算需要通过紧密协同才能更好的满足各种需求场景的匹配，从而放大边缘计算和云计算的应用价值。边缘计算既靠近执行单元，更是云端所需高价值数据的采集和初步处理单元，可以更好地支撑云端应用。反之，云计算通过大数据分析优化输出的业务规则或模型可以下发到边缘侧，边缘计算基于新的业务规则或模型运行。

边缘计算与云计算之间构成互补协同：

4G边缘设备未形成统一市场。在4G网络标准制定中，由于并没有考虑把边缘计算功能纳入其中，导致出现大量“非标”方案，运营商在实际部署时“异厂家设备不兼容”，网络互相割裂，运营商有在某些4G应用场景部署边缘计算功能的需求时，需要进行定制化的、特定的解决方案设计。而5G由两大标准组织推动，全球统一标准，市场空间大幅增加。为了解决4G痛点，早在5G研究初期，MEC（多接入边缘计算）与NFV和SDN一同被标准组织5G PPP认同为5G系统网络重构的一部分。2014年ETSI（欧洲电信标准协会）就成立了 MECISG（边缘计算特别小组）。

5G三大应用场景要求中，超低时延、大带宽和loT大连接均需要边缘计算：

欧洲电信标准协会关于多接入边缘计算的标准进度：

为了满足5G网络的灵活性和低时延、降低回传负担，核心网下沉和云化成为必然趋势。5G核心网下沉，边缘IDC建设量增加，数通光模块新增爆点。原先的4G EPC拆分成NewCore和MEC两部分：NewCore将云化部署在城域核心的大型云数据中心，边缘DC部署在城域汇聚或更低的位臵中小型云数据中心。核心网分拆和中小型边缘云数据中心建设。

网络架构逻辑的分拆，也将增加大量高速光模块的需求。估计每一级网络节点分拆都将带来接口光模块成倍的增加，其中接入机房将使用低速光口，而汇聚机房将使用10G或100G光口。

汇聚机房将使用10GE或100GE光口：

边缘计算的典型应用场景

欧洲电信标准化协会（ETSI）定义了7类典型的边缘计算应用场景，涵盖了当前最主流的边缘计算产品内涵和垂直行业应用场景。包括监控视频流、增强现实 AR、自动驾驶、工业互联等等。

其中自动驾驶、安防前端智能化、工业控制、远程操控（如医疗手术等）等场景在实际应用中需要不超过10ms的网络时延，此类场景5G业务的终结点不可能依赖在核心网后端的云平台，因此边缘计算的发展最迫切，也最必要；同时，边缘云也促进部分即使社交应用爆发，例如即时对战VR/AR游戏等。

欧洲电信标准化协会（ETSI）定义的类典型的边缘计算应用场景：

自动驾驶就是“四个轮子上的数据中心”，车载边缘计算平台成为刚需。随着汽车自动驾驶程度的提高，汽车自身所产生的数据将越来越庞大。根据英特尔CEO测算，假设一辆自动驾驶汽车配置了GPS、摄像头、雷达和激光雷达等传感器，则上述一辆自动驾驶汽车每天将产生约4000GB待处理的传感器数据。而如何使自动驾驶汽车能够实时处理如此海量的数据，并在提炼出的信息的基础上，得出合乎逻辑且形成安全驾驶行为的决策，需要强大的计算能力做支持。考虑到自动驾驶对延迟要求很高，传统的云计算面临着延迟明显、连接不稳定等问题，这意味着一个强大的车载边缘计算平台（芯片）成为了刚需。事实上，如果我们打开现阶段展示的自动驾驶测试汽车的后备箱，会明显发现其与传统汽车的不同之处，都会装载一个“计算平台”，用于处理传感器输入的信号数据并输出决策及控制信号。

自动驾驶汽车各传感器所产生的数据量：

前端智能化的必要性--实现实时性解析和解决传输带宽瓶颈。安防产业智能化升级是行业发展的大趋势，后端智能化以及前端智能化是厂商针对智能化升级的两种并存的解决方案。

其中，前端智能化的核心功能是为后端提供高质量、初步结构化的图像数据，其主要作用有两点：1、提升部分智能分析应用的实时性；2、节省带宽和后端计算资源。后端智能化产品的核心功能则是利用计算能力对视频数据进行结构化分析。

智能前置、后置智能分析优劣势比较：

工业高精度控制对时延和可靠性的敏感度极高，无论是中国、韩国和日本的运营商，都非常关注5G新业务中工业级客户（2B）的价值。这些行业市场包括运输、物流、能源/公共设施监测、金融、医疗和农业。实现工业国产自动化、无线化和智能化，典型场景包括视频监控、机器人控制、自动巡查安防等。

机器人控制：参考华为5G白皮书，同步实时协作机器人要求小于1毫秒的网络延迟。

馈线自动化：当通信网络的延迟小于10ms时，馈线自动化系统可以在100ms内隔离

故障区域，这将大幅度降低发电厂的能源浪费。

视频监控和无人机巡检：配备无人机进行基础设施、电力线和环境的密集巡检是一项新

兴业务，LiDAR扫描所产生巨大的实时数据量将需要>200Mbps的传输带宽。

工业级应用中5G低时延业务的典型场景：对实时和保障度要求最高：

VR/AR即时对战类游戏。现阶段VR游戏体验不佳：其中游戏类VR应用基本以本地重度游戏为主，设备典型盘根错节，用户容易绊倒。假如联网游戏时延高达50ms，导致用户眩晕问题，体验仍然不佳。

未来5G设备实现直接边缘云端访问，VR/AR时延问题解决：实时CG类云渲染 VR/AR需要低于5ms的网络时延和高达100Mbps至9.4Gbps的大带宽。同时，5G可以支持多用户近距离连线。

云VR/AR 将大大降低设备成本，从而提供人人都能负担得起的价格。5G将显著改善这些云服务的访问速度云市场以18％的速度快速增长。家庭和办公室对桌面主机和笔记本电脑的需求将越来越小，直接连接到云端的各种人机界面，并引入语音和触摸等多种交互方式。

5G移动互联网场景AR/VR：

视频云：远程医疗、4K/8K高清视频

远程诊断：远程诊断依赖5G网络的低延迟和高QoS保障特性，例如无线内窥镜和超声波这样的远程诊断依赖于设备终端和患者之间的交互。力反馈的敏感性决定低延迟网络才能满足要求。其它应用场景包括医疗机器人和医疗认知计算，这些应用对连接提出了不间断保障的要求（如生物遥测，基于VR的医疗培训，救护车无人机，生物信息的实时数据传输等）。ABI Research预测，智慧医疗市场的投资预计将在2025年将超过2,300亿美元，智慧医疗市场将在2025年超过2,300亿美元。

高清视频：5G 的高速率特性将是用户不仅能观看当下各类视频内容，还将随时随地体验4K以上的超高清视频。参考intel《5G 娱乐经济报告》,预计未来10年内5G用户的月平均流量将有望增长7倍，而其中 90%将被视频消耗，预计到2028年，仅凭消费者在视频、音乐和游戏上的支出就会增加近一倍，全球总体量将达到近1500亿美元。

视频云应用提供更高带宽、更大链接密度和更低时延，适于高清视频和远超视频医疗：

边缘计算相关公司：

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