5G时代的边缘计算：中国的技术和市场发展

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3.5 边缘计算在中国的应用：主要应用场景和 初具商用规模时间表

中国的生态系统正在测试各种场景和各垂直行业的边 缘技术。但是，更大规模部署边缘计算将取决于对边 缘计算能力的实际需求。

5G和边缘计算应用场景似乎是重叠且相互支撑的。事 实上，一些边缘计算的主要应用场景将在很大程度上 依赖5G，而许多5G应用将独立于边缘计算而发展，因 为它们可能不需要边缘能力。大规模使用边缘计算仍 然存在不确定性，但我们的调查帮助阐明了中国生态 系统内的期望。

中国对边缘计算需求最多的场景

边缘计算最适用的场景需至少满足以下一项（或全 部）：超低时延（通常小于10毫秒的往返时间），实 时计算、渲染和分析的实时处理，大容量数据传输， 确定性组网。除了技术要求之外，安全和数据保护也 是推动边缘计算的关键因素。

边缘计算缩短了通信节点间的物理距离，显著降低时 延，使能实时渲染和分析，并大幅提高带宽。将核心 功能置于边缘还可以更高效地传输海量数据，从而减 少网络运营支出。然而，对于一些对时延不太敏感的 场景，聚合分析比实时分析更重要，或者当高质量数据传输比海量数据传输更重要时，使用传统的全云化 方案更经济有效。

我们邀请了中国企业就10多个行业中近50个潜在的边 缘计算应用场景分享他们的观点。图3-16所示为10个 对边缘计算需求最大的应用场景（基于中国的生态 系统），以及这些应用场景初具商用规模的时间表。 排名前十的场景多数来自汽车和制造行业，此外还包 括智慧园区，游戏和电子竞技，远程手术指导以及智 慧城市的应用。图3-18展示了所有应用的分析结果。

自动驾驶汽车最需要边缘计算，但要具有商用规模需要一定时间

自动驾驶汽车得分高于其他边缘计算场景，获4.9分 （总分1至5分）。4级或5级自动驾驶汽车依靠车载计 算机持续处理大量数据并做出自动驾驶决策，如亚秒 级决策。基于云的解决方案不支持紧急情况下的实时 处理，因此将通过边缘计算和C-V2X技术，增强车载 计算机，提供自动驾驶所需的能力，从而实现与更广 泛的生态系统的交互（请参见图3-17）。

中国是首批部署C-V2X的国家之一，已启动20多个 C-V2X项目。虽然在早期阶段由4G网络支撑C-V2X的 试点和发布，但5G将增强C-V2X并支持更大规模部 署。然而，仍存在一些待解决的边缘位置相关问题。 车辆本身也可作为一个小型边缘节点，但比较昂贵且 难以实现规模化部署。由于自动驾驶的汽车只能在预设或预测试区域内应用，因此大多数讨论都着眼于管 制区域内的边缘节点，例如，5G互联的区级边缘计算 中心。

自动驾驶汽车是边缘计算的主要场景，但初具商用规 模预计将在2023年至2025年实现。4级和5级自动驾驶 汽车（自动驾驶出租车、自动公共汽车和自动货车） 要实现大规模商业化部署，将面对许多挑战，包括立 法和公众认知。11 中国的交通环境比较复杂，应用时 间可能会延缓。除了自动驾驶之外，边缘计算正在 车联网背景下进行探索，如车载娱乐设施内容缓存 （包括车载AR/VR服务）和智能城市中的实时交通 监控和分析。

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制造业的数字化和自动化为边缘计算提供了一系列应用场景

中国排名前十的边缘计算应用场景中，两项来自制 造领域，即现场工业机器人和柔性制造。12 这些都是 中国工厂数字化转型大趋势的一部分，旨在提高生 产效率和质量检测的准确性，并降低工厂运营和管 理成本。中国经济高度依赖工业领域发展（占GDP的 41%），因此提高生产率至关重要。

高科技制造（工业4.0）向自动化流程的转变，关键依 赖于低时延连接，以实现精确阈值和实时分析。5G的 理论往返时延标准为低于1毫秒，且网络切片可以有效 保障QoS，这对工厂而言具有吸引力。为了实现该时延标准，边缘计算基础架构的服务器应部署在工厂附 近（工厂内最佳）。此外，工厂中应用各种设备（摄 像头、机器人、机器和传感器等），大多数设备需要 相互协同。在边缘场景中，工厂设备收集的数据通过 无线网络传输到边缘平台，边缘平台与工厂管理系统 对接。

最终目标是建立自动化工厂。长盈精密技术公司作为 一家中国手机厂商，为这种目标提供了早期模板，其 90%的生产线已实现自动化机器人操作。

2021年至2022年游戏和电竞将成为首批初具商用规模的边缘计算应用场景

企业调研发现，对边缘计算相关消费者的两大增益是 通过AR/VR增强了游戏体验（4.5分，总分1至5分）， 带来了更强大、更丰富的电子竞技能力（4.2分）。随 着游戏和电子竞技的沉浸性、交互性和数据密集性提 升，对边缘计算的需求来自三方面：超低时延降低延 迟，实时处理使能实时内容，以及更接近用户位置的 海量处理数据。

沉浸式游戏具有实时性，最佳的用户体验需要5G和边 缘负载带来的低时延。云功能对于一些更具沉浸性的 应用来说也许传输距离长、延时久，从空间和设计的 角度来看，在设备中放置所有的计算能力也是不可行 的。此外，如果将大部分计算任务分流到边缘，VR/ AR设备无需要求很高的质量。考虑到所涉及的内容， 在边缘存储内容也可提高回传效率。

媒体与娱乐

制造业与港口

汽车

其他行业

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3.6 中国边缘计算生态面临的机遇和挑战

从试验和初步部署的速度来看，很多中国公司正在探 索边缘计算早期商机。然而，不同类别的公司会从不 同的角度来看待边缘计算的机遇和挑战。

按公司类型划分的机遇和挑战

主要云服务提供商：阿里巴巴、腾讯和百度

对于主要云提供商来说，边缘技术非常适合用于延伸 其云能力和产品，以便为一些场景提供服务。这些场 景要求存储、计算和网络更靠近产生或处理数据的设 备。三家云公司均具备商用的边缘计算平台（阿里巴 巴ENS、百度OpenEdge和腾讯TSEC），其中阿里云 已在全国30个省份成功部署300多个边缘计算节点。 各大云提供商在着手边缘计算之前，已经与中国各行 业的企业有过合作，积累了经验和丰富的云资源。然 而，边缘计算生态圈越来越多地以5G作为建设基础， 对云公司提出了新的挑战，并将这些公司带入一个涉 及更大规模移动连接和设备的分布式计算新世界。

从技术角度来看，云-边协同是新挑战之一。云提供 商需要加入去中心化的生态圈，而这种生态圈为分 布式存储/处理和更加本地化的数据访问提供动力。 云-边高度协同才能将云处理扩展到不同的边缘站 点，这对云提供商为终端用户提供无缝体验的能力 提出了挑战。

这种云-边协同对于远程手术、高精制造、自动驾驶 等依赖实时数据处理和决策的应用来说极为重要。因 此，云提供商需要与边缘基础设施提供商和运营商密切合作，构建集成的云-边-网接口，确保为企业提供 一致的服务质量。在某些场景下，可以选择将提供商 的设备放在一个地方，或将应用托管在电信运营商的 云-边-网基础设施中。

主要网络设备供应商：爱立信、华为、诺基亚和 中兴

对中国电信市场的龙头设备商而言，边缘计算为提高 他们在5G生态圈的市场地位提供了新的机会，为未 来网络架构增添了额外一层技术。随着边缘计算、AI 等新技术融入核心和接入网络的规模和复杂度不断提 升，对于希望将边缘计算以更大规模融入到网络转型 路线图的中国运营商而言，愈发需要把设备商视为其 合作伙伴。

爱立信、华为、诺基亚和中兴正与中国运营商、云公 司、应用开发商等密切合作，推动边缘计算在各垂直 行业的部署。设备商面临的挑战是，不仅要设计出真 正无缝、端到端且适用所有云和边缘场景的网络转 型解决方案，而且要发展出更大规模的B2B2B（设备 商-运营商-企业）新模式，助力ICT行业与垂直行业的 合作。

运营商：中国移动、中国联通和中国电信

由于拥有优质网络和平台资源以及部署5G网络的决 心，中国运营商是探讨边缘计算的核心参与者。在很 大程度上，从云到边缘的部分算力迁移可以被视为以 运营商为中心的技术转变。如果对生态系统的期待得 以实现，中国三大运营商将部署和管理最大数量的边 缘硬件，并承担绝大多数边缘工作量，那么运营商将 有机会在边缘价值链中发挥越来越大的作用。边缘计 算还非常契合正在实施的网络云化战略，让中国运营 商在云市场中的地位得以增强。以中国移动为例，其 目标是在三年内成为中国一流的云服务提供商。

找到合适的边缘计算商业模式，是中国运营商面临的 最大挑战之一。下一章节会就这项挑战以及边缘部署 和收入模型所要考虑的因素进行讨论。

其他边缘计算玩家：小型网络设备商、云和边缘 专业公司、初创企业和开发者

对于许多正处于边缘价值链中的其他中国公司而言， 通过为特定场景提供所需的边缘技术（硬件、软件）， 甚至提供新的服务模式，边缘计算可以给这些公司带 来新的机遇，让他们能和省市级中小企业以及国内运 营商进行合作。尽管那些完全专注于计算（边缘、云 或二者兼具）的企业具备更好的敏捷度和创新性，但 对他们而言，提供端到端的解决方案可能依然是一项 挑战。未来五年，这些企业成功与否，很大程度上取 决于他们在边缘计算上开发的速度和规模。

边缘计算为开发者带来了新的机遇和挑战。机遇，不 仅在于开发标准边缘API（即MEC API）上运行的新应 用程序，还在于开发与端和云协同的定制应用程序。 与设计在中心化架构上运行的传统编程模型相比，边 缘计算需要转向能兼容多种系统的新工具和编程语 言。与传统的、完全基于云的开发相比，边缘计算的 开发可能会更复杂，因为开发者需要处理新的边缘参 数、设备类型和网络需求。

新收入与运营效率的对比

中国关于边缘技术的思考中，新收入占据主导，近 90%的受访公司将边缘计算视为5G时代创造增量收入 的机会（图3-19）。大多数公司期望通过提供边缘计 算所需的边缘技术（硬件、软件和平台），向终端用 户提供边缘服务和应用程序来产生新的收入。边缘计 算除了对新收入有直接贡献外，它对传统核心业务而 言，无论是云还是电信，都有间接益处。技术生态系 统正在不断发展，通过构建可运用的新技术能力，提 供更广泛的服务，有助于强化市场竞争力。

边缘计算作为创造运营效率的工具似乎机会不大，但 只是相对而言。有创造新收入的希望通常是所有新技 术存在的理由，这并不意外。然而，三分之二的受访公司也期待边缘计算能在运营效率提升上创造价值。

对中国运营商而言，网络资本支出和网络运营成本是 最大的单项现金支出源，约占总收入的45%（三家运 营商合计）。其中，约20%是资本支出，约25%是运 营成本。因此，部署边缘来辅助优化网络运营并以经 济有效的方式提供服务，与实施增加收入的新举措一 样重要。一个明显的基本原理就是要提升网络成本效 率。随着物联网和5G时代流量负载的增加，可在边 缘处理的数据量越大，到中心云服务器的传输成本越 低。实际上，这不是二选一的问题，增量价值将同时 来自新收入和运营效率。

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中国边缘计算创收：谁受益，何时受益？

中国边缘业界有着广泛共识，那就是许多业内人士能 在新生的边缘计算收入中分一杯羹，而运营商、网络设备商和公有云公司将站在最前列。不过一致认为， 利用边缘产生大规模收入仍需要时间。

要把中国边缘计算相关的长期收益机会按大小进行排 列是很困难的。该技术仍处于早期阶段，围绕应用和 商业模式存在一系列开放式问题。另外，关于边缘计 算收入，主要有两方面的考虑——其中一方面是边缘 计算基础设施的初始部署（大部分是一次性组件加维 护），另一方面则是边缘平台所交付的相关边缘服务， 如分析、安全和存储（经常性收入来源）。

通过对中国云计算市场 13 规模以及受访公司分享的观 点和数据进行深层次分析后显示，到2025年，中国边 缘计算产业年收入规模可能达到70-130亿人民币（1020亿美元），不到云计算收入的5%。从长远来看，其 中一家受访公司认为在最佳情形下，边缘计算产生的年收入将达到云计算年收入的30%。假设这种情景在 15-20年后实现，可以推测边缘收入将在21世纪30年代 初达到400-500亿人民币（60-70亿美元）。

还有一个问题，边缘计算到底是增量，还是云的替代 品？鉴于边缘计算是为了在边缘支持新应用，至少在 起初五年内，它最有可能成为一种补充，并且替代作 用仅限于几个领域。云计算（公有云和私有云）侧重 于非实时、周期长的大数据分析，而边缘计算侧重于 实时、周期短的数据分析。

也很难预测中国运营商能够在这一潜在边缘收入（即 21世纪30年代初达到400-500亿人民币或60-70亿美元的预计）中占多少比例。在云市场，中国运营商整 体收入占比可能达到10%左右（其中中国电信占比最 大）。由于边缘计算生态圈将主要以5G为中心，运营商在新生边缘收入中扮演着重要角色，其占比可能会 高于10%。

按行业细分收入机会

中国业界将媒体娱乐业和制造业排在边缘应用的前两 位，智慧城市产业和汽车业紧随其后（图3-21）。这 可能反映了一系列行业特定因素或宏观经济因素，这 些因素将成为边缘计算部署的基本驱动力（例如5G网 络覆盖和应用以及工业物联网的增长）或行业数字化 转型势头扩大的标志。

中国政府踌躇满志，立志要在新技术和工业4.0时代中 领跑全球，这对边缘计算的发展同样起到了至关重要 的作用：在“中国制造2025”战略规划中，制造业和 汽车业是关键行业。产业联盟的出现，促进了跨领域 合作，形成另一种驱动力。值得一提的产业联盟有边 缘计算产业联盟（ECC）、5G汽车协会（5GAA）和 工业互联网产业联盟（AII）。

在中国实现边缘计算落地的主要障碍

正如其他新兴技术，中国业界自然会将边缘计算生态 系统的不成熟性视为最大的障碍之一（见图3-22）。 边缘计算技术仍处于早期阶段，边缘计算利益相关方 正在从第一波试验中学习，许多应用也仍在探索研究 中。价值链也是分散的，不同类别的利益相关方针对 边缘技术有不同的战略和路线图。将ICT行业与垂直 行业连接起来需要时间，特别是能源和医疗等监管严 格的行业。

变现和商业模式的不确定性是另一个关键障碍。边缘 计算为5G时代增加了额外的网络投资，未来5年甚至 更长时间内将有可能迎来收入规模性增长。

边缘计算相关应用的市场接受度还将取决于一些关键 应用场景（如自动驾驶和沉浸式现实）的技术发展。 车辆自动驾驶从第3级到第4级的缓慢发展或缺乏专门 为AR、VR设计的商业化可用内容是明显拖慢边缘计 算部署的因素。从技术角度来看，存在一系列障碍和 开放式问题，但总体而言，与变现和生态系统/市场 发展有关的障碍相比，这些障碍得分更低。这表明， 业界普遍有信心利用现有的技术和人工技能，推动 与其他技术的融合，同时，这其实也是中国更广泛 生态推动5G网络作为边缘计算赋能技术和驱动因素 的结果。

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3.7 中国运营商边缘计算的商业模式

对中国三大运营商而言，边缘计算商机主要来自企业 和行业的数字化趋势逐渐扩大。

在很大程度上，边缘计算的商机可被视为更广阔的5G 垂直行业市场机遇的子集，而5G在边缘计算应用中扮 演着使能者和驱动者的双重角色。从实践角度来看， 中国运营商为此不仅需要部署高速、低时延的5G网 络，还需要部署一些服务5G时代相关应用所需的边缘 计算技术。在某些商机中，可能需要在企业内部署本 地边缘硬件以便实现定制化应用（如智能工厂、智慧 园区及智慧港口），而在其他情况下，可能需要从更 接近中心区域的边缘节点交付企业特定的服务和应用 程序（如沉浸式游戏、智慧城市和自动驾驶）。

从收入角度来看，企业市场对中国运营商来说并不 陌生。然而，迄今为止，运营商主要致力于为企业 提供固定和移动连接，并辅以一系列管理服务和ICT 解决方案。中国移动称其占运营商企业市场近40%的 份额（2018年数据），而其企业收入占其业务总收 入的12%，但大部分企业收入来自语音和数据流量。 中国市场近期趋势表明，企业连接收入增长缓慢， 新业务产生的收入仍然过低，不足以影响运营商整 体财务状况。

展望未来10年，中国运营商需要一个新的企业市场增 长点。5G为各行业和各企业实施更大规模的数字化转 型提供了契机，从而扩展业务边界，不再局限于连接 业务。这就涉及提供优质的基础设施，如边缘计算和 网络切片，以及连接业务以外的其他新业务，新的挑 战应运而生。首先，对于中国运营商来说，连接业务 以外的企业业务是一个相对较新的市场，因此，部署 好用于全面服务企业的各种能力（5G独立网络、网络 切片、边缘计算、频谱）需要时间。一些更有前景的 边缘计算应用，如自动驾驶和智慧制造，在连接业务 和平台范围外也需要更成熟的技术。

其次，对于寻求提高自身运营及服务数字化比例的中 国企业而言，边缘计算将ICT领域中基于基础设施的 两大产业（云计算和电信）推上了竞争的舞台。提供 定制的网络功能是服务不同垂直行业的关键所在， 但阿里巴巴、腾讯、百度和其他云厂商正在瞄准同一 个商机。中国三大运营商的云市场规模小于阿里巴巴 和腾讯，因此从云、边缘和核心电信网络（移动及固 定）的融合中提炼出新的应用场景更有前景。网络切 片通过为特定企业客户（如智慧工厂或智慧港口）保 留已定义的网络容量切片从而提供更多可能性。中国 已经有此类措施的先例。将5G网络本身开放给第三方 开发者则是另一个商机，目的是在网络边缘催生5G业 务开发的生态系统。

边缘计算将分阶段部署

中国运营商的边缘部署可能会分为三个阶段进行，反 映了5G网络的逐步部署情况、行业和企业数字化转型速度以及边缘计算成熟度。

第一波（2018年-2020年）：试验及小规模定 制部署

中国移动、中国电信和中国联通在2018-2019年进 行了大量边缘计算试验，为进一步商用打下重要基 础。2020年各行业边缘计算部署验证增多，部分测试 转为小规模部署。在这个阶段，边缘计算的部署大多 是私有及定制化应用，专门设计用于满足企业需求， 如智慧港口、智慧园区或智能工厂，而且边缘技术主 要在本地部署。像现场直播（智慧体育场）这类公共 应用的测试验证及示范也会出现在这一阶段，不过规 模有限。

市场教育是这个阶段的关键所在。这不仅要用一种中 国企业可理解的技术语言解释边缘计算的优势，而且 要阐述边缘计算的部署是如何令一些公司受益，例如 边缘计算可解决一些技术痛点。边缘计算的有用性不 是既定的，而是在每个应用场景下才能得以彰显。从 网络角度来看，中国运营商需要把5G作为边缘计算应 用的主导接入技术，展示5G相比固定网络（Wi-Fi 6） 等替代技术的诸多优势。

第二波（2021年-2023年）：初具商用规模 阶段

在这个阶段，5G网络的普及程度越来越高（预计截止 2023年底，5G网络覆盖率超过60%的人口），第一阶 段的私有边缘计算设施部署开始在更大规模上产生效 益。除了本地定制的边缘计算应用之外，自动驾驶、体育赛事和游戏等公共应用也将进行更多探索，边缘 计算基础设施部署在区域或城市，靠近基站或汇聚基 站。在这个阶段边缘计算应用程序的成本较高，因为 要在分散计算负载的可用租户较少的情况下运营大量 微型数据中心。

第三波（2024年及以后）：成为主流

到2025年末，中国5G人口覆盖率预计将超过70%。5G 技术的成熟、5G设备成本的降低、移动产业与企业的 良好合作将推动扩大边缘计算部署规模。随着5G基站 数量增加，可以更广泛地部署边缘计算，并且可以越 来越多地用于公共边缘计算应用场景。

自动驾驶（自动驾驶从3级跃升至4级）和智能制造 （AI赋能场景）的进一步技术发展会创造更有利的环 境以及对边缘部署的需求。例如，当自动驾驶车辆作 为一种新型移动即服务模型（位于预定义驾驶区域内 的自动驾驶出租车）兴起时，部署和使用边缘计算的 商机显著增加。

在这个阶段，随着规模的扩大，边缘计算的经济性得 到提升，为了提高效率而进行升级（如纳米处理）， 并且市场接受度也有所提高。尽管中国运营商比云厂 商拥有更多的网络资源，但由于边缘站点部署数量大 幅增加，他们也面临着挑战，那就是如何在保证应用 不断发展和终端用户应用程序可用性的同时，确保低 成本上线（如自主维护和能耗成本）。

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边缘计算收入模式仍在制定中

在边缘计算发展早期，很少有（即使有也很少披露） 运营商边缘计算业务定价和收入分成模式。这里我们 通过一个增量路径来考察中国运营商面临的三种可能 场景：

仅提供连接——在此场景下，运营商不参与边缘计算 基础设施部署（即云、边缘计算服务公司和/或电信 网络供应商为特定边缘计算应用构建基础设施)，运营 商仍然有机会提供边缘计算应用所需的连接，以及一 些可能需要的设备。对于这些中国运营商来说，这是 一个低收入场景，他们在整个边缘计算业务收入商机 中所占份额相对较低。连接费用可以按设备、数据使 用量或两者的组合进行收取。在所有场景下，连接收 入都是基准线，因为中国其他大多数边缘计算业务利 益相关方没有能力（或意愿）在边缘计算价值链的连 接层面上进行运营。

提供边缘计算部署、连接和服务——在此场景下，中 国运营商部署和管理特定应用所需的边缘计算基础设 施（自行部署和管理或与其他云提供商和/或电信网 络供应商合作），并提供所需的连接、设备和IT服务 （存储和维护）。这里的收入模型包括与边缘计算部 署相关的一次性费用（可能通过“成本加利润”的方 法确定）外加服务费用。由于边缘计算的前期成本可能很高，因此定价可能高于云计算。也可以选择向其 他公司提供边缘托管和共址服务，这是一些国际运营 商正在采取的做法。

全栈：边缘计算部署、连接、服务和平台——中国运 营商可以向价值链上游延伸，采用全栈模式。这是一 种全方位服务，不仅提供配套设备和连接服务，更重 要的是，还提供平台。拥有领先的平台意味着中国 运营商可以向第三方提供边缘IaaS和边缘PaaS解决方 案。连接可收取费用，也可作为更大服务包的一部分 进行提供，这种场景下，中国运营商成为管理其客户 边缘计算基础设施相关运营的综合合作伙伴。

价值更高的举措可包括提供免费连接，并以服务打包 费名义对访问边缘计算平台进行数据管理和分析的操 作进行收费。这种端到端模型涉及运营商对所有数据 传输和分析的处理。例如，在汽车市场，运营商可以 与第三方（如汽车制造商或车辆信息服务提供商）合 作，基于边缘计算开发车联网平台和B2B协议，分享 平台交付的部分服务（如数据分析、安全和车载信息 服务）。这是边缘计算价值最高的领域，也是竞争最 激烈的领域，中国许多云公司和企业级软件即服务公 司都瞄准了这同一个商机。

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3.8 物联网边缘计算：为数字化添砖加瓦

中国拥有全球最发达的物联网生态系统，连接数量和 企业部署规模均居全球领先地位。预计到2025年，中 国授权蜂窝物联网连接量将达到19亿。随着中国企业 在物联网部署方面不断推进，边缘计算为服务和应用 程序的数字化升级提供了新能力。具体来说，边缘计 算将用于解锁或增强所有需要本地计算和数据存储的 物联网应用，以及自动、实时或近实时分析和决策所 需收集和处理的大量数据。对于想要应用边缘计算技 术的企业而言，虽然各类公司都可以发挥关键合作伙 伴的作用，但在本次调查中，最热门的潜在合作伙伴 依然是运营商。

物联网与非物联网边缘计算应用的边界并不清晰。本 次调查表明，大多数公司并没有明确区分边缘计算的 通用应用场景和专门为物联网场景设计的应用场景。 这一点并不意外，因为第3.5节中分析的许多场景都包 含了至少一个物联网元素，不论是物联网设备、应用 还是平台。然而，在向边缘计算过渡的过程中，物联 网应用和其他应用在边缘计算需求和设计上有着重要 的区别。

物联网需要支持大量设备，其中很多设备非但没有自 己专用的计算和存储资源，还会产生大量需要处理和 存储的数据。因此，物联网设备与边缘计算之间的关 系不同于其他连接设备。例如，AR、VR设备或智能 手机至少能处理最小量的数据，并且它们的算力会 继续提高和演进。从边缘计算设计的角度来看，这是 有影响的，因为边缘计算必须执行更广泛的任务。例 如，在某些应用中，物联网应用可能需要独享边缘资 源，而非物联网边缘应用并不需要这种独有的资源占 用。此外，许多物联网应用都是关键任务，因此需要 部署边缘计算来支持这些关键应用。

边缘计算已在中国物联网领域开始部署，预期在2020年迎来各行业的进一步 部署

从若干应用场景的技术测试，到客户化定制项目中的 部署，许多受访公司已经以各种形式参与了物联网的 边缘计算部署。其中，智能工厂、智慧港口和智慧城 市起到了带头作用（见表3-1）。专门为具有边缘计算 特征的物联网所设计的平台也越来越多，如中国移动 物联网公司的OneNET、中兴的ThingxCloud、华为的 OceanConnect以及阿里巴巴和英特尔推出的联合边缘 计算平台等。

尚未部署物联网边缘计算的公司预计在2020年至2022 年间进行部署。物联网边缘计算发展早期，试验和小 规模部署主要依赖于4G网络和MEC，但是现在的期望 是利用新兴的5G来进行更大规模的部署。

智慧城市为边缘计算在中国的部署提供了广阔的市场 前景。在智慧城市相关榜单排名前两位的边缘计算应 用（图3-24），同样在跨领域综合榜单中排名前十。 响应中国“十三五”规划，一些关于智慧城市的倡 议应运而生。例如，2017年，深圳燃气、中国电信、 华为、金卡联合试点NB-IoT燃气表，同时，中国移动 在云南、贵州成功试点智慧停车解决方案。中兴上海 世博会智慧城市项目，采用中兴多层物联网平台架 构，提供智慧路灯、空气质量监测等解决方案。此 外，GSMA智库正在与移动行业合作，建立物联网大 数据生态圈，通过通用API将来自多个来源的统一数 据集提供给开发者和第三方。通过中国运营商的贡 献，中国空气质量和天气数据集已可用。

关于保障、安全和监视的具体应用（4.6分），地平线 公司还阐明了在不侵犯个人隐私的情况下进行人脸识 别的可能性。它们的解决方案是将AI嵌入芯片，集成 在高清摄像机中，实现公共安全场景人脸识别的精准 和高效。通过使用边缘计算实现行人再识别（通过使 用匿名数据集进行人脸识别），地平线做到为客户克 服隐私顾虑，符合法律要求。

交通管理也将受益于边缘计算能力（4.4分）。大唐 移动已经与厦门公交集团合作，共同打造了一套厦 门BRT 5G智能网络系统，用于V2X。MEC与C-V2X融 合，提升车辆安全和交通管理水平，助力厦门智慧 交通。

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推动边缘计算在中国物联网部署和应用所带来的最重要价值

受访公司认为，网络弹性，即处理连接到同一网络的 海量物联网设备的一个关键因素，是最重要的增益所 在（图3-25）。推动物联网边缘计算应用与一般边缘 计算应用（物联网和非物联网）的价值最大差异在于 本地数据分析和本地数据存储，而两大价值在物联网 边缘计算应用情景下得分都较高。这一点不足为奇， 因为智能工厂、智慧港口和智慧城市中的许多物联 网应用高度依赖大量数据接入和强大的处理能力， 以实现实时洞察和决策。与中心云相反，在物联网 设备附近存储和处理数据，可以增强或解锁新的物 联网应用。

推动边缘计算在中国物联网未来部署的几个因素

中国业界普遍认为边缘计算将在未来物联网中发挥重 要作用。不过，有些公司强调，未来依旧面临着若干 挑战，而想要获得持续成功，就得具备一些要素。

云-边融合 企业可能要求混合部署，而不是两种极端 情况，即完全基于云的解决方案（由公有云资源赋 能）或完全基于边缘计算的解决方案（由私有和公共 边缘计算资源支持）。这给边缘计算技术的所有供应 商增加了技术复杂性，特别是在早期阶段，因为云和 边缘计算资源需要整合。随着这些企业继续推行各自 的数字化战略，它们需要一条平稳的技术路线，这条 路线会在云的基础上向外延伸，逐步涵盖在边缘获取 特定收益所需的那些边缘计算能力。

被视为促进剂的功能和数据安全 很多受访者表示， 如果企业需要更及时、更安全地使用相关数据，那么 大多数物联网平台都需要将现有配置升级，实现边缘 计算的能力。中国移动的OneNET Edge是朝着这个方 向迈出的积极一步，它能够让准确采集不同设备、制 造商和格式的不同数据集变得简单，从而大规模运行 实时分析和增强型AI分析。而且，随着AI增加了处理 更多数据并生成分析的可能性，确保边缘赋能的物联 网应用从一开始就满足数据安全和隐私要求是一项重 要的事。

互通性 随着企业越发依赖边缘计算来进一步增强其 物联网解决方案，边缘计算与内部IT系统集成将进入 一个新的维度。为了加快新业务的部署和上市时间， 大多数受访公司都参与了关于物联网应用不同边缘计 算接口、协议和接入技术标准化的讨论。未来物联网 平台需要兼容各种设备，支持多协议接入、确定性网 络接入、远程部署和更新，甚至离线操作。

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4.政策法规：为中国边缘计算创造有利环境

此次边缘计算调查反映出当前中国政策框架面临的一 些共同挑战，监管问题也是扩大边缘计算部署的最大 障碍之一。要重点指出的是，这并非共识。一些受访 者表示，实际上目前在部署边缘计算方面遇到的政策 障碍其实很少。而主要挑战包括以下几点：

• 适用于边缘数据中心的国家和地方政府法规几 乎完全基于中心化云数据中心的法规而设定，这 是为了确保云数据中心合理和节能化的部署。因 此，它们通常不适用于边缘配置。按照定义，这 些边缘配置规模更小、数量更多，而且能耗要求 也不同。

• 边缘计算部署的各个部分缺乏明确的标准，可 能会阻碍规模化应用。虽然有很多中国和国际机 构、行业协会和业界人士参与边缘计算标准的制 定，但现实情况是，市场仍然高度分散，协调工 作十分繁重。

• 在处理具体垂直行业问题时，存在一个特殊的挑 战，关于用户和行业数据的使用、处理及传输， 许多行业都有自己的政策。这些障碍会鼓励能源 或警察安防等垂直行业各自开发运行在私有网络 上的解决方案，而不是在公共网络上运行更开放 的解决方案。

关于最后一点，中国《网络安全法》应该确保数据 安全和隐私方面政策法规的一致性。然而，仍旧需 要运营商、其他业界人士与垂直行业一道合作，确 保解决方案满足任何特定业务的服务水平协议或其 他运营要求。

中国业界还强调了一些政策和监管措施，这些政策和 监管措施应该有助于应对上述挑战：

• 政策制定者应推动边缘计算在标准制定和监管政 策制定方面的发展。这包括在应对能效挑战的同 时，保证更低的电费，以帮助推动边缘计算基础 设施的部署。

• 政策制定者应与行业协会和联盟密切合作，开发 标准的边缘计算技术、接口和应用程序。

综上所述，可明显看出，达成一致标准并形成全面 的、端到端视角的边缘生态对于开发可扩展、与时俱 进的技术，从而确保积极可观的长远发展态势而言至 关重要。尽管中国市场规模庞大，还是建议通过国际 合作建立相关标准，以进一步推动边缘解决方案的扩 展和应用。在全球许多市场，发展边缘计算能力的一 个共同挑战，是需要制定更加专门性的法规，符合边 缘计算部署的特点和挑战。边缘计算设施通常要遵守 适用于大型数据中心的法规和安全要求，因此即便这 些标准和法规可能不合适，甚至可能阻碍边缘计算基 础设施的使用，也必须要遵守相同的标准和法规。

5.未来愿景： 推动中国边缘计 算大规模发展

边缘计算的最新进展，以及中国业界明确希望走在新技术前沿的意图，都是未 来发展的坚实基础。

然而，要兑现边缘计算的长期潜力，需要各个公司和整个 中国业界一起努力。 受访公司强调了一些举措。结合前文所分析的主要发 展障碍和GSMA智库的观点，得出七项关键举措。这 七项关键举措如果得以实施，将有助于推动边缘计算 未来五年在中国的发展和应用。其中许多举措关系大 多数边缘计算利益相关者，而有些举措则是针对个别 类型的公司。这些举措可分为三大类：技术发展、市 场接受度和政策法规。

创建一个支持技术发展和促进创新的有利生态环境，将最终 决定中国乃至全球边缘计算部署的速度与规模。2020年及 以后，GSMA将继续聚集全球移动产业的所有利益相关方 支持产业合作，以及边缘计算的进一步发展，工作重心包 括：标准和规范、以5G为核心的技术发展、频谱以及政策 法规。GSMA智库还将继续通过行业讨论和研究，密切关注 全球边缘计算的发展进程，包括试验、部署、应用、业界倡 议，以及其他有助于在消费者和垂直行业扩展边缘计算的其 他工作。

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（报告来源：GSMA）