1.3 边缘计算行业应用概述

1.3.1 边缘计算的典型应用场景

通信产业、互联网产业、工业物联网产业从CT（Communication Technology，通信技术）、IT（Internet Technology，互联网技术）和OT（Operational Technology，运营技术）3个角度推动边缘计算产业发展，形成不同的典型应用场景。

中国移动以异构融合的基础设施、开放融通的能力平台、产业融智的应用生态（“三融”形式）打造“基础设施+平台+应用”的全栈发展体系，从5个方面推动边缘计算产业发展：一是打造ICT融合基础设施，实现“连接+计算”智能化基础设施广泛覆盖，进一步深化运营商的资源优势；二是基于云原生框架，以连接优势作为切入点，向平台和应用的综合服务延伸，提供“连接+平台+应用”的全栈服务；三是集成运营商5G网络能力、基础管理能力以及车联网、视频类等丰富的行业能力，推动行业能力的开放/开源，对行业应用赋能，构建产业融通的应用生态；四是重点推动智能制造、智慧城市、直播游戏、车联网四大通用垂直行业场景以及园区类专用场景，点面结合发展边缘计算业务；五是促进泛在智能的发展，为泛在智能应用提供算力，为用户提供实时推演决策能力。

中国联通分4个阶段部署MEC。第一阶段为2017年9月—2018年6月，启动规模试点，主要为COTS（Commodity-Off-The-Shelf，商用部件法）与Cloud OS（云操作系统）软硬解耦，Cloud OS与MEP同厂家部署，Edge-APP与MEP共平台，在15个省市进行规模试点及试商用网络建设，打造智慧港口、智能驾驶、智慧场馆、智能制造、视频监控、云游戏、智慧医疗等30余个试商用样板工程；第二阶段为2018年7月—2018年12月，按需商用部署4G网络，主要为COTS、Cloud OS、MEP、Edge-APP四层解耦部署，同时启动边缘DC机房的资源准备工作；第三阶段为2019—2020年，为5G网络试商用，启动规模边缘DC云资源建设以及CU/UPF/VCPE等共平台部署，在全国31个省市加快MEC业务规模部署，拓宽行业合作范围，加速产业实践落地；第四阶段为2021—2025年，实现5G网络规模商用，到2025年实现100%云化部署，实现CU/UPF/VCPE/MEP/APP共平台。

中国电信提出5G MEC融合架构，基于通用硬件平台，支持MEC功能、业务应用快速部署。同时，支持用户面业务下沉、业务应用本地部署，实现用户面及业务的分布式、近距离、按需部署。中国电信对MEC进行3方面探索：一是面向大型商场、校园、博物馆等高密度、高流量、高价值客户，提供缓存、推送、定位服务；二是面向大型园区、工厂、港口等有本地数据中心和云服务需求的大中型政企客户，提供虚拟专用网络、业务托管、专属应用等；三是面向需要跨区域、在大范围内给大量最终用户提供就近服务的客户，如车联网、CDN、互联网游戏等提供商，提供边缘CDN、存储、行业服务。

华为在2018年推出了云IEF（Intelligent EdgeFabric，智能边缘平台），通过纳管用户的边缘计算节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，为企业提供完整的云边协同的一体化服务解决方案；中兴通讯推出了边缘计算产品，提供从硬件到软件全套的基础设施，支持多种边缘计算系统级方案，在边缘计算平台提供多种高算力应用的资源。

阿里云推出Link IoT Edge平台，部署在不同量级的智能设备和端侧计算节点中，提供安全可靠、低时延、低成本、易扩展的本地计算服务；腾讯推出TSEC（Tencent Smart Edge Connector，腾讯智能边缘计算网络平台），重点打造移动网络和业务之间的连接器，实现网络和业务的友好协同，此外其还支持loT Kit服务，提供面向现场用户侧与物联边缘计算的云端控制、边缘计算网关与网络连接能力；百度推出BIE（Baidu IntelliEdge，百度智能边缘），将云计算能力拓展至用户现场，提供临时离线、低时延的计算服务，同时配合智能边缘云端管理套件，形成“云管理，端计算”的端云一体解决方案 [9]。

海尔专门为物联网企业打造的一站式设备管理平台——COSMO Edge平台，提供多源的边缘设备接入能力与强大的边缘计算能力，支持多种工业协议解析，提供可视化流式管道，提供数字化建模与实体映射，提供设备即服务的应用模式，帮助用户快速构建物联网应用，实现数字化生产，助力企业效益提升。

1.3.2 边缘计算在各行业的应用概述

近年来取得快速发展的边缘计算可以被应用在众多行业中，本书重点介绍边缘计算与交通行业、安防行业、云游戏行业、工业互联网、能源互联网、智慧城市、智能家居等的深度结合 [9]。

边缘计算和交通行业：交通系统复杂而庞大，如何提高整个交通系统效率、提升居民出行品质是智慧交通最重要的关注点和最大的挑战。当下交通行业正发生深刻变革，除了传统智能交通，自动驾驶、车联网均赋予了智慧交通新的内涵。以车联网为例，其业务对时延要求非常苛刻，边缘计算可以为防碰撞预警、编队行驶等辅助驾驶和自动驾驶业务提供毫秒级的时延保证，同时可以支撑高精度地图相关数据的处理和分析，更好地支撑视线盲区的预警业务。未来边缘计算节点将分布在道路侧和汽车端。道路边缘计算节点将集成局部地图系统、交通信号信息、附近移动目标信息和多种传感器接口，为车辆提供协同决策、事故预警、辅助驾驶等多种服务。与此同时，自动驾驶汽车本身也将成为边缘计算节点，与云边协同相配合为车辆提供控制和其他增值服务。汽车将集成激光雷达、摄像头等感应装置，并将采集到的数据与道路边缘计算节点和周边车辆进行交互，从而扩展感知能力，实现车与车、车与路的协同。

边缘计算和安防行业：利用边缘计算可以将安防监控数据分流到边缘计算节点，从而有效减少网络传输压力，降低业务端到端时延。此外，视频监控还可以和人工智能相结合，在边缘计算节点上搭载人工智能视频分析模块，面向智能安防、视频监控、人脸识别、车牌识别、行为分析等业务场景，以低时延、大带宽、快速响应等特性弥补当前基于人工智能的视频分析中产生的时延大、用户体验较差的问题，实现本地分析、快速处理、实时响应。云计算中心执行人工智能的训练任务，边缘计算节点执行人工智能的推论，二者协同可实现本地决策、实时响应、表情识别、行为检测、轨迹跟踪、热点管理、体态属性识别等多种本地人工智能典型应用。

边缘计算和云游戏行业：云游戏是指所有游戏都在云端服务器中运行，云端将渲染后的游戏画面压缩后通过网络传输给用户终端。用户的游戏设备不需要任何高端处理器和显卡，只需要具备基本的视频解压和指令转发功能即可。边缘计算可以为CDN提供丰富的存储资源，并在更加靠近用户的位置提供音视频的渲染能力，让云桌面、云游戏等新型业务模式成为可能。特别是在AR/VR场景中，边缘计算的引入可以大幅降低AR/VR终端设备的复杂度，从而降低成本，促进整体产业高速发展。

边缘计算和工业互联网：工业互联网凭借其新一代信息技术与工业系统全方位深度融合的特点，成为工业企业向智能化转型的关键综合信息基础设施。工厂利用边缘计算智能网关进行本地数据采集、数据过滤、数据清洗等，对数据进行实时处理。同时，边缘计算还可以提供跨层协议转换的能力，实现碎片化工业网络的统一接入。一些工厂还在尝试利用虚拟化技术实现工业控制器，对产线机械臂进行集中协同控制——这是一种类似于通信领域软件定义网络中实现转控分离的机制，通过软件定义机械的方式实现机控分离。同时，在工业制造领域，单点故障在工业级应用场景中绝对不能接受，因此除了云端的统一控制外，工业现场的边缘计算节点必须具备一定的计算能力，能够自主判断并解决问题，及时检测异常情况，更好地实现预测性监控，提升工厂运行效率的同时预防设备故障问题。将处理后的数据上传到云端存储、管理、态势感知，同时云端负责对数据传输监控和边缘设备使用进行管理。

边缘计算和能源互联网：能源互联网是互联网与能源生产、传输、存储、消费以及能源市场深度融合的能源产业发展新形态，具有设备智能、多能协同、信息堆成、供需分散、系统扁平、交易开放等主要特征。终端设备或者传感器具备一定的计算能力，能够对采集到的数据进行实时处理，实现本地优化控制、故障自动处理、负荷识别和建模等操作，把加工、汇集后的高价值数据与云端进行交互，云端进行全网的安全和风险分析，完成大数据和人工智能的模式识别、节能和策略改进等操作。同时，如果遇到网络覆盖不到的地区，可以先在边缘侧进行数据处理，在有网络的情况下将数据上传到云端，在云端进行数据存储和分析。

边缘计算和智慧城市：从较广义的层面看，智慧城市包含城市治理、产业发展与公共服务等3个领域。结合智慧城市发展过程中长期存在的问题与挑战，边缘计算从系统论角度、基础设施智能角度、智能空间角度、群体智慧角度和智能安全角度对行业智能与智慧城市赋能。智慧城市边缘计算的案例将聚焦在城市基础治理与公共服务领域的典型应用场景。

边缘计算和智能家居：智能家居网关具备各种异构接口，包括网线、电力线、同轴电缆、无线等，可以对大量异构数据进行处理，再将处理后的数据统一上传到云平台。用户不仅可以通过网络连接边缘计算节点对家庭终端进行控制，还可以通过云端对数据进行访问。边缘计算节点将家用电器、照明控制、多媒体终端、计算机等家庭终端组成家庭局域网，再通过互联网与广域网相连，与云端进行数据交互，从而实现电器控制、安全保护、视频监控、定时控制、环境检测、场景控制、可视对讲等功能。

除了上述垂直行业的应用场景之外，边缘计算还存在一种较为特殊的需求，即本地专网。很多企业用户希望运营商可以在园区本地提供分流能力，将企业自营业务的流量直接分流至企业本地数据中心进行相应的业务处理。例如，在校园实现内网本地通信和课件共享，在企业园区分流至私有云实现本地ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划）业务，在公共服务和政务园区提供医疗健康、图书馆等数据业务。