文章转载自公众号 
工银投行 ， 作者 郭宏杰
核心要点
边缘计算是将云计算技术应用在边缘基础设施之上的创新，目前仍处于发展初期。随着5G网络建设的推进和大规模商用的展开，各类应用加速落地，边缘计算有望长期持续受益。边缘计算潜在市场空间巨大，到2023年全球市场容量有望达到340亿美元。
从产业链角度来看，边缘计算将为上、中、下游产品或服务商带来增量市场空间。上游软硬件基础设施提供商的增量机会主要来自于边缘节点的四种实现形式：服务器、通信基站、网关设备、终端设备。中、下游产品或服务商的增量机会主要来自于各应用场景的边缘计算服务市场。
电信运营商、云计算公司、硬件厂商、CDN公司四类玩家在边缘计算领域各显神通，未来谁主沉浮有待观察。
展望未来，边缘计算将为软硬件基础设施企业带来发展新契机，助力云服务商由流量经营转向价值经营，在诸多细分领域催生出新业态、新模式。物联网边缘计算开源框架 edgexfoundry 技术社区
目录
1．边缘计算概述
1.1 海量数据处理和存储需求催生边缘计算
1.2 边缘计算具有低延时等六大特点
1.3 边云协同将放大应用价值
1.4 边缘计算参考框架：云-边-端
1.5 边缘计算节点的层次化部署
1.6 边缘计算的应用场景
2．边缘计算产业发展现状
2.1 边缘计算未来潜在市场空间巨大
2.2 统一标准和协议尚未形成
2.3 短期内进口依存度仍将升高
3．边缘计算将带来增量市场空间
3.1 边缘计算产业链概貌
3.2 边缘计算产业链投资机会分析
3.3 代表性企业边缘计算布局攻略
4．边缘计算未来展望
4.1 边缘计算市场将高速增长
4.2 软硬件基础设施企业或迎发展新契机
4.3 云服务商或由流量经营转向价值经营
4.4 差异化服务催生新业态、新模式
正文
作为5G发展的关键基础技术之一，边缘计算可以将高带宽、低时延、本地化的业务下沉到网络边缘，解决时延过长、汇聚流量过大等问题，从而为实时性和带宽密集型业务提供更好的支持。
在可以预见的未来，随着5G商用的推进以及技术的成熟，边缘计算的应用场景将越来越多，边缘计算技术将得到更大的发展。
1
边缘计算概述
1.1
海量数据处理和存储需求催生边缘计算
随着信息技术的发展，数据海量增长，云服务器需要接入更多设备和处理更多数据，原有的集中式数据处理模式难以为继。需要在接近数据源的本地设立分布式网络设备，进行数据处理和存储等，以提升应用服务的性能和可靠性，减轻中央服务器负担。这种数据处理和存储需求催生了边缘计算。
1.2
边缘计算具有低延时等六大特点
根据边缘计算产业联盟（ECC，Edge Computing Consortium）的定义，边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，部署融合网络、计算、存储、应用等核心能力的开放平台，充分利用整个路径上各种设备的处理能力，就地存储处理隐私和冗余数据，降低网络带宽占用，提高系统实时性和可用性，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私等方面的关键需求。
简而言之，边缘计算就是将云端的计算存储能力下沉到网络边缘，采用分布式计算与存储、在本地直接处理或解决特定的业务需求，用以满足不断出现的新业态对于网络高带宽、低延迟的硬性要求。
从技术角度来看，边缘计算（Edge Computing）是一种分布式数据处理和存储的架构，其应用程序在边缘侧发起，可以产生更快的网络服务响应。
边缘计算具有低延时、自组织、可定义、可调度、高安全和标准开放六大特点。
1.3
边云协同将放大应用价值
边缘计算并不是一个新鲜词汇，最早出现在2002年。近年来，随着SDN/NFV（软件定义网络/网络功能虚拟化，Software DefinedNetwork/Network Function Virtualization）等网络技术的日渐成熟，各大网络标准化组织才逐渐意识到边缘计算对于网络功能提升作用的巨大，并于2016年4月，将边缘计算列为5G 网络架构的关键技术。
边缘计算是云计算技术发展的下一站。相比于传统集中部署的云计算，边缘计算在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施服务，并为边缘应用提供云服务和IT环境服务。这样，边缘计算可以将高带宽、低时延、本地化的业务下沉到网络边缘，解决了时延过长、汇聚流量过大等问题，从而为实时性和带宽密集型业务提供更好的支持。也因此，边缘计算成为5G发展的关键基础技术之一。
边缘计算和云计算之间并不是替代关系，而是互补协同关系，边云协同将放大边缘计算和云计算的应用价值：边缘计算靠近执行单元，是云端高价值数据的采集和初步处理单元，可以为更好的云端应用提供支撑；云计算通过大数据分析优化业务规则或模型并下发到边缘侧，边缘计算基于新的业务规则或模型运行。
边缘计算并不是单一的部件，也不是只涉及单一的层次，而是涉及到EC-IaaS、EC-PasS、EC-SaaS的端到端的开放平台。因此边云协同的内涵涉及IaaS、PaaS、SaaS各层面的全面协同，主要包括六种：资源协同、数据协同、智能协同、应用管理协同、业务管理协同、服务协同。
1.4
边缘计算参考框架：云-边-端
根据边缘计算产业联盟（ECC，Edge Computing Consortium）发布的边缘计算参考架构3.0，整个系统分为云、边缘和现场三层，边缘计算位于云和现场层之间，边缘层向下支持各种现场设备的接入，向上可与云端对接。
边缘层包括边缘节点和边缘管理器两个主要部分。边缘节点是硬件实体，是承载边缘计算业务的核心。边缘计算节点根据业务侧重点和硬件特点的不同，包括以以太网协议处理和转换为重点的边缘网关、以支持实时闭环控制业务为重点的边缘控制器、以大规模数据处理为重点的边缘云、以低功耗信息采集和处理为重点的边缘传感器等。边缘管理器的呈现核心是软件，主要功能是对边缘节点进行统一的管理。
边缘计算节点一般具有计算、网络和存储资源，边缘计算系统对资源的使用有两种方式：第一，将计算、网络和存储资源进行封装，提供调用接口，边缘管理器以代码下载、网络资源配置和数据库操作等方式使用边缘计算节点资源；第二，将边缘计算节点的资源按功能领域封装成功能模块，边缘管理器通过模型驱动的业务编排的方式组合和调用功能模块，实现边缘计算业务的一体化开发和敏捷部署。
1.5
边缘计算节点的层次化部署
5G业务场景众多，不同业务场景对信息处理和转发的需求差异较大，因此边缘计算也将部署在不同的网络层次，实现对各种业务的针对性支持。在5G 网络中，可以按需将边缘计算节点部署在接入云、边缘云或汇聚云。
1）对于低时延（URLLC）场景，边缘计算需要部署在靠近基站的接入云；
2）对于大流量热点（eMBB）场景，边缘计算可以部署在边缘云以提高复用率；
3）对于广域大连接（mMTC）场景，边缘计算可部署在更高的汇聚云，实现大范围覆盖区域内的业务需求。
在边缘计算部署视图中，边缘计算三层架构模式包括现场层、边缘层和云计算层。
现场层是接近网络连接传感器、执行器、设备、控制系统和资产等现场节点。这些现场节点通过各种类型的现场网络和工业总线与边缘层中的边缘网关等设备相连接，实现现场层和边缘层之间数据流和控制流的联通。网络可以使用不同的拓扑结构，边缘网关等设备充当用于将一组现场节点彼此连接以及连接到广域网络的桥梁。
边缘层是边缘计算三层框架的核心。边缘层接收、处理和转发来自现场层的数据流，提供智能感知、安全隐私保护、数据分析、智能计算、过程优化和实时控制等时间敏感服务。边缘层包括边缘网关、边缘控制器、边缘云、边缘传感器等计算存储和时间敏感网络交换机、路由器等网络设备，封装了边缘侧的计算、存储和网络资源。边缘层还包括边缘管理器软件、主要提供业务编排或直接调用的能力，操作边缘计算节点完成任务。
云计算层提供决策支持系统，以及智能化生产、网络化协同、服务化延伸和个性化定制等特定领域的应用服务程序，并为最终用户提供接口。云计算层从边缘层接收数据流，并向边缘层、以及通过边缘层向现场层发出控制信息，从全局范围内对资源调度和现场生产过程进行优化。
从具体实现方式来看，目前边缘计算的边缘节点实现形式主要包括四种：服务器、通信基站、网关设备、终端设备。其中处于边缘数据中心的边缘服务器可以作为核心边缘节点，常见于智能家居、智慧城市等场景应用。作为边缘节点的通信基站主要是指移动网基站中的核心设备或配套服务器板卡，常见于智慧交通（如自动驾驶、实时交通管控）等场景。通过升级增加一定计算和分析功能的处于网络边缘或交界位置的网关（如路由器）也可以作为边缘节点，常见于智慧楼宇、智慧社区等场景。配置一定附属或增强功能的终端设备（如在终端设备的单片机上嵌入轻量级容器，用以执行用Java等脚本语言开发的微应用）也可以作为边缘节点，常见于智慧零售、智慧交通（如自动驾驶）等场景。
1.6
边缘计算的应用场景
边缘计算的应用场景从覆盖领域维度可以分为两类：全网覆盖类和本地覆盖类。
全网覆盖类应用的核心要求是以边缘节点在地区和运营商网络两个层面上的覆盖度来保证就近完成业务处理，或者基于足够多的节点进行网络链路优化。如CDN（Content Delivery Network，内容分发网络）、互动直播、边缘拨测/监控、在线教育、实时通信等业务。
本地覆盖类应用的核心要求是边缘节点的本地化，即边缘节点的接入距离要足够近（如目标<30公里），时延足够低（目标<5ms），来支持本地服务的上云需求，如新零售、医疗等行业的监控数据上云，连锁门店等线下行业的IT基础设施上云等。
以下以互动直播和智慧城市场景为例，说明边缘计算在类似场景中的作用。
1.6.1 全网覆盖类场景示例：互动直播
互动直播业务场景具有“高带宽、高并发、计算密集”的特点，属于全网覆盖类应用。
如图5所示，主播的媒体流推送到最近的边缘节点，在边缘节点完成转码，转码后的媒体流再分发到CDN边缘节点，当有用户访问时可以就近返回内容。基于边缘节点进行服务、直播流的上下行数据处理，内容推送、转码处理等都不用再回到中心，大大降低了业务时延、提升了用户体验。同时，边缘计算处理架构也大大节省了带宽成本。
1.6.2 本地覆盖类场景示例：智慧城市
智慧城市场景属于本地覆盖类应用。智慧城市需要信息的全面感知、智能识别研判、全域整合和高效处置。在智慧城市的建设过程中，边缘云计算应用价值巨大。
如图6所示，在边缘云计算的架构下，整个智慧城市系统可以分为三层：采集层、感知层和应用层。
在采集层，海量监控摄像头采集原始视频并传输到最近的本地汇聚节点。
在感知层，视频汇聚节点内置来自云端下发的视觉AI推理模型及参数，完成对原始视频流的汇聚和AI计算，提取结构化特征信息。
在应用层，城市大脑可根据来自各个汇聚节点的特征信息，全面统筹规划形成决策，还可以按需实时调取原始视频流。
在智慧城市系统中，“云-边-端”三层架构的价值主要体现在以下三个方面：
（1）提供AI云服务能力：边缘视频汇聚节点对接本地的监控摄像头，可对各种能力不一的存量摄像头提供AI赋能服务。云端可以随时定义和调整针对原始视频的AI推理模型，以支持更加丰富、可扩展的视觉AI应用。
（2）视频传输稳定可靠：本地的监控摄像头到云中心的距离往往比较远，专网传输成本过高，公网直接传输难以保证质量。在“先汇聚后传输”的模型下，结合汇聚节点（CDN网络）的链路优化能力，可以保证结构化数据和原始视频的传输效果。
（3）节省带宽：在各类监控视频上云的应用中，网络链路成本不菲。智慧城市服务对原始视频有高清码率和7×24采集的需求，网络链路成本甚至可占到总成本的50%以上。与数据未经边缘节点处理全量回传云端相比，在视频汇聚点做AI计算可以节省50%~80%的回源带宽，极大降低成本。
2
边缘计算产业发展现状
2.1
边缘计算未来潜在市场空间巨大
从技术角度来看，边缘计算是将云计算技术应用在边缘基础设施之上的创新，目前仍处于发展初期。边缘计算可以帮助用户将计算、转发、智能数据分析等业务下沉至边缘，降低响应时延，减轻云端数据处理压力和降低带宽成本，更适用于分布式架构下的各类行业应用。
从需求角度来看，根据中国5G 推进组IMT-2020（5G）预测数据，未来，移动数据流量将出现爆炸式增长，移动终端和物联网设备连接数也将快速增长。流量和应用量的增长将为边缘计算带来巨大的潜在市场空间。
以2010年为基准，到2020年全球移动数据流量增长将超过200倍，到2030年将增长近2万倍；中国的移动数据流量增速高于全球平均水平，预计到2020年将增长300倍以上，到2030年将增长超4万倍。发达城市及热点地区的移动数据流量增速更快，到2020年上海的增长率可达600倍，北京热点区域的增长率可达1000倍。
到2020年，全球移动终端（不含物联网设备）数量将超过100亿，其中中国将超过20亿。全球物联网设备连接数也将快速增长，2020年将接近全球人口规模、达到70亿，其中中国将接近15亿。到2030年，全球物联网设备连接数将接近1千亿，其中中国超过200亿。
IT调研和咨询服务公司Gartner预测数据显示，到2020年，50%的大型企业将会把边缘计算列入规划，超过50％的工业物联网分析将在边缘进行，这在2017年的时候只有不到10％；而到2022年，50%以上的企业数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储。
从市场空间来看，据市场研究机构CB Insights估算，到2023年全球边缘计算整体市场容量有望达到340亿美元。
2.2
统一标准和协议尚未形成
从标准来看，当前边缘计算尚未形成统一的标准和协议，各主要企业正着力牵头组建联盟推动标准化。2016年11月，华为技术有限公司、中国科学院沈阳自动化研究所、中国信息通信研究院、英特尔公司、ARM和软通动力信息技术（集团）有限公司联合倡议发起边缘计算产业联盟（Edge Computing Consortium，缩写为ECC），旨在推动研究协作和应用孵化，构建产业生态。
3
边缘计算将带来增量市场空间
3.1
边缘计算产业链概貌
边缘计算产业链主要包括上游的软硬件基础设施提供商、中游的边缘云运营和管理提供商、下游的智能应用和智能终端开发商三大部分。其中，中游的边缘云运营和管理提供商是边缘计算产业链的核心。
运营商分为电信运营商和第三方服务商两类。电信运营商提供5G基础网络资源，根据不同的应用场景制定边缘计算解决方案和部署策略。具体到边缘计算的部署上，电信运营商采用MEC（Multi-Access EdgeComputing，多接入边缘计算）的形式将边缘计算部署在网络的边缘，一般是在宏基站的机房内或者多个宏基站的汇聚点。第三方服务厂商则需要借助运营商MEC平台开放底层资源来推出自己个性化服务，一般是自身云计算业务的在边缘处的延伸。由于边缘计算与业务流程密切结合，运营商在行业应用上积累有限，可以开发网络端口，引入第三方服务商进行合作，共同部署、运营、管理边缘计算平台，分享边缘计算带来的广阔市场空间。
软硬件基础设施提供商聚焦于边缘设备，对其进行智能化改造，让终端设备具备一定的计算能力，以满足业务需求。
智能应用和智能终端开发商提供垂直细分领域应用层面的服务和智能终端产品。
3.2
边缘计算产业链投资机会分析
边缘计算将计算存储等能力从网络核心下沉到网络边缘，将有效支撑5G应用在更多场景落地。从产业链角度来看，边缘计算将为上、中、下游产品或服务商带来增量市场空间。上游软硬件基础设施提供商的增量机会主要来自于边缘节点的四种实现形式：服务器、通信基站、网关设备、终端设备。中、下游产品或服务商的增量机会主要来自于各应用场景的边缘计算服务市场。其中上游的服务器领域、中游的边缘计算服务领域值得重点关注，下游的智慧交通、工业互联网、智慧医疗等细分领域蕴含巨大商业和投资机会。
3.3
代表性企业边缘计算布局攻略
尽管边缘计算目前仍处于发展初期，但明确的应用需求预期和巨大的潜在市场空间已经吸引了众多的玩家入场。
从目前市场参与者来看，除了科研机构和产业联盟，布局边缘计算的玩家主要有四类，分别是电信运营商、云计算公司、硬件厂商、CDN公司。
3.3.1 电信运营商：致力构建边缘计算平台，分享广阔市场空间
（1）中国移动
2018年10月，中国移动成立边缘计算开放实验室，致力于提供产业合作平台，凝聚各行业边缘计算的优势，促进边缘计算生态的繁荣发展，目前已有第一批34家合作伙伴。
在应用领域，中国移动边缘计算开放实验室已与合作伙伴进行试验床建设15项，涵盖了高清视频处理、vPLC、人工智能、TSN等新兴技术，涉及智慧楼宇、智慧建造、柔性制造、CDN、云游戏和车联网等多个场景。
2019年2月，在巴塞罗那世界移动通信大会（MWC）上，中国移动联合产业合作伙伴共同发布了边缘计算“Pioneer 300”先锋行动。目标是在2019年评估100个可部署边缘计算设备的试验节点，开放100个边缘计算能力API，引入100个边缘计算合作伙伴，助力商业应用落地。
（2）中国联通
2018年中国联通在15个省市开展了Edge-Cloud规模试点，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。
2019年中国联通与网宿科技成立的合资公司云际智慧挂牌成立，重点拓展边缘计算业务。
在2019年巴塞罗那世界移动通信大会（MWC）上，中国联通以“数十亿资金的投放、数千个边缘节点的建设、数百个生态伙伴的招募、数十个行业领域的探索”为目标，向全球产业界传递2019年MEC边缘云商用加速战略计划，发布了边缘业务平台CUBE-Edge 2.0和相关白皮书。
（3）中国电信
中国电信在MEC方面提出了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；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；支持网络信息感知与开放；支持缓存与加速等服务及应用。
相比较而言，三家运营商在边缘计算领域布局的思路略有不同，中国移动以打造开放平台、引入第三方垂直应用合作厂商为主；中国联通则着力探索引入社会资本、通过合资公司建设边缘计算平台；中国电信的策略类似于中国移动，致力于打造开放平台拓展外部合作伙伴。
3.3.2 国内外云计算公司：依托优势建立并扩展生态圈，抢占边缘计算市场
（1）谷歌
谷歌在边缘计算迈出的第一步是将其Cloud IoT软件平台的功能扩展到边缘网络。第二步是推出Edge TPU微型芯片，芯片可集成到物联网设备上，并在传输前处理设备收集的数据。
Cloud IoT Edge软件将Google Cloud强大的数据处理和机器学习能力扩展到网关、照相机和终端设备，使物联网应用更智能、更安全、更可靠。它允许在Edge TPU或基于GPU和CPU的加速器上执行在Google Cloud中训练的ML模型。
Edge TPU是专门设计的超低功耗加速器芯片，比1美分铜板还小，用于在边缘运行TensorFlow Lite机器学习模型。
这些产品使谷歌成为唯一一家拥有集成软件和定制硬件堆栈的云服务提供商，利用该芯片，许多计算无需全部发送到数据中心，可以直接在设备上进行，降低了成本和能耗方面的开销，提高了效率。据悉，除自用外，谷歌Edge TPU也将提供给其他厂商使用，这将进一步把开发者锁定在谷歌生态系统，或对整个智能云计算市场带来巨大冲击，进一步促进谷歌抢占边缘计算市场的战略。
（2）亚马逊
2017年，亚马逊携AWS Greengrass率先进军边缘计算领域。Greengrass软件可以“将AWS无缝扩展到设备上，以便它们可以对其生成的数据进行本地操作，同时仍使用云端进行管理、分析和长期存储”。
2018 年4 月，AWS 的边缘计算平台AWS Greengrass 以机器学习推理支持的形式进行了改版，凭借Greengrass 对机器学习的最新支持，客户将能够构建自己的DeepLens设备，并在边缘进行推理。
（3）微软
微软在边缘计算领域也有一些大动作。在2018年微软开发者大会上，微软通过发布关于使用语音、摄像头以及人工智能技术的新一代边缘计算工具引导更多开发人员，将业务重心从Windows操作系统转移到智能边缘计算方面来。微软计划在未来几年在物联网领域投入50亿美元，其中包括边缘计算项目。微软发布了Azure IoT Edge解决方案，该方案“将云分析扩展到边缘设备”，可以让用户通过位于网络边缘的简单传感器和计算机收集并分析大量数据，而无需将数据发送回中央处理器。
（4）阿里巴巴
阿里云在2018年战略布局边缘计算，核心战略是“云+边+端”三位一体的计算模式。2018年3月阿里云推出首个IoT 边缘计算产品Link Edge，可被用于AI 实践，在发布时已经有16 家芯片公司、52 家设备商、184 款模组和网关支持阿里云物联网操作系统和边缘计算产品。在2019年MWC 大会上，阿里云加入中国移动开放实验室，负责边缘智能在智慧城市的应用项目。
对比这些云计算公司的布局策略，不难发现，“依托自身优势建立和不断扩展生态圈”的核心思想是相同或相近的。
3.3.3 硬件厂商：重视为融合基础设施提供服务的机会，积极布局边缘计算
涉足边缘计算领域的并不只有电信运营商和云计算公司。许多科技行业的老牌企业也都在关注和布局边缘计算。
随着联网设备越来越多地涌现，许多玩家都正在开发软、硬件或推出解决方案来帮助边缘计算实现落地。思科正在为边缘构建专用服务器。电信设备制造商爱立信和诺基亚正在开发边缘计算网关。浪潮、华为、中兴通讯等选择在边缘计算的设备层领域布局，推出边缘计算的物联网解决方案、智能边缘平台、MEC解决方案以及边缘计算服务器等硬件设备。
随着越来越多的业务工作负载转移到公共云，企业在内部数据中心的支出已经下降。对于戴尔和HPE等计算机服务器制造商而言，边缘计算的兴起可能是为融合基础设施提供服务的机会。戴尔的子公司VMware（VMW）于2018年9月宣布推出用于边缘计算的新软件。HPE已经在智能边缘技术上投资了40亿美元。其物联网边缘计算开源框架 edgexfoundry在国内广受应用 （详见社区http://www.discuz.edgexfoundry.net/）
其它如Scale Computing、英伟达、富士通和英特尔、IBM等也都已在布局边缘计算。
这些科技行业的老牌企业拥有广泛的产品线，它们正在寻找新的业务增长机会。
3.3.4 国内外CDN厂商：拥有节点和技术储备，边缘计算布局进展迅速
CDN厂商拥有大量分散的CDN 节点资源和技术储备，向边缘计算领域发展有一定优势，因而在边缘计算领域布局进度很快。
（1） Akamai
Akamai 是CDN 技术的创始人，是全球CDN 行业龙头。2003年Akamai与IBM 合作边缘计算；2018年6月，Akamai与IBM 在WebSphere上提供基于边缘Edge 的服务。
（2）网宿科技
网宿科技是国内CDN龙头企业。网宿科技在2016年开始进行边缘计算的研究，总投入21亿元。2018年6月，网宿科技联合北京邮电大学发起成立了“边缘计算与网络系统联合实验室”。2018年9月，网宿科技变更前期定增资金用途，新增“网宿计算能力共享平台”、将社区云项目变更为“面向边缘计算的支撑平台”；2019 年1月，网宿科技与中国联通成立边缘计算合资公司，在边缘计算建设和运营等领域取得实质性进展。目前网宿已经加速将原有的CDN网络升级为边缘计算网络，并开始搭建开放的边缘计算开发框架和应用环境，未来将提供更多的资源和服务模块，输出IaaS及PaaS服务。
（3）Limelight
Limelight是北美主要CDN 厂商之一。2018年上半年，Limelight在其CDN 网络上推出了增强版的EdgePrism OS 软件，允许用户在边缘端进行本地内容输入和交付。
除了上述四类玩家，边缘计算的兴起和发展还将为相关企业带来一系列商业机会。例如随着业务的下沉，应用场景的增多，以及边缘终端设备的增多，数据安全的重要性将不言而喻，网络和信息安全类厂商也将获得新的增长机会。
未来谁能成为边缘计算市场的主导者有待观察。
4
边缘计算未来展望
4.1
边缘计算市场将高速增长
随着5G网络建设的推进和大规模商用的展开，各类应用加速落地，边缘计算有望长期持续受益。
从5G具体应用看，边缘计算有望大量应用在流量本地化QoS优化、VR/AR、视频监控、车联网、工业互联网等领域。
从市场增速来看，市场研究机构TrendForce最新预测显示，边缘计算产品和服务市场在2018年至2022年将以复合年增长率超过30%的速度增长。
4.2
软硬件基础设施企业或迎发展新契机
边缘计算除了具备云计算成本低、扩展性和可靠性的特点外，还具有降低开发部署成本、减轻网络传输负荷、降低设备系统的响应延迟、提高数据传输的安全性等优势，更加适合万物互联时代的需求。当前5G网络建设蓄势待发，5G网络的基本框架将在高效“硬核心”的基础上强化“软边缘”以满足本地化业务的需求，边缘计算将为相关软硬件基础设施企业带来新的发展契机。未来几年，边缘计算将成为相关企业重点布局方向。
4.3
云服务商或由流量经营转向价值经营
边缘计算在终端设备和核心网之间搭建了一个新的数据处理平台，这个平台能够就近处理和快速响应本地化需求，将吸引众多第三方服务和行业应用开发商进入。随着各种创新应用的部署，边缘云服务商的运营收入、市场价值将得到大幅提升，价值经营或将实现。对于三大运营商而言，布局边缘计算或将是破解“提速降费”流量经营困境、以及避免被彻底“管道化”威胁的一个有效办法。
4.4
差异化服务将催生新业态、新模式
边缘计算支持服务商就近提供服务，为服务创新创造了条件。通过在本地部署边缘计算服务器，服务商可以按需为第三方业务或用户提供差异化服务，可以采用不同的模式进行计费、收费，还可以基于各种场景进行产品或服务创新，以更好地满足用户需求。
边缘计算对差异化服务的支持或将催生出新业态，进而推动商业模式变迁甚至变革。
物联网边缘计算开源框架 edgexfoundry 技术社区