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移动技术的变化一直在驱动商业技术与商业模式的变化。3G/4G时代实现了移动智能设备（智能手机、物联网传感器、GPS等）大量接入网络，企业需要处理的数据量出现剧增。一时间，企业将数据集中交付云计算服务商，集约化地处理数据，云服务强大的运算能力，可以帮助企业更好地利用大数据提升企业运营效率。
如物流企业，运用物联网和云计算，可以实现对车辆运输货物进行动态组合，并优化运输路径，以提高物流的效率，降低物流成本。亚马逊曾将部分地区配送车辆的运输路线改为尽量右转，以避免左转需要等红灯的情况，虽然增加了一些行驶路程，但节约了等红灯的时间，以及车辆因频繁停车-启动所增加的油耗。更进一步，4G时代数十毫秒的时延，可以让物流企业实现对车辆更为精准的检测，例如监测车辆驾驶员的刹车动作、转弯幅度等数据，可以对车辆安全驾驶、行动轨迹进行更为精确的监测和控制。
但云计算对数据的分析，需要汇总到后台后进行运算，存在一定的滞后性，不能进行更精确的控制，应用的场景受到一定的限制。如物流企业每次装车的时候，如何根据货物大小和车厢空间优化货物装运，充分利用每一寸车厢空间。在驾驶员出现疲劳驾驶或危险驾驶的时候，及时通过远程操作进行干预，甚至实现无人驾驶，这些操作仅靠云计算有一定问题，这需要在业务的现场，即业务的“边缘”进行实时的计算，以达到需求。
三大技术场景催生边缘计算
5G技术的升级，使得边缘计算成为可能。5G技术升级主要体现在大带宽、大连接、高可靠和低时延的三大技术场景。阿里云智能研究中心主任田丰认为，5G时代是一个转折点，5G技术带来各连接点之间，计算量更为优化的动态分配，这将会在技术模式、商业模式上产生全新的应用。
从目前5G技术的发展现状来看，第一阶段也就是未来的2～3年，5G更多地解决大带宽的问题。第二个阶段5G要着重解决大连接的问题。在4G时代，网络支持的连接密度较为有限，所以现在主要是计算终端如手机、电脑、电视、智能音箱等设备实现了联网。5G的连接密度可以达到4G的10倍以上，这就支持让更多的设备连入互联网。大连接的第一步可能实现家庭中冰箱、微波炉等设备的智能化、联网化。而在工业领域，5G网络带来的大连接，可以使工厂所有的生产设备都能够接入网络，这会对制造业带来一次质的提升。
第三个阶段5G要解决的是低时延的问题，这也是5G带来的一个非常重大的改变。低时延带来的一个直接的变革就是推动边缘计算的出现。在产业领域，生产设备对实时性的要求是非常之高。现在工业领域一般采用“云-端”二级连接结构，端进行数据收集，然后通过云的数据中心进行处理，这个时间通常会有200～300毫秒的延迟，这种延迟对于重度工业场景是不可接受的。所以真正的产业互联网，需要同时解决高可靠和低时延的问题。
5G技术的应用，可以将计算能力下沉到基站侧，通俗地说就是可以在乡镇、村庄、企业附近的通信机房就可以实现部分计算，这样就把过去由云中心实现的计算，分配到了企业的边缘，在通信网的前端实现计算，实时性得到了提高，也就解决了高可靠和低时延的问题。
边缘计算联盟（ECC）与工业互联网联盟（AII）对边缘计算的定义是：“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和属性，并拥有显著的连接的海量与异构、业务的实时性、数据的优化、应用的智能性以及安全与隐私保护价值。”通俗的解释是，将原本在云机房中实现的运算、存储能力分配一部分，下沉到数据产生的源头，在网络的边缘实现实时的运算（图 1）。
边缘计算产业链
边缘计算的产业链如图 2所示，主要包括设备制造商、运营商、第三方服务商、最终用户等四个组成部分。
设备制造商，主要包括5G相关的天线、交换机、路由器、服务器、网关等。边缘计算的节点相比传统数据中心机房更加分散、个体规模更小、环境的温度和湿度差异大。因此对设备的可靠性、功耗要求更高。主要的设备制造商依然是传统的电信和网络设备制造商，包括诺基亚、爱立信、思科等。值得注意的是，中国企业在5G设备的技术标准领域话语权在逐渐增强。如在5G必要专利的声明中，华为在数量上已位居第一。
边缘计算需要电信运营商进行底层网络的架设，提供基础的5G网络支持，以及边缘计算的机房规划和部署。由于边缘计算需要与企业业务密切结合，运营商开放边缘计算端口与第三方服务商合作，共同开发面对商业场景的解决方案。第三方服务商依然以目前云计算的巨头为主，国内的阿里云、腾讯云、百度云，国外的微软、亚马逊等都在积极部署边缘计算业务。
最终用户是指运用边缘计算的企业用户，如车联网的汽车企业、高清视频提供商等。边缘计算带给用户的是技术范式和商业模式的变化，企业可以更加专注业务创新，海量的计算需求、实时的反馈则交由边缘计算第三方服务商解决。
边缘计算厂商的战略布局
在近期边缘计算影响最直接的可能是运营商将重新获得增长；边缘计算与人工智能的结合，以及深耕垂直行业，成为云计算巨头们角逐的新战场。
运营商重获增长 3G/4G时代，运营商陷入了比拼流量和资费同质化竞争的局面。虽然运营商流量业务获得了高速增长，但由于第三方增值服务商提供基于网络的即时语音、视频、文字通信等业务（如微信语音、钉钉电话会议等），严重挤压了电信运营商传统的语音通话、短信业务，使得电信运营商的收入增长几乎陷入了停滞（图 3）。
边缘计算按照从云计算的中心向外扩散，可以分为三层架构。第一层是IDC（数据中心）外的边缘，通常分布在各省、直辖市、地级市这种传统的IDC机房边缘。第二层是运营商的边缘，就是5G+MEC（Mobile Edge Computing移动边缘计算），把运营商在区县、乡镇一级的机房，以及铁塔基站系统、电子机房，从传统的通信机房变成IP机房，具备计算、存储、网络安全防护等功能。第三层客户侧边缘计算，可以深入到工厂、工业园区甚至家庭中。客户侧的边缘计算不在公共位置，而是属于某一個客户。 其中第二类边缘计算为运营商带来新的业务增长场景。这类边缘计算，需要根据不同的网络环境配置机房，第三方服务商需要与运营商的核心网络深度结合。边缘计算将会使运营商与第三方服务商的关系更为紧密，开拓出更多增值服务，摆脱“提速降费”同质化竞争的困境。目前三大运营商以及铁塔公司都已展开边缘计算的布局，并积极吸纳外部合作伙伴，共同打造边缘计算服务平台。
中国移动在2019年世界移动通信大会上发布Pioneer 300先锋行动，聚焦边缘计算的总体架构、行业标准和开源项目的研究，并联合34家合作伙伴成立边缘计算开放实验室，探索边缘计算的行业解决方案。
中国联通在天津、上海、杭州、广州、重庆、成都6个城市开展MEC试点工作，并建成全球最大的边缘云虚拟化平台测试床，生态合作伙伴超过50家。中国联通主导的“IoT requirements for Edge computing”国际标准项目成功立项，其应用聚焦在工业互联网、车联网等垂直行业领域。
中国电信则聚焦在自身CDN（内容分发网络）节点的优势上。目前中国电信利用1800个CDN节点，在网关和设备的边缘引入边缘计算。在平台开发上，中国电信重点打造ECOP平台，目前已有12家合作伙伴加入该平台。
边缘计算的另一个重要参与方是铁塔公司。目前中国境内拥有190多万台铁塔基站，基本上可以达到村级覆盖，未来车联网、物联网的接入点都需要接入铁塔的基站，这是边缘计算另一个重要的应用场景。
云计算厂商角逐新场景 边缘计算是云计算的一个补充，在技术上具有一定的范围经济性。因此，传统云计算厂商也在集合自身优势积极探索边缘计算的场景。
亚马逊依然借助AWS平台的优势，发布了Greengrass软件，将AWS平台的功能，扩展到本地设备上。用户可以通过该软件，构建在本地进行数据操作，在云端进行长期存储和分析的设备。例如車联网企业，可以利用Greengrass强化汽车边缘的运算能力，强化汽车端的运算能力，监测驾驶员的行为状态、避免危险驾驶，甚至进行自动驾驶的训练等。
微软的边缘计算围绕其在人工智能、开发工具、客户端上的优势展开，希望打造一个“云-端”的产品通道。将人工智能的各项能力输出边缘计算的产品中。2018年微软开源了边缘计算平台 Azure IoT Edge Runtime，这是一个连接云和物联网设备的开发框架。开发者通过这个框架可以直接在设备端开发拥有机器学习能力的应用。第一批合作伙伴中的大疆，就利用这个框架实现无人机本地的图像识别功能。
惠普企业推出了Edgeline Converged Edge Systems，其主要客户群体是工业领域，包括油田、煤矿等特殊行业，这些行业的工作环境里，无法满足云端数据的处理条件，需要在边缘构建强大的计算能力。例如石油钻井平台、工厂或铜矿能够在不依赖云数据中心的环境下，迅速生成部分关键分析结果。
国内云计算的领先企业，阿里云的边缘计算战略可以归纳为AIoT（人工智能+物联网），其服务范围较为全面，推出了“云（机房）-边（企业边缘机房）-端（用户设备）”全覆盖的业务体系。在“云”上，阿里云搭建能够覆盖全球的计算基础设施。目前阿里云在全球18个地域开放了49个可用区，为200多个国家和地区的企业提供服务。在“边”上，阿里云与移动、联通等运营商合作，提升“边”的覆盖能力。在“端”上，阿里在消费和商用两大场景均有布局。在消费领域，阿里的边缘计算主要聚焦在新零售和AI-Life生活场景。新零售方面，阿里通过边缘计算降低AR/VR技术的传输时延减少眩晕感，运用在天猫等虚拟购物场所，为消费者创建一个可以实现实景体验的线上购物平台，弥补线上消费体验不足的缺陷。在盒马鲜生等线下店面，阿里运用边缘计算，通过摄像头实时捕捉客户活动轨迹等信息，优化超市布局。在AI-Life为生活场景中，以天猫精灵为主体，构建智能家居的入口，实现对智能家居的语音控制，打通家庭场景和阿里系的线上服务。在产业互联网领域，阿里的“端”主要包括“车”和“城市”。在“车”端，主要通过AliOS实现智能化。随着5G的逐步渗透，车载互联网将会有丰富的想象空间，自动驾驶、智能交通等技术都需要相关支持。而阿里与上汽合资成立的斑马网络也是对该领域的重要探索之一。在“城市”端阿里的主要业务是“城市大脑”。目前城市大脑的应用主要在交通的智能优化上，优化交通需要接入海量的摄像头来分析车流量。每个路口的车辆都在实时变化，依靠在城市区域部署边缘计算设备，可以实现过去云机房无法实现的动态调度功能。城市大脑试运行期间，杭州部分长期拥堵路段车流量净增11%，区域通行时间减少15.3%，萧山120救护车到达现场时间大幅缩短50%。
如果说3G/4G时代云计算带动了消费场景的繁荣，5G时代的边缘计算将会在工业生产领域带来新的变革，未来新的产业风口，很可能在工业领域产生。
除了技术上的变革，边缘计算对企业管理也提出了新的挑战。过去，企业通过海量数据的分析，实现了更为精确的管理的洞察。但决策的过程依然滞后于数据的产生，依然是事后决策。而边缘计算，将数据洞察下沉到企业的边缘或一线，企业的管理将更加动态化和实时化，企业可能面临实时决策的挑战。企业的管理方式能否适应这种变化，企业如何解决中心和一线的授权管理问题，企业的组织模式是否需要针对“边缘”业务进行调整，人工智能技术能否辅助企业的实时决策？
边缘计算的时代，企业在关注技术变革的同时，可能也需要关注管理范式的转变，以适应新的商业时代。
如物流企业，运用物联网和云计算，可以实现对车辆运输货物进行动态组合，并优化运输路径，以提高物流的效率，降低物流成本。亚马逊曾将部分地区配送车辆的运输路线改为尽量右转，以避免左转需要等红灯的情况，虽然增加了一些行驶路程，但节约了等红灯的时间，以及车辆因频繁停车-启动所增加的油耗。更进一步，4G时代数十毫秒的时延，可以让物流企业实现对车辆更为精准的检测，例如监测车辆驾驶员的刹车动作、转弯幅度等数据，可以对车辆安全驾驶、行动轨迹进行更为精确的监测和控制。
但云计算对数据的分析，需要汇总到后台后进行运算，存在一定的滞后性，不能进行更精确的控制，应用的场景受到一定的限制。如物流企业每次装车的时候，如何根据货物大小和车厢空间优化货物装运，充分利用每一寸车厢空间。在驾驶员出现疲劳驾驶或危险驾驶的时候，及时通过远程操作进行干预，甚至实现无人驾驶，这些操作仅靠云计算有一定问题，这需要在业务的现场，即业务的“边缘”进行实时的计算，以达到需求。
三大技术场景催生边缘计算
5G技术的升级，使得边缘计算成为可能。5G技术升级主要体现在大带宽、大连接、高可靠和低时延的三大技术场景。阿里云智能研究中心主任田丰认为，5G时代是一个转折点，5G技术带来各连接点之间，计算量更为优化的动态分配，这将会在技术模式、商业模式上产生全新的应用。
从目前5G技术的发展现状来看，第一阶段也就是未来的2～3年，5G更多地解决大带宽的问题。第二个阶段5G要着重解决大连接的问题。在4G时代，网络支持的连接密度较为有限，所以现在主要是计算终端如手机、电脑、电视、智能音箱等设备实现了联网。5G的连接密度可以达到4G的10倍以上，这就支持让更多的设备连入互联网。大连接的第一步可能实现家庭中冰箱、微波炉等设备的智能化、联网化。而在工业领域，5G网络带来的大连接，可以使工厂所有的生产设备都能够接入网络，这会对制造业带来一次质的提升。
第三个阶段5G要解决的是低时延的问题，这也是5G带来的一个非常重大的改变。低时延带来的一个直接的变革就是推动边缘计算的出现。在产业领域，生产设备对实时性的要求是非常之高。现在工业领域一般采用“云-端”二级连接结构，端进行数据收集，然后通过云的数据中心进行处理，这个时间通常会有200～300毫秒的延迟，这种延迟对于重度工业场景是不可接受的。所以真正的产业互联网，需要同时解决高可靠和低时延的问题。
5G技术的应用，可以将计算能力下沉到基站侧，通俗地说就是可以在乡镇、村庄、企业附近的通信机房就可以实现部分计算，这样就把过去由云中心实现的计算，分配到了企业的边缘，在通信网的前端实现计算，实时性得到了提高，也就解决了高可靠和低时延的问题。
边缘计算联盟（ECC）与工业互联网联盟（AII）对边缘计算的定义是：“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和属性，并拥有显著的连接的海量与异构、业务的实时性、数据的优化、应用的智能性以及安全与隐私保护价值。”通俗的解释是，将原本在云机房中实现的运算、存储能力分配一部分，下沉到数据产生的源头，在网络的边缘实现实时的运算（图 1）。
边缘计算产业链
边缘计算的产业链如图 2所示，主要包括设备制造商、运营商、第三方服务商、最终用户等四个组成部分。
设备制造商，主要包括5G相关的天线、交换机、路由器、服务器、网关等。边缘计算的节点相比传统数据中心机房更加分散、个体规模更小、环境的温度和湿度差异大。因此对设备的可靠性、功耗要求更高。主要的设备制造商依然是传统的电信和网络设备制造商，包括诺基亚、爱立信、思科等。值得注意的是，中国企业在5G设备的技术标准领域话语权在逐渐增强。如在5G必要专利的声明中，华为在数量上已位居第一。
边缘计算需要电信运营商进行底层网络的架设，提供基础的5G网络支持，以及边缘计算的机房规划和部署。由于边缘计算需要与企业业务密切结合，运营商开放边缘计算端口与第三方服务商合作，共同开发面对商业场景的解决方案。第三方服务商依然以目前云计算的巨头为主，国内的阿里云、腾讯云、百度云，国外的微软、亚马逊等都在积极部署边缘计算业务。
最终用户是指运用边缘计算的企业用户，如车联网的汽车企业、高清视频提供商等。边缘计算带给用户的是技术范式和商业模式的变化，企业可以更加专注业务创新，海量的计算需求、实时的反馈则交由边缘计算第三方服务商解决。
边缘计算厂商的战略布局
在近期边缘计算影响最直接的可能是运营商将重新获得增长；边缘计算与人工智能的结合，以及深耕垂直行业，成为云计算巨头们角逐的新战场。
运营商重获增长 3G/4G时代，运营商陷入了比拼流量和资费同质化竞争的局面。虽然运营商流量业务获得了高速增长，但由于第三方增值服务商提供基于网络的即时语音、视频、文字通信等业务（如微信语音、钉钉电话会议等），严重挤压了电信运营商传统的语音通话、短信业务，使得电信运营商的收入增长几乎陷入了停滞（图 3）。
边缘计算按照从云计算的中心向外扩散，可以分为三层架构。第一层是IDC（数据中心）外的边缘，通常分布在各省、直辖市、地级市这种传统的IDC机房边缘。第二层是运营商的边缘，就是5G+MEC（Mobile Edge Computing移动边缘计算），把运营商在区县、乡镇一级的机房，以及铁塔基站系统、电子机房，从传统的通信机房变成IP机房，具备计算、存储、网络安全防护等功能。第三层客户侧边缘计算，可以深入到工厂、工业园区甚至家庭中。客户侧的边缘计算不在公共位置，而是属于某一個客户。 其中第二类边缘计算为运营商带来新的业务增长场景。这类边缘计算，需要根据不同的网络环境配置机房，第三方服务商需要与运营商的核心网络深度结合。边缘计算将会使运营商与第三方服务商的关系更为紧密，开拓出更多增值服务，摆脱“提速降费”同质化竞争的困境。目前三大运营商以及铁塔公司都已展开边缘计算的布局，并积极吸纳外部合作伙伴，共同打造边缘计算服务平台。
中国移动在2019年世界移动通信大会上发布Pioneer 300先锋行动，聚焦边缘计算的总体架构、行业标准和开源项目的研究，并联合34家合作伙伴成立边缘计算开放实验室，探索边缘计算的行业解决方案。
中国联通在天津、上海、杭州、广州、重庆、成都6个城市开展MEC试点工作，并建成全球最大的边缘云虚拟化平台测试床，生态合作伙伴超过50家。中国联通主导的“IoT requirements for Edge computing”国际标准项目成功立项，其应用聚焦在工业互联网、车联网等垂直行业领域。
中国电信则聚焦在自身CDN（内容分发网络）节点的优势上。目前中国电信利用1800个CDN节点，在网关和设备的边缘引入边缘计算。在平台开发上，中国电信重点打造ECOP平台，目前已有12家合作伙伴加入该平台。
边缘计算的另一个重要参与方是铁塔公司。目前中国境内拥有190多万台铁塔基站，基本上可以达到村级覆盖，未来车联网、物联网的接入点都需要接入铁塔的基站，这是边缘计算另一个重要的应用场景。
云计算厂商角逐新场景 边缘计算是云计算的一个补充，在技术上具有一定的范围经济性。因此，传统云计算厂商也在集合自身优势积极探索边缘计算的场景。
亚马逊依然借助AWS平台的优势，发布了Greengrass软件，将AWS平台的功能，扩展到本地设备上。用户可以通过该软件，构建在本地进行数据操作，在云端进行长期存储和分析的设备。例如車联网企业，可以利用Greengrass强化汽车边缘的运算能力，强化汽车端的运算能力，监测驾驶员的行为状态、避免危险驾驶，甚至进行自动驾驶的训练等。
微软的边缘计算围绕其在人工智能、开发工具、客户端上的优势展开，希望打造一个“云-端”的产品通道。将人工智能的各项能力输出边缘计算的产品中。2018年微软开源了边缘计算平台 Azure IoT Edge Runtime，这是一个连接云和物联网设备的开发框架。开发者通过这个框架可以直接在设备端开发拥有机器学习能力的应用。第一批合作伙伴中的大疆，就利用这个框架实现无人机本地的图像识别功能。
惠普企业推出了Edgeline Converged Edge Systems，其主要客户群体是工业领域，包括油田、煤矿等特殊行业，这些行业的工作环境里，无法满足云端数据的处理条件，需要在边缘构建强大的计算能力。例如石油钻井平台、工厂或铜矿能够在不依赖云数据中心的环境下，迅速生成部分关键分析结果。
国内云计算的领先企业，阿里云的边缘计算战略可以归纳为AIoT（人工智能+物联网），其服务范围较为全面，推出了“云（机房）-边（企业边缘机房）-端（用户设备）”全覆盖的业务体系。在“云”上，阿里云搭建能够覆盖全球的计算基础设施。目前阿里云在全球18个地域开放了49个可用区，为200多个国家和地区的企业提供服务。在“边”上，阿里云与移动、联通等运营商合作，提升“边”的覆盖能力。在“端”上，阿里在消费和商用两大场景均有布局。在消费领域，阿里的边缘计算主要聚焦在新零售和AI-Life生活场景。新零售方面，阿里通过边缘计算降低AR/VR技术的传输时延减少眩晕感，运用在天猫等虚拟购物场所，为消费者创建一个可以实现实景体验的线上购物平台，弥补线上消费体验不足的缺陷。在盒马鲜生等线下店面，阿里运用边缘计算，通过摄像头实时捕捉客户活动轨迹等信息，优化超市布局。在AI-Life为生活场景中，以天猫精灵为主体，构建智能家居的入口，实现对智能家居的语音控制，打通家庭场景和阿里系的线上服务。在产业互联网领域，阿里的“端”主要包括“车”和“城市”。在“车”端，主要通过AliOS实现智能化。随着5G的逐步渗透，车载互联网将会有丰富的想象空间，自动驾驶、智能交通等技术都需要相关支持。而阿里与上汽合资成立的斑马网络也是对该领域的重要探索之一。在“城市”端阿里的主要业务是“城市大脑”。目前城市大脑的应用主要在交通的智能优化上，优化交通需要接入海量的摄像头来分析车流量。每个路口的车辆都在实时变化，依靠在城市区域部署边缘计算设备，可以实现过去云机房无法实现的动态调度功能。城市大脑试运行期间，杭州部分长期拥堵路段车流量净增11%，区域通行时间减少15.3%，萧山120救护车到达现场时间大幅缩短50%。
如果说3G/4G时代云计算带动了消费场景的繁荣，5G时代的边缘计算将会在工业生产领域带来新的变革，未来新的产业风口，很可能在工业领域产生。
除了技术上的变革，边缘计算对企业管理也提出了新的挑战。过去，企业通过海量数据的分析，实现了更为精确的管理的洞察。但决策的过程依然滞后于数据的产生，依然是事后决策。而边缘计算，将数据洞察下沉到企业的边缘或一线，企业的管理将更加动态化和实时化，企业可能面临实时决策的挑战。企业的管理方式能否适应这种变化，企业如何解决中心和一线的授权管理问题，企业的组织模式是否需要针对“边缘”业务进行调整，人工智能技术能否辅助企业的实时决策？
边缘计算的时代，企业在关注技术变革的同时，可能也需要关注管理范式的转变，以适应新的商业时代。