本文作者：朱彤，编辑：尹悦璇、何丽芯，原文标题：《解锁万亿级市场，边缘计算不“边缘” | 华映洞察》，题图来自：视觉中国

万物互联时代，边缘计算离我们很远吗？从VR/AR游戏、超清视频，到远程医疗和自动驾驶，流畅低时延的智能生活背后，都有它的身影。

关于边缘计算，行业里有一个惯用的比喻：章鱼的大脑作为中央节点，只处理40%的信息；剩下60%的神经元分布在八条腿（腕足）上，就近思考解决问题、快速做出反应——后者就相当于边缘计算。

5G和物联网发展，带来数据的爆发式增长，以及对算力的更高要求，边缘计算呼之欲出。连续三年被全球最大IT咨询公司Gartner评为“十大战略性科技”，边缘计算是否已经走到当打之年？

本期华映洞察，一起揭开边缘计算的神秘面纱，共探投资机遇。

边缘计算投资的势与机

先说结论：随着云计算领域寡头格局的形成，未来十年边缘侧将具备更多的发展和投资空间。我们相信，在边缘计算领域可以诞生新的平台性的大型科技企业，在靠近边端的场景下，赋能各行业客户进行数字化、智能化转型升级。随着边缘侧数据通信、存储、处理量的爆发式增长，其数据价值将被进一步释放。

我们看好边缘计算，主要基于3方面考量：

边缘计算是一个明确的，巨大的增量市场，数据向边缘下沉的趋势明显；
应用领域极为广泛，靠近业务现场的复杂性特点给创业型企业带来机遇；
万物互联的大背景下，边缘计算具备平台性机会；

未来，我们看好4个细分方向：

满足端侧的低成本、低时延通用型计算&通信芯片；
基于超高速通信、存储、弹性算力调度核心技术的边缘云基础设施解决方案；
满足边缘侧的超大规模连接、低成本设计、高可靠性、高安全性要求，在资源受限及设备异构的复杂环境下，提供云中立的、轻量化的、开放的边缘计算IOT平台架构；
基于边缘的、现场的垂直行业paas/saas平台；

接下来，从头开讲边缘计算的前世今生。

四大问题，解构边缘计算

2020年，全球预计将有超过500亿的终端、2120亿的传感器，其中我国约占全球数量的7%左右，其节点规模远远大于互联网，物联网接入节点数量呈爆发性增长趋势。

物联网的发展，为网络传输的实时性、网络带宽带来新挑战，也对数据的存储、分析、处理提出新要求。集中式的云计算模型已然无法满足万物互联下的海量数据的高效传输以及处理需求。伴随着5G的发展，边缘计算应运而生。

在本小节中，我们将从四个问题出发，围绕边缘计算的定义、架构、特点/优势、关键技术等进行拆解。

问题一：什么是边缘计算？

边缘计算（Edge Computing）是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用等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。

问题二：边缘计算的参考框架是什么样的？

从整个系统框架来看，边缘计算分为云、边缘、现场（端）三层，强调“云边端”一体化。其中边缘层位于云和现场层之间，起到桥梁的作用，南向支持各种现场设备的接入，北向支持与云端对接，自身具备一套边缘计算的服务框架，可以搭建一系列边缘应用，包含一套边缘计算应用管理平台，硬件层面以边缘节点的形态呈现：

1. 边缘节点

呈现形式是硬件实体，是具有计算、网络和存储能力的功能模块，是承载边缘计算业务的核心，如边缘盒子，智能路由器，边缘智能处理器等。

2. 边缘应用管理平台

负责对端层的各项数据和功能进行统一管理和调度，并将部分数据传输到云端进行更加深入的分析。

问题三：边缘计算的特点及优势?

边缘计算拥有显著的“CROSS”价值：即联接的海量与异构（Connection）、业务的实时性（Real-time）、数据的优化（Optimization）、应用的智能性（Smart）、安全与隐私保护（Security）。

关于边缘计算的特点，网络上有一些非常详尽的解释，这里我们做了一些简化，实际应用中主要有以下几点：

更安全：数据本地化存储，保障用户的数据隐私
更实时：毫秒级响应时间，支持实时服务
更经济：边缘处理数据，大幅节省带宽成本
更稳定：适配弱网环境，提供高可用服务

问题四：关键技术有哪些？

1. 虚拟化技术

边缘计算中，计算、存储、网络资源均采用了虚拟化技术，将硬件资源池化，并用软件进行智能化调度。极大地方便了移动边缘计算实现统一的资源管理；同时网络虚拟化技术提升数据传输的智能化程度，减少传输时间。

2. 云技术

边缘计算需要满足多用户共享网络边缘计算和存储资源，但服务器容量相比起云计算处理中心的服务器容量较小，因此需要引入云化的软件架构，将软件功能按照不同能力属性分层解耦部署，实现有限资源条件下任务处理的高可靠性、高灵活性、可扩展性。

3. SDN技术

移动边缘计算部署在网络的边缘，需要大量的接口配置、对接和调测，SDN 技术将核心网的用户面和控制面进行分离，并向上提供灵活的可编程能力，这极大地提高了网络的灵活性和可扩展性, 同时大幅减少了网关的配置工作。

发展历程，边缘计算的“当打之年”

边缘计算如同云计算，都是应时代发展而迅速蓬勃生长的新需求。以云计算为例，2013年，中国国内云计算市场仅有 47亿人民币，但到了2019年，国内总市场规模超过千亿，全球总市场达500亿美元。而五年前诞生的边缘计算正如云计算一般，正在以超高速的发展速度赋能各行各业。

通过谷歌学术上以“边缘计算”为关键词的文章数量的统计结果显示，边缘计算的成长轨迹可以划分为三大阶段：技术储备阶段、快速发展阶段、行业落地阶段。

技术储备阶段（1998年~2015年）

1998年Akamai公司提出的CDN网络成为边缘计算的雏形。后经历Cloudlet（又被称为“小朵云”）概念，从内容缓存过渡到了功能缓存。自此，边缘计算有了基本形态，在学术科研领域开始被广泛研究。

快速增长阶段（2015年~2018年）

2015年起，边缘计算在美国政府、学术界、工业界炙手可热，国内的发展速度逐步加快，行业协会、科技企业、研究机构共同推动边缘计算快速发展。

行业落地阶段（2018年~至今）

5G的快速发展助力边缘计算向各行业快速渗透，云计算公司、CDN公司、电信运营商、设备厂商、研究机构及行业组织活跃，迎来创业和资本热潮。

而从边缘计算的范围扩展来看，其演进又主要可以被概括为链接、智能、自治的过程：

第一阶段：连接

实现终端、设备和传感器的海量、异构与实时连接，网络自动部署与运维，实现可靠性、安全性和互操作性。

第二阶段：智能

随着边缘侧海量数据的积累，在边缘侧逐渐建立更多的上层应用以实现数据分析与自动处理，从而大幅度提升效率，降低成本。

第三阶段：自治

在人工智能等新技术使能下，边缘智能得到进一步发展，不但可以自主进行业务逻辑分析与计算，而且可以动态实时地自我优化、调整执行策略，典型应用如无人工厂。

玩家一览，数百亿美元全球市场，谁来撼动？

边缘计算市场有多大？据IDC预测，未来超过50%的数据需要在边缘侧进行存储、分析、计算；根据Grand View Research的最新报告，到2027年，全球边缘计算市场规模预计将达到154亿美元，预测期内复合年增长率为38.6% 。放眼至整个物联网，预计2025年全球物联网市场达15670亿美元/CAGR39% 。

聚焦国内，2020年中国边缘计算市场规模达185亿，最近几年的年YOY都在55%以上；边缘计算是一个巨大的增量市场。

边缘计算产业目前处于早期阶段，产业构成从上游芯片，模组、系统架构到中游的方案商、运营商、下游的智能终端和行业应用，整个生态都在积极探索新的商业模式和客户价值。行业图谱呈典型的金字塔型结构。

上游

芯片、传感器、网关、通信模块、软件系统等; 边缘计算推动设备厂商转向智能与开放，包括硬件设施和软件设施;

中游

云服务提供商、电信运营商等；边缘计算服务提供商聚焦到特定领域作为突破口；

下游

智能应用开发商、智能终端开发商等。边缘计算赋能智能终端和应用呈现快速增长。

在上下游链条中，主要有产业联盟和研究机构、芯片厂商、电信运营商、系统及设备提供商等角色。其中，芯片厂商、系统及设备提供商中聚集了大量创业公司。

产业联盟和研究机构

主要有边缘计算产业联盟 ECC、欧洲电信标准化协会 ETSI、中国信通院、linux基金会发起的相关行业组织等;

芯片厂商

包括计算芯片和通信芯片。当前聚焦在AI-EI芯片上，计算平台厂商包括华为、Google、Wave computing、Graphcore 等;应用于特定场景的厂商包括地平线、Movidious、Deephi Tech、 Inuitive、Mythic、芯翼科技等；

电信运营商

MEC产业链的核心，针对不同的应用场景部署 MEC 网络，提供 MEC 基础服务，包括中国移动、中国电信、中国联通等，很多时候运营商扮演集成商的角色，整合合作伙伴或创业公司产品；

系统及设备提供商

聚集产业链中数量最多的企业，面向各个领域聚集了大量的创业公司。硬件方面，以通用产品为主，包括智能网关、边缘盒子或端侧智能设备；行业方面如工业、智慧家居、汽车、能源行业等，供应商包括华为、小米、图鸭科技、江行智能、微云智联、飞诺门阵等；软件及解决方案方面：包括云计算巨头、电信设备巨头及CDN 服务商及创业公司等，包括华为、阿里，百度，创业公司包括中科海微、江行智能、微云智联、秒如科技、轻舟云等。

从整个行业的特点和演进趋势来看，主要分为几个派系、云计算巨头派、电信设备巨头派、CDN派，创业公司派。

其中创业公司的机会更多在于垂直领域或更靠近端侧，边缘计算对云厂商造成了一定的冲击，但因边缘侧业务的复杂性是指数级的上升，云厂商的触手也很难深入。

电信设备巨头派及云计算厂商如华为、英特尔、阿里、ARM、软通动力等成立边缘计算产业联盟，旨在在搭建边缘计算产业合作平台，推动 OT 和 ICT 产业开放协作，覆盖工业制造、智慧城市、电力能源、交通四大行业；未来将形成云厂商与边缘计算企业共生的云边协同生态，对于边缘计算创业公司的成长机会来说我们保持乐观。

CDN玩家派：由于 CDN 具有与生俱来的边缘节点属性，低延时和低带宽，使其在边缘计算市场具有较大的先发优势。

加速场景化落地，赋能万物互联

几个边缘计算可以显著赋能哪些领域？在此我们简单列举。其中既有能源互联网、工业互联网等产业端应用，也有AR/VR/高清视频、无人驾驶、智慧门店、医疗保健这样和日常生活更近的场景。

能源互联网

中国在能源互联网领域的投入巨大，仅智能电网方向就有近800亿的智能化升级改造的需求。智能化一方面体现在供电侧的降本提效、智能运维、提升安全性方面，一方面体现在用电侧对于海量电力数据的现场实时处理，能源调度上，随着边缘计算技术的成熟，用户侧的业务将实现进一步的下沉，灵活部署、实时更新服务成为可能。

工业互联网

工业现场的场景具备通信协议多样化，设备、传感器，硬件架构异构性等特点，对实施性、可靠性、安全性有极高的要求；随着边缘计算系统平台架构的成熟，可实现多协议集成，软硬件解耦，并具备智能化，实时互操作，弹性算力调度及在线升级；边缘计算赋能整个工业互联网生态的效益十分显著。边缘侧设备的智能化，将进一步降低硬件成本并提高附价值。

AR/VR/高清视频

AR/VR及高清视频对传输带宽和算力有很高的要求。随着AR/VR应用程序及视频和游戏内容的激增，边缘云基础设施可以根据用户坐标就近提供弹性算力，结合5G提供超高速通信，进而实现头显的轻量化、低成本化，使设备终端可以快速普及。

无人驾驶

自动驾驶汽车创造了大量数据，其中大部分需要与邻近的汽车共享。边缘计算设备在确保信息处理和快速传输到其他车辆方面发挥了重要的作用，允许司机立即收到其他司机的警告信息。结合车联网、车路协同，通过楼宇级，道路级别边缘计算节点为整个智能驾驶网络提供强劲的通信算力支撑。

智慧门店

未来餐厅或汽车4s店将基于边缘计算技术，通过智能边缘节点连接所有端侧设备和管理后台，将消费者、门店、店员进行统一现场管理。

医疗保健

各种telehealth工具及设备上存储的数据可用于更新患者的数字医疗记录，现有的云基础架构无法管理这些数据量。边缘计算将这些医疗设备连接起来，在紧急情况下为医院和医生提供可靠和最新的患者信息；同时结合5G和边缘计算，远程医疗将快速普及，实现城市与乡村医疗资源的普惠。

解锁万亿级市场：边缘计算那些不“边缘”的投资机会