1.4.3　边缘计算应用展望

边缘计算应用的展望在当今科技领域引起了广泛的兴趣和期待。随着物联网、人工智能和高性能计算等技术的不断发展，边缘计算崭露头角，为我们带来前所未有的发展机会。

1.4.3.1　发展趋势

边缘计算作为一项新兴技术，正以迅猛的步伐不断演化和发展，为各行各业带来了革命性的变革。它的发展主要有以下4个方面。

1）边缘计算的应用领域日益扩大。除了传统的信息技术领域，边缘计算已经渗透到医疗保健、智能制造、城市管理、军事安全等多个领域。在医疗领域，它支持实时健康监测和医疗诊断，提供了更加个性化的医疗服务。在智能制造领域，边缘计算协助实现了设备的智能化。这些广泛的应用为边缘计算的发展提供了坚实的基础。

2）5G技术的普及推动了边缘计算的快速发展。5G的高速、低时延特性为边缘计算提供了理想的通信基础，使得数据可以更快速地从终端设备传输到边缘节点进行处理，然后返回终端设备。这种高效的通信方式不仅加快了应用的响应速度，还支持了更复杂的边缘计算任务，如虚拟现实、增强现实和自动驾驶等。

3）云边协同成为边缘计算的核心。边缘计算不再是孤立的计算节点，而是与云计算相结合，形成云边协同的体系。云端提供了大规模的计算和存储能力，而边缘节点则负责实时数据处理和响应。这种协同使得数据可以被更智能地分布和利用，从而提高整个系统的效率和性能。

4）边缘智能是边缘计算的一个重要方面。通过将机器学习和人工智能技术部署到边缘设备上，我们可以实现智能感知和决策。这使得边缘设备能够更加自主地处理数据和执行任务，为各种应用场景提供更高的智能化水平[9]。

展望边缘云计算产业格局，生态合作将长期成为该领域的主导趋势。边缘云的核心价值高度依赖于上层应用的成功落地，因此当前阶段各层次的参与者更倾向于聚焦核心能力范畴，积极构建生态系统。

电信运营商拥有独占的网络优势，难以绕过，因此综合型厂商尽管可能布局自有边缘云节点，但仍应与MEC（多接入边缘计算）打通。同时，电信运营商希望自己不仅充当网络管道的角色，还提供更多面向具体场景的服务能力，为MEC解决方案商提供了机会。在MEC解决方案商中，一类是信息与通信技术（Information and Communications Technology，ICT）厂商，它们长期以来一直是电信运营商的重要合作伙伴；另一类是来自私有云、SDN、开源等领域的创新型边缘云厂商，它们虽然规模较小，但通常具备技术和服务优势。运营技术（Operational Technology，OT）厂商在IoT边缘云方面占有优势，因为其能力与其他类型厂商有较大差异，所以更倾向于合作而非竞争。

总体而言，边缘云计算产业发展将更加依赖于跨行业、跨领域的合作生态，各方将共同努力推动边缘计算在不同场景中的应用和创新。

1.4.3.2　面临的挑战

边缘计算作为一项具有无限潜力的技术，虽然在各个领域取得了显著的进展，但也面临着一系列挑战。

1）资源异构。边缘计算的资源异构性带来了一系列挑战。首先，硬件多样性表现为边缘计算环境中的硬件通常根据业务需求进行深度定制，这导致设备接口和数据标准不一致，增加了资源的互通难度。其次，OT领域与IT网络的历史割裂，硬件厂商众多、多代技术并存，设备难以互认，使得网络改造的难度进一步加大。

2）边缘安全。边缘云的特点包括分布广、环境复杂、数量庞大。这不仅使现场管理问题变得更加复杂，还因数据分散性而增加了潜在的攻击面，为非法攻击提供了更多的接触点。在边缘云中，由于计算和存储资源相对中心云更受限，同时众多应用对实时性有极高的要求，传统的安全手段难以满足边缘侧的安全需求。因此，必须建立更有针对性的边缘安全体系，以有效应对潜在的威胁和安全风险。

3）基础设施。边缘基础设施建设需要统筹规划网络架构、硬件资源管理和容量规划。网络架构的优化是确保数据快速传输的关键，需要考虑通信网络、物联网连接和边缘节点的通信。同时，有效管理硬件资源，包括服务器和传感器，以及规划资源容量，包括计算和带宽，也至关重要。这些方面的统筹规划将有助于实现高效的边缘计算基础设施，满足不同应用的需求。

4）投入产出比。高昂的部署成本是首要挑战，使得企业对于投资边缘计算感到犹豫。由于边缘计算的产出效果不易即刻衡量，企业对于投资回报的期望缺乏明确的指引，成为决策的难点。此外，多数场景下，边缘计算仍属于体验升级型需求，而非刚性需求，致使投资的紧迫性相对较低。下游应用场景的推广速度相对缓慢，难以形成规模化应用，进一步限制了边缘计算的投入产出比。

边缘计算还面临着诸多挑战，如标准化、资源管理和互操作性等。尽管如此，边缘计算对推动国民经济发展具有重要价值，随着边缘计算技术和相关产业的持续进步，其所面临的问题在未来均会通过不断创新、改进和合作逐步得到解决。