人工智能对边缘算力提出需求，边缘计算产业规模持续增长
对于人工智能，当前人们主要聚焦于云端算力，但往往忽略了云端之外的算力同样重要，未来随着摩尔制成达到极限，数据传输成本，时延，隐私等等因素的影响，由运算算力，边缘算力，本地算力共同构成的“泛在”算力，是算力的终极存在形式。
根据华为《泛在算力报告》，在人工智能、物联网、区块链、AR/VR 四大领域，到 2030年，相比 2018 年，都将出现百倍到千倍的算力需求增长，同时对于网络的延迟也提出了更高的要求。
基于东数西算体系，“算力网络”的建设就显得更加顺其自然。“算力网络”是当前三大运营商建设的重要方向，三大运营商积累了众多的算力，机柜资源，如何通过“算力网络”的建设，使得用户实现“有网络的地方就有算力”，将是运营商建设“AI”时代核心资产的最重要方向。
中国移动的算力资源网络建设可以用“4+N+31+X”的数据中心布局来概括，即 4 热点区域+N 中心节点+31 省级节点+X 边缘节点，中国移动近三年累计投资近 900 亿元，累计投产云服务器 71 万台，覆盖“东数西算”全部核心枢纽；深化云边端协同发展，实现中心云“一省一池”，建成边缘节点超 1000 个。
中国电信于 2022 年发布“云网融合 3.0”，提出六大特征：云网一体、要素聚合、智能敏捷、安全可信、能力开放、绿色低碳。中国电信在智能算力领域布局相对领先，率先构建“6+31+N+X”的四级 AI 算力架构，将有力提升天翼视联网等重点业务的数智化能力。
中国联通明确推进架构先进、安全可靠、服务卓越的算力网络新布局，为数字经济打造“第一算力引擎”。制定《联通算网融合发展行动计划 2022~2025》，提出通过云、网、边、端、业的高效协同提供算网一体化的新型算力基础设施及服务，打造基于算网融合设计的服务型算力网络，形成网络与计算深度融合的算网一体化格局，赋能算力产业发展。
边缘计算即在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施，并为边缘应用提供云服务和 IT 环境。边缘计算具有分布式架构，相比于集中部署、离用户侧较远的云计算服务，边缘计算是在更接近用户或数据源的网络边缘侧，融合网络、 计算、存储、应用能力的新的网络架构和开放平台。
2020年，中国联通5G MEC 正式商用，成为全球第一家商用5G MEC边缘平台；腾讯发布边缘接入和加速平台（TSEC）、边缘计算机器（ECM）、物联网边缘计算平台(IECP)；由中国信息通信研究院、中国移动、中国联通、华为、腾讯、紫金山实验室、九州云和安恒信息等八家机构发起业界首个 5G 边缘计算开源平台 EdgeGallery。
2022年我国边缘计算市场规模约为622.41亿元，其中硬件市场规模411.88亿元，软件市场规模210.53亿元。
资料来源：观研天下数据中心整理
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边缘计算产业涉及面宽泛，物联网设备连接数持续增长
根据观研报告网发布的《中国边缘计算行业现状深度分析与未来投资预测报告（2023-2030年）》显示，从产业链来看，边缘计算产业链包括底层技术层、基础设施层、平台层和应用层。
边缘计算产业链层次
资料来源：观研天下数据中心整理
物联网是最贴近用户的智能硬件，后续有望成为边缘计算的重要环节。端计算是边缘计算的重要组成部分，端即用户终端，如手机、PC 和物联网终端设备等，用户终端设备具有一定的计算能力，能够对采集的数据进行实时处理，进行本地优化控制、故障自动处理、负荷识别和建模等操作，在和网络连接后，用户终端设备可以把加工汇集后的高价值书与云端进行交互，在云端进行全网的安全和风险分析、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情况，可以现在边缘侧进行数据处理，当有网络时再将数据上传到云端，在云端进行数据存储和分析。
在供给侧和需求的双重推动下，5G、低功耗广域网等基础设施加速构建，数以万亿计的新设备将接入网络，带来了物联网市场高速发展。预计到 2025 年，全球互联网连接设备数将上升至 270 亿台。
资料来源：IoT，观研天下数据中心整理
我国边缘计算的发展环境良好，未来有望赋能多个行业
边缘计算的发展环境良好，未来有望赋能多个行业。
边缘计算行业PEST环境分析
| 环境 | 环境情况 |
| 政治环境（P） | 我国针对云边融合、物联网、网络切片、边缘计算等政策频出，且国产化浪潮之下，中国边缘计算供应商将迎来更大的发展机遇 |
| 经济环境（E） | 企业数字化转型浪潮下，边缘终端设备数量与边缘数据量激增；数字经济发展引领边缘计算行业向前迈进 |
| 社会环境（S） | 除制造业等B端需求外，G端与C端在交通、安防、水务等方面对边缘计算具有确定性、大规模需求 |
| 技术环境（T） | 5G、AI、物联网等技术发展可帮助边缘计算方案落地，实现降低时延、减少回传、保护数据隐私安全等功效 |
资料来源：观研天下数据中心整理
在边缘计算的初步导入主要依靠政策推动和生态链效应。在这些因素的促进下，边缘计算技术正在各垂直领域得到测试和验证。但是，未来进一步商用阶段的深度推广和更大范围的部署则离不开垂直行业应用场景对边缘计算能力的实际需求。同时，5G技术会成为伴随边缘计算发展的重要核心技术。
边缘计算的应用场景至少满足以下一项或全部特征：1.超低时延要求；2.大容量数据传输；3.本地实时分析；4.移动扩展要求；5.高安全稳定要求; 6.高用户体验要求。
智慧城市由摄像头部署的初级阶段发展至基础阶段，在上海、北京为主的一线城市，以类似一网通办的管理方式打通基层业务，实行社会治理。智慧城市的构成可分为七个维度：标准规范、顶层设计、基础设施、智慧中枢、智能应用、运营服务、网络安全。基础设施、智慧中枢和智能应用是层层递进的智慧城市主体，另四项维度是贯穿智慧城市发展始终的能力保障。
智慧城市涉及赛道众多，智慧交通、智慧家居、智慧社区、智慧医疗等多个板块均有涉及，其中应用较多的四个板块是：交通、公安、水务、能源。
（1）交通
应用较为成熟，国家经费投入巨大，应用效果民众可切身感知。高清摄像头已被广泛应用于违章取证、路况监测等城市交通管理行为中，实时获取和分析数据，以红绿灯控制与智能灯杆应用为例：
红绿灯控制：根据实时路况控制交通信息灯，以减轻路面车辆拥堵，优化秩序、提高效率。
智能灯杆：根据交通状况控制开关状态、开关时间，与车路协同强绑定。
（2）公安
政府投入巨大，对前端摄像头进行智能化升级，从最开始的雪亮工程“人看得见、看得清”，转变为海量摄像头数据做到“电脑看得懂”。
按照网格或线路划分后，数个摄像头连接本地小型电脑，可以计算并提取出人脸、车辆等各类的基础信息，传输给数据中心，将图片和对应的结构化数据与中心数据库进行匹配，将事前告警、分析能力等前移。
（3）水务
政府投入巨大但是应用成熟度不及交通与公安，主要原因为行业封闭，信息化水平不足。目前总投入的70%用于前端各类传感器与处理设备。
水务行业对信息传输要求较高，由于水体污染、水流活动等特殊环境因素，信息传输不依靠网线，需要有对应基站或卫星等将信息传至边缘数据中心，然后再通过网线传到数据中心。
存在专业需求场景（如水规院测量含氧量的水务侦察兵）需设计不同于通用设备的专业基础设施。
（4）能源
能源物联网投入巨大，发展成熟度较高，但是电网的边缘计算由电力公司独自完成，发改委直管。
电网公司亲自进行集采、招投标，甚至由下属科技公司研发相关产品。
智慧城市建设中所需的电网运行数据，需要由智慧城市建设方与电力公司洽谈获取。
目前，中国还处于能源互联网发展的初级阶段，但发展迅速，产业覆盖面极广，包括发电领域的传统发电、光伏发电、风力发电、水力发电等，输配电领域的智能电网、微电网、输配电设备，智能储能领域、智能用电领域的智能建筑、电动车、智能家居、工业节能，能源交易领域的电力交易、碳排放交易、能源管理领域的节能服务、合同能源管理等等。
目前边缘计算已应用于能源物联网的各个环节，其中电站监控辅助决策与电网交易安全校核是具有代表性的两个应用场景。
在虚拟电厂架构中，端侧安装采集终端、柔性负荷控制终端、柔性负荷调度网关等设备，边侧安装用户智慧能源网关、智慧能源网络节点信息监测与控制终端等设备，云侧生成优化控制策略，通过管侧下发边、端执行指令，实现虚拟电厂优化协调控制。
虚拟电厂的边缘计算架构
资料来源：观研天下数据中心整理（YM）
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