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边缘计算经历了雏形阶段、发展阶段和应用阶段3个演进阶段。工业界（云服务提供商、通信设备商）和学术界均在演进历程中发挥了重要作用。
作为新兴技术，边缘计算在未来也将持续演进，通过与未来新型信息通信技术融合，形成新的形态。
边缘计算的演进历程如图1-1所示。
图1-1 边缘计算的演进历程
将任务从本地设备卸载至网络边缘节点，或者将云能力下发至网络边缘节点，是边缘计算的主要功能之一，而这种计算模式在边缘计算概念形成之前便已被提出。这个时期称为边缘计算的雏形阶段，工业界（包括云服务提供商、通信设备商）和学术界均提出了类似的技术和概念。
云计算的出现和发展是信息技术领域的一次重大革新。云计算的概念最早可以追溯到20世纪60年代，当时的“时间共享”模式是云计算的雏形。真正的云计算技术直到21世纪初才逐渐成熟。2006年，亚马逊推出了EC2（Elastic Compute Cloud），这是第一个商用的云服务平台，标志着云计算时代的到来。随后，谷歌、微软等科技巨头也纷纷推出了自己的云服务平台，如Google App Engine、Microsoft Azure等。这些平台提供了弹性、可扩展的计算资源，使得企业和个人可以按需使用，并且无须投入大量资金购买和维护硬件设备。云计算极大地降低了IT成本，提高了运算效率，在各行各业的数字化转型中发挥了重要作用。
将云计算能力下沉、分散，形成分布式云计算体系架构，是解决由云计算资源过度集中而导致的云计算负载过大和网络传输负载过大问题的重要手段。CDN和Cloudlet是执行数据密集型任务和计算密集型任务的代表性分布式云计算技术。
（1）CDN
内容分发网络（Content Delivery Network，CDN）是1998年由Akamai公司推出的一种构建在互联网上的分布式数据缓存系统，旨在有效地向用户提供Web内容和其他服务。CDN的主要目标是通过将内容发布到离用户更近的服务器上，来加快内容传输速率、减少网络拥塞，并提高网站的可用性和安全性。
当用户请求访问某个网站时，CDN会根据用户的位置和服务器的负载情况，将内容从原始服务器缓存或复制到离用户最近的CDN服务器上，这样用户可以就近获取所需的内容，而不需要完全依赖原始服务器。这种分发方式可以大大提高网站的访问速度，降低时延，并在一定程度上减轻原始服务器的负载压力。总之，CDN通过就近提供内容、优化网络流量以及增强网站安全性等方式，为用户和网站提供了更快速、更可靠的网络体验。
（2）Cloudlet
2009 年，卡内基梅隆大学的教授 Mahadev Satyanarayanan发表了学术界首篇关于Cloudlet的论文，明确提出了Cloudlet的概念。Cloudlet是一个移动增强的小型云数据中心，部署于互联网的边缘。Cloudlet更加接近用户和设备，可以在离用户更近的位置处理和存储数据。这意味着数据传输时延更低，响应时间更短，适用于对实时性要求较高的应用场景。Cloudlet还可以与云中心进行协同工作，将计算任务根据需求分配到云端或边缘进行处理，实现资源的灵活利用。从这个角度来看，Cloudlet可以被视为如今边缘计算的原型。
今天的边缘计算早已超出CDN和Cloudlet的范畴。与CDN相比，边缘计算涵盖计算、存储等多种功能，而非仅仅包含CDN中的静态内容分发；与Cloudlet相比，边缘计算中的“边缘”不局限于边缘节点，而是包括从数据生成源到云中心路径之间任意计算、存储的通信资源。
通信设备商提供用于通信传输、接收和处理的各种设备和技术，其产品涵盖网络设备、无线通信设备、传输设备、通信终端设备、通信测试设备等多种类型的设备。将计算、存储等能力与传统通信设备相融合，对通信设备商而言，是开拓新领域、创造新利润的重要机会，具有重要的商业价值。
2012年，思科正式提出雾计算（Fog Computing）的概念，其名称源于“雾是更贴近地面的云”。雾计算通过在网络边缘部署雾节点（Fog Node）来处理和存储数据，减少数据传输的时延和带宽消耗。雾节点可以是传统网络设备（如早已部署在网络中的路由器、交换机、网关等），也可以是专门部署的本地服务器。这些雾节点可以执行部分计算任务，并提供实时的数据分析、决策和响应，减轻对云中心的依赖。
雾计算的思想与边缘计算具有相似性，二者大部分内容是重叠的，而区别在于，一般而言，雾计算更强调网络的层次架构和雾节点在网络层中的分布式协同，而边缘计算不仅包含网络架构和边缘节点间的协同模式，还考虑边缘侧的业务运行，以及与云和端的配合。
边缘计算的基本思想在学术界早已存在，其核心之一——“计算卸载”，在数十年前便有学者提出。然而，受制于当时无线通信技术有限的数据传输速率，边缘计算在当时的通信环境中难以发挥作用，另外，当时终端载体的信息业务种类相对单一，对就近计算的需求并不强烈，因此，那时边缘计算并未受到学术界的广泛关注。
移动通信系统演进至4G阶段后，随着移动互联网、物联网业务的兴起，在通信技术进步和用户需求激增的背景下，边缘计算成为重要的使能技术。2009年，Mahadev Satyanarayanan发表了题为“The Case for VM-based Cloudlets in Mobile Computing”的论文，后续在全球移动计算和云计算交叉领域激发了许多技术努力，促成了边缘计算概念的出现。自此，边缘计算开始逐步发展，演进成为计算机、通信、电子等多个领域的热点研究方向。
2014年，欧洲电信标准化协会（European Telecommunications Standards Institute，ETSI）正式定义了移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）并成立移动边缘计算规范工作组。移动边缘计算是一种基于移动通信网络的全新的分布式计算方式，构建了无线接入网侧的云服务环境。移动边缘计算主要专注于在移动通信网络中为移动终端用户提供低时延、高带宽、个性化的服务。它将计算、存储和网络资源部署到移动通信网络的边缘，以便更快地响应终端用户的请求，并提供更丰富的应用体验。移动边缘计算技术主要依赖于移动通信基站或者终端设备附近的边缘服务器，这些服务器可以提供近距离的计算和存储能力，从而减少终端用户的业务访问和数据传输时延，另外，移动边缘计算通过将云计算业务迁移到各边缘服务器，来减少网络拥塞并降低云中心负载，最终提高用户体验。
2017 年，ETSI将MEC的解释由移动边缘计算调整为多接入边缘计算（Multi-access Edge Computing，MEC），用这个概念来概括更加广泛的边缘计算的场景和内涵，在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力而形成开放平台。多接入边缘计算更加强调在多种接入技术下实现边缘计算服务的一致性和可用性。它将边缘计算的服务与不同的接入技术（如Wi-Fi、蜂窝网络、传统有线网络等）进行整合，通过网络切换、流量管理、负载均衡等手段实现多接入技术下边缘计算服务的无缝切换和优化。
算力网络是“一种根据业务需求，在云、网、边之间按需分配和灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源的新型信息基础设施”。具体而言，算力网络利用云网融合技术以及软件定义网络（Software-Defined Networking，SDN）、网络功能虚拟化（Network Function Virtualization，NFV）等新型网络技术，将边缘计算节点、云计算节点以及含广域网在内的各类网络资源深度融合在一起，通过集中控制或者分布式调度方法实现边缘计算节点、云计算节点的计算和存储资源、广域网的网络资源的协同，组成新一代信息基础设施，为客户提供包含计算、存储和连接的整体算力服务，并根据业务特性提供灵活、可调度的按需服务。
算力网络是由我国运营商主导提出的新型信息基础设施，对我国信息通信技术在国际上发挥引领作用具有重大意义。边缘计算是算力网络中的核心组成，是算力网络中算网融合的重要体现之一。
中国移动、中国电信、中国信息通信研究院等研究机构在推动算力网络的发展和建设方面作出了显著的贡献，作为国内领先的通信和研究机构，这些组织开展相关体系架构、关键技术的研究，发布了有关算力网络的标准和白皮书，推动了算力网络建设。
目前，算力网络的研究呈现百花齐放的繁荣景象，但相关架构、标准的设计依赖于传统网络技术，尚未形成统一的标准体系。未来，算力网络有很大的发展前景。
以“Edge Computing”为关键词在IEEE Xplore上搜索2013—2023年论文发表情况，结果如表1-1所示。注意，表中的数据主要反映增长趋势，很多关于边缘计算的论文并未使用该关键词，故实际的论文数量应远大于表中的数据。
表1-1 论文数量年份对应表
2016年以前，边缘计算处于原始技术积累阶段；2017年至今，边缘计算开始被业内熟知，与之相关的论文发表数量快速增长，边缘计算开始飞速发展。
边缘计算受到了国际学术组织的广泛关注。IEEE、ACM和其他学术组织相继举办了相关的会议和研讨会，如IEEE International Conference on Edge Computing（EDGE）、ACM/IEEE Symposium on Edge Computing（SEC）；多个国际一流学术期刊和会议，如 IEEE Journal on Selected Areas in Communications （JSAC）、 IEEE Transactions on Mobile Computing （TMC）、 IEEE Transactions on Communications （TCOM）、 IEEE Transactions on Wireless Communications （TWC）、IEEE International Conference on Computer Communications（INFOCOM）、IEEE Global Communications Conference（GLOBECOM）、IEEE International Conference on Communications（ICC）、IEEE Wireless Communications and Networking Conference（WCNC）等也大量接收边缘计算方向的高水平论文。另外，多个国内著名学术期刊，如《中国科学：信息科学》《电子学报》《通信学报》《物联网学报》等，也大量刊载边缘计算方向的论文成果。
当前，学术界对边缘计算的研究主要集中在以下3个方面。
1）边缘计算的体系结构和架构：包括终端节点、边缘服务器、云服务器之间的协同关系，以及边缘计算中的计算、存储、网络和安全等方面的问题。
2）边缘计算的应用场景和应用程序：包括智能制造、智能城市、智能交通、医疗保健、虚拟现实、游戏等多个领域，以及在这些领域中如何设计和实现高效、可靠、安全的边缘计算应用程序。
3）边缘计算的系统优化和性能评估：包括边缘计算中的任务调度、资源管理、能耗优化等问题，以及如何通过仿真、实验和测试等手段来评估边缘计算系统的性能和可靠性。
总之，学术界对边缘计算的研究正在不断深入和拓展，未来还将有更多的关注点和挑战。
边缘计算的技术发展水平已经可以满足行业落地需求，然而，边缘计算属于新兴技术，尽管潜力巨大，但由于发展时间较短，其行业应用仍然处于探索和试验阶段，商业模式和应用场景也需要进一步明确和优化，需要行业各方共同努力，推动边缘计算的行业应用。
边缘计算应用现主要体现在以下两个方面。
1）边缘平台。边缘平台是云计算服务平台在边缘侧的延伸，满足客户对于边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。众多云计算企业，如华为、阿里巴巴、腾讯、中兴等国内企业，亚马逊、谷歌、微软等国外企业，均推出了自己的边缘计算软件平台。
2）边缘设备。边缘设备是一种内置边缘计算服务能力的硬件装置，集成于特定应用的信息系统中，实现现场级边缘计算解决方案。近年来，边缘计算在多个行业（如公共安全、交通物流、医疗保健、生活家居、消费电子、现代工业、现代农业、军事国防等）中逐步实现了应用，增强了应用性能，提高了服务质量。
随着5G/6G、物联网、人工智能等技术的快速发展，边缘计算的应用场景会越来越丰富，边缘计算也将推动数据处理和分析的方式发生根本性变化，并在未来数字化世界中发挥越来越重要的作用。
边缘计算不断吸引着工业界和学术界的高度关注，在基础理论、关键技术、创新产品方面持续取得一系列的创新性进展。
边缘计算与6G的深度融合是未来边缘计算的重要发展领域。6G移动通信网络融合卫星通信系统和地面通信系统，构建星地融合、优势互补的天地一体化网络架构，为用户提供全球无缝覆盖和大容量、高速率的通信体验。卫星通信是一种无线通信技术，它利用人造卫星在地球轨道上的位置来传输和接收信息。卫星通信与边缘计算相结合，将产生一种新的计算模式，即卫星边缘计算。在该模式下，卫星不仅是传输数据的中继站，还可以处理数据，这样可以有效缩短服务响应时间，节省卫星网络中宝贵的回传带宽资源，缓解地面数据处理中心的压力。
另外，未来边缘计算也将在如下方向持续进步。
1）边缘智能。边缘计算与人工智能的结合将成为未来的趋势。在边缘设备上运行轻量级的机器学习和深度学习算法，可以实现实时的智能决策和数据分析，提高端侧应用的智能化水平。
2）分布式边缘计算。随着物联网设备的不断增多和应用场景的复杂化，边缘计算将更加分散化。边缘节点将更广泛地部署在各种终端设备、基站、工厂和建筑等，形成庞大的边缘计算网络，实现更低时延的数据处理，提升决策能力。
3）云边端协同。边缘计算与端计算和云计算之间将形成紧密的协同关系，形成统一的云边端计算架构。通过云边端协同，运营商可以更好地统筹管理全网的各层资源，实现服务质量和用户体验的按需优化，以及网络成本和开销的有效控制。
4）安全与隐私保护。随着数据在边缘设备上的处理和存储增加，安全和隐私保护将成为关键问题。未来，边缘计算更加注重数据的安全传输、安全存储和加密技术，以确保用户数据的安全性和隐私性。
5）跨行业应用。边缘计算将在各个行业中得到广泛应用，相比现阶段更广和更深。例如，在智能交通领域，边缘计算可以实现实时的交通监控和智能导航；在工业自动化领域，边缘计算可以优化生产过程和提高安全性；在医疗保健领域，边缘计算可以支持远程医疗和健康监测；等等。
总而言之，未来边缘计算将实现更加分布式、智能化和安全化的发展。它将与人工智能、物联网、云计算等技术相结合，为各种行业和领域带来更多创新和发展机会。