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边缘计算行业与应用正在引领数字化时代的浪潮，它们不仅改变了数据处理和分析的方式，还催生了各种创新应用。从物联网设备的实时监控和智能工厂的自动化到自动驾驶汽车的智能决策及医疗保健领域的远程诊断，边缘计算的应用广泛且多样化。其核心优势在于降低数据传输时延、提高响应速度，同时确保数据隐私和安全。边缘计算在信息产业中崭露头角，为企业和消费者带来了更高效、更智能化的解决方案，创造了新的商机，预示了其未来无限的潜力和可能性。
边缘计算在全球范围内得到了广泛的关注和应用。下面我们从市场规模和竞争格局两个角度对边缘计算的行业现状进行简单分析。
随着互联网、物联网和移动通信的不断发展，边缘计算的市场需求正在不断增加，各行业对边缘计算的需求也在持续增长。
在国内，根据IDC（International Data Corporation）统计数据，2021年中国边缘计算市场规模达到33.1亿美元，较2020年增长23.9%。随着靠近数据产生端的边缘应用场景逐渐丰富，边缘定制服务器需求快速增长，以适应复杂多样的部署环境和业务需求，2022年，中国边缘硬件市场专用服务器总出货量达到3.4万台，边缘服务器市场规模达到约40亿美元。2023年，中国边缘计算服务器市场仍保持稳步增长，上半年中国定制边缘专用服务器市场规模达到1.3亿美元，同比增长49%。估计2027年中国边缘计算服务器整体市场规模将达到111亿美元，整体市场规模年复合增长率将达到23.1%。
在国际上，全球边缘计算市场受到5G、物联网等技术飞速发展的推动，处于蓬勃发展阶段。Grand View Research数据显示，2022年全球边缘计算市场规模达到112.4亿美元，其中工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT）领域应用占比超过29%。随着物联网设备数量呈指数级增长，集中式云架构可能面临处理海量数据的挑战，边缘计算提升了可扩展性、响应能力、安全性和隐私性，具备应对不断演进的物联网生态系统需求的潜力，应用场景广阔，初步预测到2028年，全球边缘计算市场规模可以超过580亿美元。
边缘计算涉及多个领域，细分市场广阔，市场潜力巨大。本土企业积极迎头赶上了这一行业的发展，因此中国边缘计算产业的发展与国际同步，涌现出了许多积极布局边缘计算市场的本土企业，未来发展前景十分可观。同时，边缘计算领域由于其多样性和广泛性，市场容量巨大，因此形成了多家巨头共存的竞争格局。
另外，算力网络的不断完善离不开功能强大的边缘计算平台。近年来，我国高度重视边缘计算的发展。国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》，强调推进云网协同和算网融合发展，加强面向特定场景的边缘计算能力，强化算力统筹和智能调度；工业和信息化部等部门印发了《5G应用“扬帆”行动计划（2021—2023年）》《新型数据中心发展三年行动计划（2021—2023年）》《工业互联网综合标准化体系建设指南（2021版）》等相关文件，持续加快推进边缘计算在产业界的应用与发展。
边缘计算产业的完整价值链覆盖了上游、中游和下游3个关键环节。
在上游，硬件供应商和芯片制造商为边缘计算设备提供关键组件，确保其性能和可靠性。
上游涌现了多家领先厂商，它们在提供硬件、处理器和技术方面发挥着关键作用。Intel以其Xeon处理器和Movidius视觉处理器等产品而著称，为边缘计算提供强大的处理能力；NVIDIA以GPU技术为基础，推出了Jetson系列处理器，专注于处理视觉、机器学习和人工智能任务；ARM则提供用于嵌入式系统和边缘计算的处理器架构，广泛应用于移动设备和物联网设备；Qualcomm作为一家以研制移动芯片为主的公司，也在边缘计算领域提供了处理器和技术。此外，DELL、HPE、Lenovo等大型IT设备制造商以及Siemens、Schneider Electric等工业自动化和物联网领域的公司也提供各种边缘计算解决方案，包括硬件设备、服务器和边缘节点设备等。这些上游厂商的不懈努力为边缘计算提供了强大的基础设施和工具，推动了这一领域的持续发展。
中游环节包含软件开发者、平台提供商和通信网络设备提供商，他们共同构建边缘计算的基础设施和生态系统。软件开发者负责创建应用程序和操作系统，平台提供商提供边缘计算平台服务，而通信网络设备提供商确保设备之间稳定的通信连接。
在国内，各大软件巨头在边缘计算领域积极布局，推出了各自的边缘计算软件平台。华为云推出了华为云IoT边缘，这是一个在边缘侧融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘服务，满足实时业务和应用智能的需求。阿里巴巴提出的物联网边缘计算则是一款物联网信息一体化解决方案，与阿里云大数据联动，打造云边端联动协同的计算体系。腾讯云物联网边缘计算平台（IoT Edge Computing Platform，IECP）将云端服务拓展到边缘侧，让用户在本地的计算硬件上创建连接IoT设备的本地边缘计算节点。此外，中兴通讯提供的Common Edge边缘计算解决方案通过与运营商网络的结合，提供了一个全新的网络架构，创造了性能高、时延低、带宽大的服务环境。
在国际上，亚马逊、谷歌和微软等云巨头也纷纷推出了边缘计算系统。亚马逊的AWS IoT Greengrass允许物联网设备和边缘设备在本地进行计算和数据处理，以提高性能、降低时延，并保持在云连接不稳定情况下的可用性。Google Distributed Cloud允许客户使用Google Cloud服务在本地迁移应用并处理数据，并可以在Google的网络边缘、运营商边缘、客户边缘和客户数据中心4个位置运行服务。微软的Azure专用多接入边缘计算结合网络功能、应用程序与边缘化的Azure服务，提供高性能、低时延的解决方案，满足企业的现代化业务要求。这些巨头在边缘计算领域的竞争格局愈发明朗，形成了一个庞大的边缘计算产业，为未来提供了广泛的应用前景。
至于下游，行业应用开发商则负责开发和推广基于边缘计算的具体应用，满足智能城市、工业自动化等领域的需求。最终，企业终端用户通过采用边缘计算技术来优化业务流程、提高效率，从而受益于整个产业链的发展。
AWS（Amazon Web Services）提供了用于存储、分析和部署边缘计算应用的各种云服务，如AWS IoT Core和AWS Greengrass；Azure提供了包括Azure IoT Hub和Azure IoT Edge在内的各种云服务，用于支持边缘计算应用；具有分布式数据库解决方案的公司，如MongoDB等，在下游存储和处理边缘计算生成的数据；IBM Edge Application Manager是IBM提供的边缘计算应用管理解决方案，用于在边缘计算节点上部署和管理应用程序；VMware Pulse IoT Center提供设备管理和监控功能，支持在边缘设备上部署和管理应用。
这种紧密合作的价值链使得边缘计算产业得以协同推进，不断创新并适应不同行业的需求。这意味着在未来的竞争格局中，可能会有更多的参与者进入市场，从而推动边缘计算技术的发展和应用。
边缘计算目前处于蓬勃发展的阶段，呈现出以下5个显著特点。
1）多方竞争格局。行业内存在多个竞争巨头，包括云计算巨头（如阿里云、腾讯云、百度智能云）、设备制造商（如华为、中兴通讯）、CDN服务提供商（如网宿科技）及一系列创业公司。这种竞争格局推动了边缘计算技术和服务的不断创新。
2）全产业链发展。边缘计算的产业链完整，覆盖了硬件供应商、芯片制造商、软件开发者、平台提供商、通信网络设备提供商及行业应用开发商等多个环节。这有助于形成一个紧密的合作体系，推动整个行业的协同发展。
3）政府政策支持。我国政府高度重视边缘计算的发展，通过文件发布和政策制定，推动云网协同和算网融合发展，强调推进边缘计算能力面向特定场景的应用，加强算力统筹和智能调度。这些政策为行业提供了支持和方向。
4）技术驱动和应用场景多元。边缘计算的发展受到技术创新的推动，包括芯片技术、网络技术、智能算法等方面的不断突破。同时，边缘计算在智能城市、工业自动化等领域的应用场景多元，为不同行业提供了面向其特定需求和挑战的解决方案。
5）国际化竞争。国际上的云计算巨头（如亚马逊、谷歌、微软）也在边缘计算领域投入了大量资源，推出了相应的系统和服务。这加剧了全球范围内的竞争，也为国内企业提供了更广泛的合作和市场机会。
边缘计算作为一种新生的计算形式，不仅在技术上不断成熟，还在商业应用中迅速扩展。未来，随着更多的创新和投资，会有更多令人激动的边缘计算应用和解决方案出现，为我们的数字世界带来更多的便利和效益。
边缘计算将计算资源和数据处理能力推进至靠近数据源头的网络边缘侧，能够为使用者提供即时计算、数据存储和网络通信等服务，具有时延低、效率高、实时性好、安全可靠的特点，在产业界具有极高的应用价值。本小节我们主要介绍边缘计算在产业界的一些具体应用。
当今，城市规模不断扩大，城市人口不断增长，城市管理问题日益突出，城市治安、灾害预警、公共卫生等问题备受关注，为此，公安部牵头提出了平安城市这一特大综合性信息化管理系统，以满足社会治安和灾害防控等需求。
我国的平安城市建设具有监控点多、信息量大、存储时间长及7×24小时不间断等特点，由此产生的海量数据如果全部由云端处理，会对核心网络造成极大的压力。而边缘计算有其特有的网络架构优势，可以在靠近数据源的地方实时处理任务，能够极大地提高工作效率，节省网络资源。目前，边缘计算在公共安全领域已有广泛应用。
1）实时监测与目标识别。在城市内广泛分布的传感器和摄像头会生成大量的实时数据。通过采用边缘计算技术，可以在接近数据源的地方对这些数据进行即时处理，从而减轻云中心的数据处理负担。借助城市中的摄像头，边缘计算还可以实现目标识别，例如检测交通事故、危险行为或突发事件。这种边缘计算技术使前端摄像头能够从仅仅“看得见，看得清”升级为“看得懂”，有助于执法部门更迅速地响应警情，提高城市的安全性。
2）危急事件的快速响应。在突发自然灾害、恐怖袭击或公共卫生事件等紧急情况下，传统的云计算架构可能会受到网络时延的限制，而边缘计算则能够在离事件发生地点最近的位置实时处理数据和发出警报。这种实时性有助于应急服务部门和执法部门更快速地响应紧急情况，采取行动，降低风险和损失。
3）隐私保护与数据安全。边缘计算通过将数据处理本地化，降低了数据传输的需求，减少了数据在互联网上的暴露。在边缘设备上处理数据，公共安全机构可以更好地掌握数据的流向和存储位置，从而更好地保护敏感信息。这种本地数据处理不仅提高了数据的安全性，还降低了数据被窃取或滥用的风险。对于公众而言，这种方法为个人隐私提供了更强有力的保护，让人们更加放心地参与各种与公共安全相关的活动。
从实时监测与目标识别到对危急事件的快速响应，再到隐私保护与数据安全，边缘计算的应用范围广泛，为城市管理者和执法部门提供了更快速、更智能、更安全的工具。通过采用边缘计算技术，我们能够更好地保护城市居民的安全和隐私，提高社会的紧急响应能力，为城市的公共安全建设提供强有力的支持。
交通问题一直是城市管理的核心问题之一，交通拥堵、交通事故和道路规划等问题与居民的生活质量密切相关。为解决这些问题，改善居民出行体验，智慧交通这一概念应运而生。
智慧交通是以互联网、物联网等网络组合为基础，以智慧路网、智慧装备、智慧出行、智慧管理为重要内容的交通发展新模式，具有信息联通、实时监控、管理协同、人物合一的基本特征。边缘计算作为一种新兴的计算模式，在其中发挥了巨大作用 [5] 。
1）交通监测。智慧交通系统需要交通流量、车辆位置和路况等实况信息来实现实时交通监测与智能信号控制。在此过程中，边缘计算节点可以利用分布在城市各个角落的传感器和监控摄像头收集大量实时数据，生成交通热图，智能控制交通信号，从交通管理者层面减少交通拥堵的发生。
2）自动驾驶。自动驾驶作为智能交通的另一个重要组成部分，在改善交通方面也有远大的前景。自动驾驶车辆依赖大量的传感器进行环境感知和决策制定，如果沿用云计算模式，网络状况不稳定带来的时延可能会导致严重的安全问题和效率问题，这时边缘计算的作用就显得尤为突出。通过将算力部署在车辆附近的边缘节点上，车辆可以实现低时延的数据分析与反应，更快地做出决策，再结合智慧交通系统的交通热图，选择合适的路线通行，就能从车辆层面减少拥堵的发生。
3）车联网。边缘计算可以为车辆提供处理视频、音频和信号数据所需要的架构、服务和支持，降低端到端的时延，使数据能够更快地被处理，避免数据处理过程过长而导致交通事故。通过接入互联网，车辆能够与其他车辆通信，告知它们任何预期的风险或者交通拥堵。
4）快递物流。通过在物流包裹上安装识别标签，可以实时感知和传输货物的位置信息，并且结合深度学习算法，利用各类无人设备可以实现自动化分拣，这为物流行业带来了更高的货物追踪可视性和可追踪性。同时，在运输车辆上安装的各类边缘计算设备可以实时监测车辆的行驶状态，自主识别并判断潜在的安全风险，从而保障运输过程的安全。
边缘计算在智慧交通中的应用发挥了关键作用，在交通监测、自动驾驶、车联网和快递物流等方面都产生了积极影响。通过在城市各个角落部署边缘计算节点，我们能够实现实时数据采集、分析和决策，减少交通拥堵、提高交通安全性，同时也为自动化驾驶和物流管理提供更强大的支持，从而构建一个和谐且强大的智慧交通生态系统，为城市建设注入更多的智慧与效率。
远程医疗是指通过互联网与通信技术来进行医疗服务的一种医疗方式，让患者无须亲自去医院就能享受医疗建议、健康监督以及病情诊断等服务。随着各种医疗物联网设备的普及，远程医疗的应用日益普遍，随之而来的是海量的数据，处理这些数据需要大量带宽与更大的云存储空间，这对医院的数据隐私保护也提出了更高的要求。
边缘计算技术将计算能力部署在数据源附近，减少了数据量与网络时延。患者可以通过各种医疗设备（如心率检测仪、血压计、血糖仪等）收集生理数据，并将其传输至边缘计算节点进行实时处理和分析，从而使医生能够及时做出诊断，提高医疗服务的质量，缩短诊断和治疗的时间，提升患者的就医体验 [6] 。
得益于边缘计算与5G技术的结合，远程手术这一创新性的医疗实践已经变得更加可行与可靠。边缘计算技术将算力部署在手术室，5G通信技术实现了极低时延通信，医护人员可以实时接收高清图像与声音反馈并精准操作医疗器械，极大地提高了手术的可靠性与成功率。
此外，边缘计算还具有极强的可拓展性，助力医疗系统实现更强的适应性和可持续性。边缘计算允许医疗机构根据其需求自由分配计算资源，构建合适的基础设施，具有极大的灵活性。此外，在紧急情况和突发事件中，边缘计算的灵活性使医疗机构能够快速响应，迅速部署额外的算力，以处理大量患者数据和支持医疗决策。
与此同时，边缘计算在患者隐私保护方面也具有天然的优势。边缘计算减少了传输至云中心的数据量，削减了需要接触数据的中间环节，有利于保护患者隐私，降低数据泄露的风险。此外，边缘设备具有的强大加密技术可以有效防止未经授权的访问，确保了患者的数据安全。
边缘计算在赋能医疗保健行业，助力医护人员提供更加高效、可靠的医疗服务的同时，拓展了医疗服务的范围，为医疗保健行业的发展开拓了新的方向，让医疗服务不再局限于地域范围，减少了患者的就医成本，也为平衡地区医疗资源作出了卓越的贡献。
随着物联网技术的不断进步，智能家居系统也日益完善。这些系统依靠大量物联网设备实时监测和控制家庭内部状态，接收控制指令，从而有效地提升家庭的安全性、便利性和舒适性 [6] 。边缘计算在智能家居方面主要有以下4个应用场景。
1）智能家居。边缘计算为家居领域带来了革命性的改变，它使家居系统具有了一定的数据处理能力，为家居生活带来了新的可能。这一技术使得家居设备能够在家庭内部实时处理和分析数据，无须云端介入，因此家居系统能够更快地响应指令，实现高度自动化的家庭生活。不同的家居设备系统可以实现高度的互联互通与协同工作，实现更加智能、高度自定义的家庭环境。
2）家庭安防。家庭安防系统也受益于边缘计算技术，它可以实时监测异常情况或者非法入侵。家庭中遍布的摄像头与传感器可以实时监测各种异常情况，同时家庭中的边缘服务器利用视频分析和识别技术，通过深度学习算法进行目标检测与识别，可以自动识别出人员、车辆及各种异常情况，减少误报和漏报，提高监控的准确性和可靠性，提供更加安全智能的家居环境。
3）能源管理。边缘计算设备能够更加精确地根据家庭成员的需求和生活模式调整能源使用，智能控制温控系统与照明系统，根据家庭成员的需求与状态调节室内温度与照明，减少能源浪费，提高能源利用效率，为可持续发展作出贡献。
4）隐私保护。涉及家庭数据的隐私性问题时，用户并不倾向于让云端提供家居服务，而边缘计算允许家居设备在本地进行数据处理和分析，不必将数据传输至云服务器，减少了家庭数据被窃取的风险，增强了用户对个人数据的掌控力。此外，边缘计算的端到端加密通信和安全传输技术进一步增强了智能家居系统的隐私保护能力，为用户提供了安全可靠的家居服务。
边缘计算与智能家居的结合代表着未来家居生活的发展趋势。它不仅为家居生活提供了更多便利，还为住户创造了更加智能、高效、舒适的家庭环境，为家庭生活带来了更多的可能性。
在数字化时代，消费电子已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。从云游戏、可穿戴技术到虚拟现实体验，消费电子产品不仅为我们带来了便利，还赋予了我们更多互联网连接和智能化的能力。而在这一领域的创新和进步中，边缘计算技术扮演着越来越重要的角色 [6] 。
1）边缘计算与云游戏。云游戏的显著特点之一是其对实时性的要求极高，通常玩家对时延的容忍度在50毫秒以下，这对硬件性能和网络稳定性提出了极高的要求。为了满足这一要求，我们可以通过在离用户更近的边缘节点上部署云游戏实例来优化服务，它允许厂商根据网络、算力等需求实时分配计算资源，实现就近接入，缩短传输线路，大幅降低游戏时延，在优化流量成本的同时提升并发能力。
2）边缘计算与虚拟现实（Virtual Reality，VR）。VR具有的高清晰度、高流畅性和极致的交互体验与VR设备的轻量化要求对传统的网络和计算方式提出了巨大的挑战。边缘计算在这些方面具有天然的优势。边缘计算将计算资源推向距离用户设备更近的边缘节点，显著降低了设备时延。同时，边缘节点具备的强大计算能力可以用于实时图像渲染和处理及用户数据捕捉，确保用户看到的虚拟世界与他们的动作和环境保持高度同步，从而确保虚拟元素与真实世界的交互更加自然。
3）边缘计算与智慧零售。随着网络建设的不断发展，消费者的购物习惯发生了巨大变化。人们逐渐熟悉了无人售货，而商家也趋向于利用网络平台来降低经营成本。在各类零售场所中，结合门店内的摄像头等设备的边缘计算发挥了关键作用，它能够生成顾客消费热力分布图，感知商品销售情况，进行销售态势的分析和预测，为零售店的营销、销售和产品规划提供决策支持，从而提升门店的服务水平和盈利能力。
边缘计算在消费电子领域的广泛应用为我们的日常生活带来了更多便利和智能化体验。随着技术的不断进步，我们期待边缘计算继续推动消费电子领域的创新，在未来取得更多令人兴奋的发展。
智慧工厂是制造业的一项革命性创新，它的理念是将数字化技术与自动化流程融入工业生产过程中，从而提高生产效率，降低生产成本，优化资源利用，同时提高产品质量。在智慧工厂中，边缘计算以其独特的优势发挥着至关重要的作用 [7] 。
1）边缘计算为智慧工厂提供了强大的数据处理能力。边缘计算节点能够实时分析和处理生产线上的各类传感器生成的大量即时数据，帮助管理人员掌握生产线的详细信息，更准确地了解生产进程，从而及时调整生产计划，及时发现潜在问题并进行调整。这有助于减少废品率，提高产品质量，更好地实现智能化生产。
2）边缘计算为工业制造提供了高度的灵活性与可拓展性。边缘计算节点易于添加和修改的特性能够让工厂在不大量改造基础设施的情况下根据需求动态地调整计算和存储资源，降低工厂转型和拓建的成本，提高生产的连续性。因此，智慧工厂在制造业中更加具有竞争力，生产者可以快速推陈出新、调整生产线以响应市场变化，从而获得更大的增长潜力，这有利于生产者在时刻波动的市场中保持竞争优势。
3）边缘计算为工厂提供了新的信息保护方案。边缘计算在生产信息、工艺参数与产品设计等机密信息的保护方面也有其独特优势。在系统部署边缘设备的自动化工厂中，敏感数据可以始终保持在工厂内部的边缘服务器中流转与存储，减少了数据流出的机会，可以有效地减少数据被拦截或窃取的风险，从而有效地保护企业的知识产权与技术内容。
4）边缘计算为行业降低了生产成本。能源成本是工业生产中的重要支出之一。通过在设备和工厂中部署传感器和智能控制系统，边缘设备可以实时监测能源消耗情况，并自动调整设备的运行模式以节省能源。边缘计算也可以用于供应链管理。通过实时监测供应链的各个环节，边缘设备可以帮助企业优化库存管理、生产计划和物流。这有助于减少生产停滞，提高供应链的效率。
边缘计算在制造业的发展中扮演了不可或缺的角色，它以强大的数据处理能力、高度的灵活性与极佳的隐私保护能力为制造业带来了巨大的变革和提升。工业生产不再是各类设备的机械运行，而是一个高度数字化、智能化的工业生态系统。
边缘计算在现代农业中的广泛应用代表了农业领域的数字化和智能化新趋势，为农业提供了新的发展方向。边缘计算在养殖业和畜牧业的应用可以为农业提供新的活力，提高农业生产的效率和农产品的质量，同时也能解放从业者，减轻工作压力，改善工作环境，为广大劳动者带来福祉 [8] 。
在温室大棚场景中，对作物的生产环境和生长环节进行精细的控制和管理是最重要的环节。通过大规模部署传感器和摄像头，管理者能够实时监测并掌握关键的环境参数，如气温、土壤湿度、光照等，从而确保温室内的作物能够在最理想的条件下生长。这些传感器和摄像头的数据不仅提供了实时的环境信息，还为智能化农机的运作提供了基础。边缘计算节点能够即时处理这些数据，使农业从业者可以根据实时信息做出决策，以实现精准的农业管理。具体而言，边缘计算技术支持精确施肥、智能灌溉和自动化收割等应用，这些应用不仅提高了农业的效率，还有助于资源的有效利用，减少浪费，推动智慧农业的可持续发展。
在畜牧业养殖场环境中，管理猪、牛、羊等畜牧产品涉及一系列复杂的挑战。这些畜牧产品是活体生物，其行动轨迹难以预测，而养殖场内的摄像头视野受限，无法全面监控每个动物的运动情况。因此，通常需要人员进行巡逻检查，以确保畜牧资产的状况和健康。为了应对这一问题，养殖场引入边缘计算技术，通过在养殖场中安装边缘计算设备，并搭载视觉识别技术，实现对每头牲畜的识别、运动轨迹和健康状况的实时检测。这意味着畜牧场主可以更有效地监控和管理养殖场内的动物，确保它们的健康和行为符合预期。此外，在特殊的放养环境中，还可以部署配备摄像头的车辆或者无人机，以进行更广泛区域的监控。这种方式可以监测大范围区域，提高管理人员的工作效率。
边缘计算与现代农业的结合展示了数字技术在农业领域的无限潜力，为现代农业注入了新的活力。从实时数据采集到智能化农机的运用，边缘计算技术已经成为农业管理和生产的关键支持工具。边缘计算的不断发展将持续推动农业向着更加智能、高效和可持续的方向前进。
在现代军事环境中，信息的快速获取、实时数据处理和即时决策制定至关重要。
在战场这种资源受限的环境中，战场网络常常面临诸多挑战。首先，战场环境具有极快速的时空特征演变，包括信号遮挡、电磁干扰、爆炸辐射、通信中断及设施损毁等，这些因素会导致网络通信不稳定和不可靠。其次，各类军事装备通常需要大量及时的响应和高计算能力的支持，而各类便携式和移动式武器装备以及指挥设备的计算资源有限，难以有效满足计算需求。这些因素使得在战场上维护稳定、高效的通信和计算环境成为一项具有挑战性的任务。
因此，军事领域需要考虑利用边缘计算技术和架构，实现更快速、更安全和更可靠的数据处理和决策。将计算资源部署在战场前沿可以降低数据传输和处理的时延，提高军队的反应速度和效能。边缘计算的军事应用构想如下。
1）情报侦察与感知。军事侦察在军事作战中具有至关重要的地位，它提供了关于敌人的意图、行动和战场环境的重要信息，为军事决策提供了坚实的基础。军队可以大量部署无人机、侦察机等无人设备，实时获取关键信息，同时利用边缘智能进行快速情报分析与目标识别，协助指挥中心进行实时决策。
2）地区安防与监测。无论是战时还是平时，军队和武警都有大量的安保任务。以往通常采取派遣士兵进行昼夜巡逻的方式，不仅消耗大量的人力物力，而且由于实地状况的不同，安排可能出现纰漏。可以在关键区域部署传感器和摄像头等设备，实时获取关键信息，同时边缘计算的高度机动性和灵活性也能适应各类场景，无论是战场还是后方，军方都能够快速进行设备部署，应对威胁。
3）保密通信。在高度对抗的战场环境下，只要通过网络传输信息，就有被敌方截获、破坏和篡改的风险。利用边缘计算，信息发出者可以在终端进行数据预处理，加密通信内容，减小泄密风险。同时，战场条件通常十分恶劣，可能存在高温、高湿和电磁干扰等，边缘计算设备良好的耐用性与抗干扰能力可以适应这一环境，保障通信的完整与稳定。此外，边缘计算设备具有高度的机动性和适应性，可以轻松部署在各种军事平台上，包括战术车辆、飞机和士兵的装备中。这种便携性使通信能力能够随时随地为军队提供连接，无论是在陆地、海洋还是空中。
目前，边缘计算的军事应用已经崭露头角。
1）Maven。由美国国防部发起的Maven项目是一个利用人工智能和边缘计算技术来分析军事情报的项目。它使用机器学习和计算能力，分析大量的图像和视频数据，以支持情报收集、目标识别和情报分析。这个项目的目标是提供更快速、准确和自动化的情报支持，以加强美国军队的军事优势。
2）TAK（Tactical Assault Kit）。TAK是一款用于战术通信和情报共享的移动应用程序，广泛应用于美国军队和其他盟国的军事行动中。它使用边缘计算技术，允许士兵和指挥官实时共享地理位置、情报数据和战术信息。TAK提供了一种高度互操作的通信平台，有助于增强战场上的协同作战。
3）JADC2（联合全域指挥与控制）。JADC2是美国军方的一个综合项目，旨在提高军队各部门之间的协同作战能力。它涵盖了边缘计算、人工智能和大数据分析等技术，以支持更快速、更智能的战场决策和行动。
4）OFFSET（OFFensive Swarm-Enabled Tactics）。美国国防高级研究计划局（DARPA）的OFFSET项目旨在开发使用边缘计算的自主无人机和机器人系统，以支持未来的军事作战。这个项目研究了如何在战场上部署自主军事机器人，以增强部队的作战能力。
5）JEDI（Joint Enterprise Defense Infrastructure）。美国国防部的JEDI项目旨在建立云计算和边缘计算基础设施，以支持各种军事应用，包括情报收集、作战计划、后勤支持等。
边缘计算已经成为现代军事战略的重要组成部分，塑造着未来军事操作的面貌。随着技术的不断演进，边缘计算将继续在军事领域中发挥不可或缺的作用，为国家安全和国防力量的现代化提供强有力的支持。
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。
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。
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。