北京研精毕智信息咨询有限公司

随着物联网、AI、5G等技术的快速发展和规模化应用，边端侧的连接和数据正在呈指数级增长，数据类型、数据生产和消费速度都在持续增加，各类场景对于计算服务的低时延、低成本要求逐渐提升，边缘计算能够在一定程度上解决集中式数据中心的响应时间长、带宽成本高等问题。

一、边缘计算行业概述

1、定义与原理

根据市场调研报告指出，边缘计算是一种将计算和数据存储靠近数据源或用户的分布式计算模式，它在网络边缘侧构建融合了网络、计算、存储以及应用处理能力的开放平台，以就近提供智能服务，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。与传统云计算依赖集中式数据中心处理数据不同，边缘计算将部分或全部计算任务迁移到更接近数据产生源头或用户的边缘设备上执行，比如路由器、交换机、传感器、智能终端以及本地服务器等，这些边缘设备具备一定的计算和存储资源，能够对数据进行即时处理和分析，从而显著减少数据传输的延迟和网络带宽的压力。

例如，在工业生产场景中，生产线上的传感器可实时采集设备的运行数据，这些数据直接在车间的边缘服务器上进行分析和处理，快速判断设备是否存在故障隐患，并及时采取相应措施，避免将大量原始数据传输到云端数据中心，节省了传输时间和带宽成本，同时确保了生产过程的连续性和稳定性。在智能交通系统里，车辆和路边的交通传感器所收集的交通流量、车速、车辆位置等信息，通过部署在附近的边缘计算设备进行实时处理和分析，能够迅速识别交通拥堵、事故等异常情况，并即刻向相关车辆和交通管理部门发送预警信息，实现高效的交通流量调控和事故应急响应，大大提升了交通管理的效率和安全性，而这一切都得益于边缘计算将计算资源靠近数据源，使得数据处理和决策能够在极短的时间内完成，满足了交通场景对实时性的严格要求。

2、发展历程

边缘计算的发展历程可追溯至上世纪末，最初源于 Akamai 公司在 1998 年提出的内容分发网络（CDN），其核心思想是通过在各地部署缓存服务器，将用户的访问指向距离最近的缓存服务器，从而降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率，这为边缘计算的发展奠定了基础，初步体现了将数据处理靠近用户的理念。

2005 年，美国韦恩州立大学施巍松教授的团队提出功能缓存的概念，并应用于个性化邮箱管理服务，以节省延迟和带宽，进一步推动了边缘计算相关理论的发展。2009 年，Satyanarayanan 等人提出的 Cloudlet 概念，作为部署在网络边缘、与互联网连接且资源丰富的主机，能够为移动设备提供服务，类似于 “小朵云”，强调将云服务器的功能下行至边缘服务器，减少带宽和时延，使得边缘计算的架构和功能逐渐清晰。

随着物联网技术的兴起和普及，边缘数据呈爆发性增长，为解决数据传输、计算和存储过程中的问题，研究者开始探索在靠近数据生产者的边缘增加数据处理功能，如移动边缘计算（MEC）、雾计算等新兴概念相继涌现。其中，移动边缘计算是指在接近移动用户的无线接入网范围内，提供信息技术服务和云计算能力的一种新的网络结构，通过在边缘服务器上完成终端数据的计算任务，有效降低了数据传输延迟，提高了服务质量和用户体验；雾计算则由思科公司于 2012 年提出，定义为迁移云计算中心任务到网络边缘设备执行的一种高度虚拟化计算平台，旨在缓解主干链路的带宽负载和能耗压力，雾计算与边缘计算在概念和应用场景上有诸多相似之处，但雾计算更侧重于基础设施之间的分布式资源共享，而边缘计算除关注基础设施外，还着重于边缘设备的资源管理以及各层级之间的合作。

2013 年，美国太平洋西北国家实验室的 Ryan LaMothe 正式提出 “edge computing” 一词，此时边缘计算的涵义涵盖了云服务功能的下行以及万物互联服务的上行，标志着现代边缘计算概念的正式确立。

2015 - 2017 年，边缘计算进入快速增长期，因其能够满足万物互联的需求，受到了学术界和产业界的广泛关注。在政府层面，美国自然科学基金委（NSF）将边缘计算列为突出领域，积极推动相关研究和讨论；学术界也对边缘计算展开了深入研究，施巍松教授团队给出了边缘计算的正式定义，明确了其操作对象和边缘的范围，为边缘计算的理论发展提供了重要支撑。

近年来，边缘计算更是进入了高速发展阶段，成为各大科技公司战略布局的重点方向，广泛应用于智能制造、智慧城市、自动驾驶、医疗健康、媒体与娱乐等多个领域，推动了各行业的数字化转型和智能化升级，并且随着 5G、人工智能、物联网等技术的不断发展和融合，边缘计算的应用场景和技术能力还在持续拓展和深化，展现出广阔的发展前景和潜力，逐渐成为现代信息技术领域不可或缺的重要组成部分，为构建更加智能、高效、安全的数字化社会提供了关键支撑。

二、边缘计算行业应用领域

1、工业制造

据调研报告报告进行披露，在工业制造领域，边缘计算得到了广泛应用。例如在汽车制造中，通过在生产线上部署边缘计算设备，对机器人、自动化设备以及传感器等产生的大量数据进行实时采集和分析，实现设备的精准控制和故障预测，提高生产效率和产品质量。以某汽车生产厂为例，其采用边缘计算技术对焊接机器人的工作数据进行实时监测和分析，能够及时发现焊接过程中的异常情况，并迅速调整机器人的参数，将次品率降低了约 15%，同时由于减少了故障停机时间，生产效率提升了约 10%。

在智能制造生产线方面，边缘计算可实现设备之间的协同作业和智能调度。通过对生产线上各设备的运行状态、生产进度等数据的实时处理，优化生产流程，减少生产周期和成本。例如某电子产品制造企业利用边缘计算技术，实现了生产线上物料配送、设备加工和产品检测等环节的无缝衔接，使整体生产效率提高了 20%，库存周转率提升了 30%，有效增强了企业的市场竞争力。

2、智慧城市

智慧城市建设是边缘计算的重要应用场景之一。在交通管理方面，边缘计算可用于智能交通信号灯控制。通过在路口部署边缘计算设备，实时采集交通流量、车速等数据，并进行分析处理，根据实际交通状况动态调整信号灯的配时方案，减少车辆等待时间和拥堵情况。据相关数据显示，采用边缘计算的智能交通信号灯系统，可使城市道路通行能力提高 10% - 20%，车辆平均等待时间缩短 20% - 30%。

在公共安全领域，边缘计算助力安防监控系统实现实时智能分析。摄像头采集的视频数据在边缘设备上进行初步处理，快速识别异常行为和事件，如人员聚集、闯入等，并及时发出警报，提高安全防范的及时性和准确性。例如某城市在部分重点区域部署了基于边缘计算的安防监控系统后，犯罪事件响应时间缩短了 50%，有效维护了城市的安全稳定。

在环境监测方面，边缘计算可对分布在城市各处的环境传感器数据进行实时处理和分析，如空气质量、噪音、水质等数据，及时发现环境问题并采取相应措施，提升城市环境质量和居民生活舒适度。

3、医疗健康

在医疗健康领域，边缘计算为远程医疗和智能医疗设备提供了有力支持。在远程医疗中，患者使用的可穿戴医疗设备，如智能手环、血压计等，通过边缘计算设备对采集到的生理数据进行实时处理和分析，如心率、血压、睡眠质量等数据，判断患者的健康状况，并将异常数据及时上传至医院的医疗信息系统，医生可根据这些数据进行远程诊断和治疗建议，提高医疗服务的可及性和及时性。例如某远程医疗项目中，通过边缘计算对患者的生理数据进行实时监测和分析，使得医生能够提前发现潜在的健康问题，干预率提高了 30%，有效降低了患者病情恶化的风险。

对于智能医疗设备，如医院内的影像诊断设备、监护设备等，边缘计算可在设备本地进行数据处理和分析，快速生成诊断结果，减少数据传输延迟，提高诊断效率和准确性，同时也有助于保护患者的隐私数据。

4、其他领域

边缘计算在农业领域，可实现精准农业。通过在农田中部署传感器和边缘计算设备，实时采集土壤湿度、温度、养分含量以及气象数据等，根据这些数据进行精准灌溉、施肥和病虫害防治决策，提高农业生产效率，减少资源浪费，实现农业的可持续发展。例如某智慧农场采用边缘计算技术后，灌溉用水减少了约 20%，肥料利用率提高了 15%，农作物产量增加了 10%。

在物流领域，边缘计算用于物流车辆的实时追踪和货物状态监测。通过在车辆上安装边缘计算设备，结合卫星定位、传感器等技术，实时获取车辆位置、行驶速度、货物温度和湿度等信息，并进行分析处理，优化物流运输路线，确保货物安全和及时送达，提高物流运营效率和客户满意度。

在能源领域，边缘计算可应用于智能电网的能源管理。通过对分布式能源资源（如太阳能、风能发电设备）以及电网中各节点的数据进行实时采集和分析，实现能源的优化调度和分配，提高能源利用效率，降低能源损耗，保障电网的稳定运行，例如某智能电网试点项目中，通过边缘计算实现了对分布式能源的有效管理和调度，能源损耗降低了约 10%，供电可靠性提高了 15%。

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