边缘计算 (Edge Computing) 是当前技术领域的一个关键发展方向，旨在将数据处理能力带到数据产生的源头，即网络的“边缘”。这种分布式计算范式的目的是减少延迟，提升实时处理能力，并减轻云中心承担的数据传输负担。在许多要求高实时性的应用场景中，如物联网(IoT)、自动驾驶汽车及实时分析，边缘计算已成为不可或缺的组成部分。
边缘计算的核心特点包括接近数据源处理，以减少数据传输距离和时间，增加系统的冗余和容错能力，从而即使在云连接中断的情况下也能保持运行。此外，边缘计算支持水平扩展，通过增加边缘设备或服务器以应对增长的处理需求。在安全方面，边缘计算通过本地数据处理，降低了数据在传输过程中被拦截的风险，同时也支持实时数据处理和决策，这对于自动驾驶汽车和工业自动化等应用尤为关键。
边缘计算的应用领域广泛，包括但不限于物联网设备的实时数据处理、自动驾驶汽车的即时决策支持、智慧城市的交通管理和环境监测、生产线的预测性维护和自动化、健康防护中的远程患者监测和医疗设备数据分析，以及零售行业中提升店内顾客体验和库存管理的应用。
通过将计算能力布置在网络的边缘，边缘计算不仅提高了处理效率，减少了延迟，还通过减少对中心云资源的依赖，提高了系统的整体可靠性和安全性。随着技术的进步和应用场景的扩展，边缘计算将在未来的数字化转型中发挥越来越重要的作用。
边缘计算的发展历程是一个由概念萌芽到技术成熟、市场规模化的过程，大致可划分为以下三个主要阶段：
边缘计算的早期，技术和概念都处于储备和探索阶段。这一时期的里程碑事件包括1998年Akamai公司提出的内容分发网络（CDN）概念，它标志着边缘计算早期的实践尝试。2009年，Cloudlet的概念被提出，定义为一种可信且资源丰富的计算主机，进一步推动了边缘计算的发展。2012年，思科公司提出雾计算概念，为边缘计算的发展注入新的活力。2013年，美国太平洋西北国家实验室在内部报告中首次提出“边缘计算”（Edge Computing）这一术语，标志着边缘计算作为一个独立领域开始受到关注。
自2015年以来，边缘计算技术和行业迅速发展。欧洲电信标准化协会（ETSI）于2015年发布的移动边缘计算，以及同年成立的OpenFog联盟，都对边缘计算的技术标准和行业推广起到了重要作用。2016年，美国自然科学基金会（NSF）将边缘计算视为一个重要领域进行投资，同年魏松教授团队给出了边缘计算的正式定义。2017年，中国边缘计算产业联盟和中国自动化学会边缘计算专委会的成立，标志着边缘计算技术在中国得到行业和学术界的广泛认可。
进入2018年后，边缘计算进入了稳定发展的新阶段。这一期间，CNCF基金会与Eclipse基金会的合作，将Kubernetes这一在云计算环境中广泛使用的技术引入到物联网和边缘计算场景中。2020年Deep Vision推出的低延迟AI处理器，为实时性能至关重要的边缘计算应用开辟了新天地。2021年，包括中国电信、中国联通、联想、百度云、腾讯云、字节跳动和Intel等在内的多个单位联合发布了《“边缘计算”+技术》，这不仅标志着边缘计算技术的成熟，也展示了其在多个行业的应用前景。
边缘计算的发展史是技术创新、行业合作与市场需求相互作用的结果。从最初的技术概念到现在的成熟应用，边缘计算已成为推动数字化转型和实现智能互联世界的关键技术之一。
边缘计算行业目前正处于一个快速发展的时期，预计未来五年将保持高速增长，主要受技术进步、下游应用拓展及政策支持等多重因素的驱动。随着5G网络的加速推广和融合，边缘计算为实现更大流量、更低时延、更高性能的场景提供了刚性需求，特别是在互动直播、视频内容分发网络(VCDN)、安防监控等领域已开始大规模落地。同时，车联网、云游戏、工业互联网、智慧园区、智慧物流等应用场景也正迅速成熟，进一步推动了边缘计算市场的发展。
边缘计算的发展不仅依赖于底层通信技术、人工智能(AI)技术和大数据技术的支持，而且智能边缘计算已成为AI与5G技术结合的重要组成部分，对于释放大量应用场景中的数据价值具有关键意义。预计未来边缘计算将与5G网络技术、AI技术等实现更深度的融合。
政策方面，中国政府出台了一系列政策以支持和鼓励边缘计算及相关产业的发展，这对于行业的快速成长起到了积极的推动作用。据预测，到2027年，中国边缘计算市场规模将达到2599.05亿元，2023-2027年间的复合增长率将达到30%。
互联网领域，尤其是音视频、云游戏等场景，是边缘计算下游应用拓展的重点。这些领域对数据的计算处理能力及分发能力有着极高的要求，传统云计算已无法完全满足这些需求，从而催生了对边缘计算的大量需求。由于互联网领域相关产业积累较多，传统云厂商在此领域开展的边缘计算下沉业务具有较强的解决方案适用性，导致互联网在边缘计算应用中的占比达到70%。
中国边缘计算产业链已经形成了较为完整的体系，其中包括底层技术提供商、基础设施供应商、软件及平台提供商、解决方案提供商和行业垂直应用商等多个环节。这一产业链的构建不仅推动了边缘计算技术的快速发展，也为下游应用的高效运行提供了强有力的支持。
在产业链的上游，边缘AI芯片、边缘服务器、边缘、传感器、网关等硬件设备及技术是构成边缘计算基础的关键。AI芯片作为边缘计算的底层技术提供者，其发展不仅促进了边缘计算技术的进步，也拓展了更多的下游应用场景，如自动驾驶、智能制造等。边缘服务器作为数据处理和存储的关键设备，其技术突破和应用拓展直接影响着边缘计算产业的发展空间。边缘、传感器、网关等设备则在边缘计算环境中扮演着数据收集、传输和初步处理的角色，为数据的进一步分析和应用提供了支持。
产业链中游主要由软件及平台服务提供商组成，包括云计算厂商、电信运营商、传统CDN厂商等。这些中游服务提供商通过技术和网络基础设施优势，为边缘计算提供了丰富的平台和服务，加速了边缘计算技术的应用和推广。其中，云计算厂商凭借技术优势和节点优势在边缘计算市场中占据了领先地位，而电信运营商则通过网络基础设施优势，在边缘计算领域也展现出强劲的竞争力。
产业链下游主要由解决方案提供商和行业垂直应用商构成，这些企业将边缘计算技术应用于具体的行业场景中，如音视频、云游戏、金融、智慧城市等领域。随着边缘计算技术的不断进步和应用场景的不断拓展，下游市场的需求持续增长，推动了边缘计算产业链的持续发展和完善。
整体来看，中国边缘计算产业链的形成和发展得益于上游技术的不断创新、中游平台的有效支撑以及下游市场的广泛需求。未来，随着技术的进一步进步和市场需求的进一步扩大，中国边缘计算产业链有望实现更加快速的发展，为数字经济时代提供更加强大的技术支撑和应用创新。
中国边缘计算行业的商业模式正在经历着快速的演变和创新，受到企业和行业数字化趋势扩大的驱动。边缘计算的商机，尤其是与5G技术结合的应用场景，为运营商、云服务商以及行业解决方案提供者带来了新的增长机会。
三大运营商——中国移动、中国电信和中国联通——在边缘计算领域的商机主要源自于企业和行业的数字化需求。随着5G网络的推广，边缘计算应用在智能工厂、智慧园区及智慧港口等定制化应用中展现出巨大潜力。此外，沉浸式游戏、智慧城市和自动驾驶等应用也需要从边缘计算技术中获得支持，以实现更低的延时和更高的数据处理效率。
尽管企业市场并非运营商的新领域，但边缘计算为运营商提供了突破传统连接服务，进入更高值服务领域的机会。中国移动等运营商在企业市场的收入主要来源于数据和语音服务，但随着企业对于新技术和新业务需求的增长，连接服务之外的收入成为运营商寻求的新增长点。
面对新的商业机会，运营商需要探索新的商业模式，包括但不限于提供基础设施、连接服务、IT服务以及边缘计算平台。这些服务可以是一次性的费用模式，也可以是持续的服务费用模式，甚至是通过提供边缘计算部署、连接和服务的全栈模式来实现。
然而，中国运营商面临的挑战包括如何在连接服务之外开拓企业业务、如何与云服务商和电信网络供应商合作部署和管理边缘计算基础设施，以及如何在技术上满足自动驾驶、智慧制造等边缘计算应用的成熟度要求。
此外，随着 ICT (信息与通信技术) 行业的边缘计算竞争日益激烈，运营商不仅要与传统的电信和云计算竞争对手竞争，还需要面对来自阿里巴巴、腾讯、百度等新兴云厂商的挑战。这些云服务提供商在云计算和AI技术方面拥有强大的技术优势和市场份额，对运营商而言，如何在边缘计算领域寻找到自己的竞争优势和定位，成为未来发展的关键。
展望未来，中国边缘计算行业的商业模式将更加多元化，包括提供连接服务、边缘计算部署和管理服务，以及全栈服务等。运营商需要不断创新商业模式，提高服务的附加值，以抓住5G和数字化转型带来的商业机会，实现新的收入增长。同时，运营商也需要关注新技术的发展，加强与行业应用的结合，以更好地服务于企业和行业客户，共同推动中国边缘计算行业的健康发展。
中国边缘计算行业的技术发展正迅速推进，以云边协同、计算卸载、边缘原生、异构计算、能力开放等核心技术为代表，不仅拓宽了边缘计算的应用范围，还显著提升了其在下游应用中的运行效率。这些技术的发展和应用，为边缘计算行业赋予了新的生命力，加速了其与各种新兴技术的融合创新，同时也满足了 ICT 应用服务的高效运行需求。
云边协同技术通过运营商边缘、云边缘和工业边缘三种不同模式实现资源的高效整合，为边缘计算提供了强大的网络支撑。这种技术不仅促进了数据处理的高效率，还通过不同的网络连接方式（如专用网络、SD-WAN、普通互联网）确保了数据传输的安全性和可靠性。
计算卸载技术允许将计算密集型任务从资源受限的设备卸载到资源充足的计算环境中执行，通过合理的卸载策略和资源分配策略，极大地提高了数据处理的效率和速度。这种技术在处理大数据量和复杂计算任务时尤为关键，有效缓解了边缘设备的计算压力。
边缘原生技术代表了云原生技术向边缘侧的演进，通过边缘服务、边缘网格技术、边缘编排技术。
