如果要問物聯網圈最火的概念有哪些？5G與邊緣計算一定榜上有名，兩者看似風馬牛不相及，實則卻在冥冥之中自有交集。

5G時代，連線裝置數量會大量增加，網路邊緣側會產生龐大的資料。雲計算雖然可以處理這些問題，但在實時性、智慧性、安全性和隱私性等方面存在諸多不足，邊緣計算由此應運而生。採用邊緣計算，就可以就近處理海量資料，大量裝置可以實現高效協同工作，諸多問題迎刃而解。

說到邊緣計算，我們可以藉助章魚的生活習性來加深理解。“章魚”是一種擁有超高智商的無脊椎動物。在捕獵時，它們動作非常靈巧迅速，腕足之間高度配合，從來不會纏繞和打結。這是因為，章魚巨量的神經元有60％分佈在八條腿上，腦部只有40％，是“多個小腦+一個大腦”的構造，類似於分散式計算。

而邊緣計算也是一種分散式計算。它將資料資料的處理、應用程式的執行甚至一些功能服務的實現，由網路中心下放到網路邊緣的節點上，以減少業務的多級傳遞，降低核心網和傳輸的負擔。

邊緣計算的價值

邊緣計算的核心是在靠近資料來源或使用者的地方提供計算、儲存等基礎設施，併為邊緣應用提供雲服務和IT環境服務。邊緣計算不僅是5G網路區別3G、4G的重要標準之一，同時也是支撐物聯技術低延時、高密度等條件的具體網路技術體現形式，具有場景定製化強等特點。

相比於集中部署的雲計算而言，邊緣計算不僅解決了時延過長、匯聚流量過大等問題，同時為實時性和頻寬密集型的業務提供更好的支援。綜合來看，具有以下優點：

優勢一：安全性更高

邊緣計算中的資料僅在源資料裝置和邊緣裝置之間交換，不再全部上傳至雲計算平臺，防範了資料洩露的風險。

優勢二：低時延

據運營商估算，若業務經由部署在接入點的MEC完成處理和轉發，則時延有望控制在1ms 之內；若業務在接入網的中心處理網元上完成處理和轉發，則時延約在2~5ms之間；即使是經過邊緣資料中心內的MEC處理，時延也能控制在10ms之內。對於時延要求高的場景，如自動駕駛，邊緣計算更靠近資料來源，可快速處理資料、實時做出判斷，充分保障乘客安全。

優勢三：減少頻寬成本

邊緣計算支援資料本地處理，大流量業務本地解除安裝可以減輕回傳壓力，有效降低成本。譬如，一些連線的感測器（例如相機或在引擎中工作的聚合感測器）會產生大量資料，在這些情況下，將所有這些資訊傳送到雲計算中心將花費很長時間和過高的成本，如若採用邊緣計算處理，將減少大量頻寬成本。

由此可看，5G推動社會從人聯時代走向物聯時代，連線數的大量增長，疊加邊緣計算自身優勢，將成為5G時代不可或缺的一部分。同時，由邊緣計算帶來的算力需求將成為5G時代重要增量部分。

邊緣計算的應用場景

根據中國移動釋出的《中國移動邊緣計算白皮書》，目前智慧製造、智慧城市、直播遊戲和車聯網4個垂直領域對邊緣計算的需求最為明確。

在智慧製造領域，工廠利用邊緣計算智慧閘道器進行本地資料採集，並進行資料過濾、清洗等實時處理。同時邊緣計算還可以提供跨層協議轉換的能力，實現碎片化工業網路的統一接入。

在智慧城市領域，應用主要集中在智慧樓宇、物流和影片監控幾個場景。邊緣計算可以實現對樓宇各項執行引數的現場採集分析，並提供預測性維護的能力；對冷鏈運輸的車輛和貨物進行監控和預警；利用本地部署的GPU伺服器，實現毫秒級的人臉識別、物體識別等智慧影象分析。

在直播遊戲領域，邊緣計算可以為CDN提供豐富的儲存資源，並在更加靠近使用者的位置提供音影片的渲染能力，讓雲桌面，雲遊戲等新型業務模式成為可能。特別在AR/VR場景中，邊緣計算的引入可以大幅降低AR/VR 終端裝置的複雜度，從而降低成本，促進整體產業的高速發展。

在車聯網領域，業務對時延的需求非常苛刻，邊緣計算可以為防碰撞、編隊等自動/輔助駕駛業務提供毫秒級的時延保證，同時可以在基站本地提供算力，支撐高精度地圖的相關資料處理和分析，更好地支援視線盲區的預警業務。

邊緣計算與5G

邊緣計算與5G的關係可以用一個詞來總結：互為犄角。一方面邊緣計算對5G的發展起到重要的支援作用，另一方面5G的發展也反作用推動邊緣計算產業的繁榮。5G與邊緣計算一定程度上是相輔相成的。一方面，得益於5G自身發展，將對邊緣計算的發展起到直接促進作用；另一方面，由於5G對物聯網有促進作用，也將間接促進邊緣計算。

5G的發展雖然仍然存在些許挑戰，但邊緣計算能夠解決這些問題。因此，由於目前5G處在商用前的最後一公里，相關企業將對相關重要支撐技術投入更多精力與資源，邊緣計算也就能夠“借東風”得到大力發展。

另外，5G對物聯網的促進作用也是明顯的。得益於5G技術的支援，智慧家居、智慧城市、車聯網、工業網際網路等領域都將迎來大發展，相應的，也就會產生相當海量的資料。海量資料及資料實時處理的特性對資料處理的技術手段提出新的要求，現行的資料處理方式不足以滿足需求，邊緣計算的出現則為這個難題帶來了很多好處。