不管大型機、小型機還有云計算，都是算力，就是按照需求和程序去計算，它是一個算力的問題。云計算就是我們借助互聯網的方式，把算力換了一個位置，換了一種方式。這個方式就是我們把所有的計算資源收攏一下，按照需求提供給用戶。

以前的資源是分散在各地的，可能有一個單位建了一個機房，擺了十幾個服務器，業務不太多，發現服務器是浪費。結果忽然哪天業務上來了，算力又不夠了，又要擴建。這種東西不夠彈性，不夠靈活。

云計算可以干得比較好，國內云計算最大的就是阿里云，進步最快的是華為云，國外肯定是亞馬遜的AWS是做得最好的。他們就提供這樣的服務，把計算資源、存儲資源、網絡資源放在云上面，大家有什么需要的時候自己往上面取，按照自己的需要取，用多少取多少，是彈性、動態可伸縮的，這樣可以大幅減少成本。

而之所以可以實現云計算的架構，一方面是因為成本的原因，另一方面也是因為現在基礎設施已經比較強大了。之前有一個段子說為什么在國外看到人家在地鐵上都是看書，為什么在中國地鐵上看到年輕人玩手機？是因為中國的網絡信號覆蓋范圍更廣，光深圳一個城市的基站數量比法國一個國家的基站數量還多。我們通信基礎設施厲害，能夠提供非常到位的網絡服務，才能讓我們的云計算得到這么快的發展。

云計算依賴的是資源共通達到一種規模經濟。云計算等于是把所有的計算資源、存儲資源和網絡資源當作一種基礎設施。SaaS、IaaS、PaaS大家很熟悉，不僅可以硬件作為基礎設施，或者在上面裝一些東西，例如操作系統，openstack，容器，軟件，提供不同級別層次的云計算服務給所有的用戶。

我們以前用的單點式的運算或者網格運算，就是某一個小區域的計算，你算你的，我算我的。現在的云計算，大家放在云上面，力量集中一起算，這是兩種不同的計算方式。

做云計算有一個原因是本地的算力不夠，CPU太弱，內存太小，我的能量我的效率不夠所以放在云上面，云的能力是很強大的，CPU很強，內存很大。

但是現在有一個問題，隨著時間的發展，我們發現現在的臺式機、PC甚至手機的CPU、內存包括網速各方面的性能指標都在大幅提升，這就說明分布式計算可能還會又重新崛起的。

分布式計算有一個很典型的應用。去年和前年大家應該經常聽說區塊鏈和比特幣，其實就是一種分布式計算。我不知道大家了解區塊鏈有多少。舉個簡單的例子，算賬，以前一個村子里，村民都是文盲，只有一個會計懂算賬，所以所有賬目都交給會計來算。現在大家的文化程度都上來了，我們都會算賬，這個時候發現會計可能不靠譜，所以我們每個村民自己就記一本賬本。一旦有甲借給乙錢，那我們從廣播里說一下，整個村子所有人記這筆賬，這樣每個人手上有一本相同的賬。假如有一個人篡改了自己的賬，或者是自己的賬錯了，怎么樣保證？我們就看所有人的帳，超過50%的人是哪本帳，那這個賬就是對的。這就是剛才說的區塊鏈的一個例子。

分布式計算真的不難理解。我們說邊緣計算的時候，經常拿出這樣的動物：

這個動物大家應該都認識，章魚。章魚是很神奇的動物，40%的神經元是在哪里？頭上。剩下60%在觸角上，所以章魚做事情有一個很神奇的地方，就是很多決策不是由自己的大腦做出來的，是由自己的觸角做出來的。他的觸角都有自己的獨立的決策權，我們也可以理解為一個算力，我們就可以看成這樣一張圖，實際上每個觸角都是一個腦袋，靠邊緣觸角去獨立思考，我的大腦只處理其中一部分的信息。

邊緣計算用這種例子很形象的，不僅像云計算一樣把所有的數據匯集在最頂端的那個云上算，我們把一部分算的功能下沉。我們現在5G經常說一個詞叫“下沉”，就是把一部分的功能往下移動到邊緣端，讓邊緣端承擔計算功能。

之所以要用邊緣計算來發展，其實有兩個主要的原因。雖然我剛才說云計算很強大，可以動態彈性伸縮，可以省錢，可以怎么樣，但是它有兩個無法克服的缺點。

第一個就是數據量的問題，隨著現在智能手機的發展，傳感器的發展，每天產生的數據量是大幅增加，如果每個人的數據量都在不停地增加，我們上傳到云上的數據量就會不斷增加。雖然我們現在的是4G 150兆的水管，光纖百兆千兆的水管，但實際上這種水管是不夠用的，我們在城市的叫城域網，城域網之上就是骨干網，它們承受的壓力越來越大。這個時候云計算的瓶頸就出現了，不管怎么擴建你的骨干網，你的骨干網都不夠用，這是數據的重量問題。

第二個就是光速的問題。數據傳輸的速率再快快不過光，因為我們現在用的是電磁波，就是每秒四萬公里，從這邊到北京一千公里，你來回是兩千公里，如果用數據網絡傳，就算你的設備不產生任何附加時延，都需要50毫秒。50毫秒大家可能覺得很少，但是你要是放在特定的領域，這個50毫秒就非常要命了。什么樣的領域？工業制造，還有車聯網，車聯網往10毫秒踩剎車和早10毫秒踩剎車帶來的區別就是有事故和沒有事故的差別。出人命和沒出人命的區別。

傳統的云計算架構，云和端之間的距離比較長，越往上數據量越大。可能我們在一個小區里還好說，但是大家的數據量同時增加的話，400G或者多少T不停擴容，這種數據量壓力對于運營商來說是難以承受的。

所以邊緣計算的架構，舉個例子，阿里在北京有一個云計算中心，在江蘇這邊的數據量越來越大，可能在南京這個地方再設一個邊緣計算中心，就是我可能設在這個廠區里面，把計算一部分的功能下沉到邊緣，像剛才說的車聯網自動駕駛之間的數據，就不需要從北京繞個大圈回來的，而是直接到南京這邊的邊緣計算中心，這樣可以大幅縮短你的時延。另外，加了這個邊緣計算中心，邊緣計算中心和云計算中心之間的流量是不是也大幅減少了？因為有很多的數據量已經在底層被處理過了，不需要完整把你收集上來的數據打包送上去。

根據IDC的報告，2020年將有500億的設備和終端聯網，就是說物聯網現在擁有巨大的市場機會。在這個基礎上有50%的物聯網網絡，面臨網絡帶寬的限制。現在可以看到采集來的數據，這是預估的數據，2020年每個互聯網用戶每天訪問的數據是1.5GB，我自己反正是遠遠不止。每個智能醫院每天生成3TB的數據，你們硬盤大概是2T或者是4T的。

最恐怖的是高能物理，前兩天參加世界電信日大會，中科院的專家來講他們產出來的數據，嚇死人，他說現在世界上產生的數據最大的就是高能物理，還有就是和航空航天有關的。在貴州的那個大鍋射電望遠鏡，FAST，一年產生的數據大概就是幾百PB。

還有高能物理就是那種大型電子對撞機產生的數據每年都是900PB，他們需要的存儲量非常驚人。

由此可見邊緣計算的重要性。數據量越來越大，全部上云的話，怎么玩？

這張圖是英特爾的：

對于云計算和分布式計算，我們理解最大的區別是：云計算就是把所有從物這邊過來的數據直接放到云上，圖上這是一個云，由云實現存儲、計算、分析。我們現在一天到晚講智能化、網絡化、數字化，實際上我們都是圍繞數據在轉的，我們從數據獲取價值。

邊緣計算從2017年后開始興起，它的意思就是我們從云、邊、物每一個層級都做存儲、計算和分析。云肯定會繼續做，邊緣云也會做存儲、計算和分析，現在在手機已經在做存儲、計算、分析。

舉個例子，比如說華為有一個方案，華為在深圳有一些路口，裝了華為AI芯片的監控攝像頭，這個攝像頭有什么用？監控這個路口所有的來來往往的車輛，他自己AI芯片去計算可以算出現在的路口有多少輛車，我是否可以動態地自己調整這個路口信號燈的時間長短。有的時候我們開車發現那邊沒有車，一定要等到45秒，那我干等的話不是影響了通行效率嘛，然后直接由芯片進行計算改信號燈讓我們直接通過，這樣可以大幅提高交通效率。

邊緣計算的優勢非常明顯，可以提供更實時、更快速的處理能力，成本更低。我待會介紹邊緣計算硬件的時候，大家會發現它可以很小很小，也可以很大，總之很靈活，算力也可大可小。

既然講到骨干網的話，提一個概念就是CDN，大家聽說過CDN嗎？很多人搞不清邊緣計算和CDN的關系。CDN和邊緣計算看上去很相似，它實際上是緩存服務器，就像大家喜歡看一個電視劇，《甄嬛傳》，全民都在看，如果大家同時訪問騰訊視頻上的某個地方的一個云服務器，那服務器肯定要掛，那騰訊怎么辦？我在北京有一個主服務器，那我在南京、無錫、蘇州分別設CDN服務器，把這些視頻放在上面，所以你訪問視頻的時候可能不一定訪問的是北京那邊的主服務器上，訪問的是南京這邊的CDN服務器上的視頻。

CDN和邊緣計算最大的區別是什么？CDN任務是存，而不是算，而且CDN的東西是靜態的東西，如果你要想看世界杯，是沒有辦法的，為什么？因為世界杯上所有的東西是實時的，不可能提前錄或了世界杯的視頻再放到CDN上。所以動態和非動態，實時和非實時的關系。

邊緣計算是具有計算的能力，實際上強調的是計算兩個字，而CDN就比較笨一點，我們可以理解為死數據。

另外用邊緣計算很明顯的優勢就是數據安全的優勢，很多數據不用上最頂上的云平臺，可能上邊緣平臺。對于在座的工業企業來說，如果我的邊緣計算中心就設在我的廠區的話實際上大部分的數據就在我的廠區里面，所以大幅減少數據泄密和發生安全風險的概率，大家心理上會更容易接受一些。

結合工業互聯網。邊緣計算會下沉到我們企業這一級別。看PPT上，就是工廠外的網絡。

公有云或者是私有云，全部都是在工廠外的網絡上，我們提供服務給用戶。但是邊緣計算等于是從云計算里面撥了一部分的功能下沉，我又一次提到的“下沉”，下沉到工廠內部，OT大家都知道就是工業上的這些網絡。我們說的工業互聯網在我們通信人的理解就是OT、CT和IT三T的同時升級，最終演進到工業互聯網，智能制造還有工業4.0。

大家看這頁（上圖），這是更詳細一點的網絡架構。在座各位應該很熟悉這個網絡，帶箭頭的是CT部分，云計算中心是IT部分，工業的這一塊就是OT部分。邊緣計算中心功能上是IT部分。就是把一小部分計算中心從工廠外面移到了工廠的車間這種級別，提供一些計算的能力。

這是5G的組網圖。5G和現有的4G從整體架構來說并沒有太大的區別，4G是接入網、核心網、承載網三網，5G也是一樣。接入網就是把你的信號接到網絡里面的那個，基站，和基站相關的就是接入網。承載網就是圖上光纖傳輸那一塊的東西。核心網就是在電信機房里面負責對你進行位置管理、更新、鑒權、連接這些管理的大型路由器，電信級路由器，這叫核心網。

接入網這里，5G的基站提供5G信號給終端、攝像頭、VR眼鏡、自動駕駛的車，采集數據。在基站這里，就已經設邊緣計算了，可以有一個邊緣計算中心，具備計算能力。如果大家看過基站里面的話，基站外面是一個天線饋線系統，拉到每一棟樓有一個小機房，往往集中在幾平方的面積。面積這么小，怎么實現算力？怎么擺放服務器？我們做成單板，直接做到基站的硬件里面去。

基站有一個設備叫做BBU，我們把一臺邊緣計算服務器做成了一個板子，插到BBU設備里面，給單板供電、給它通信，實現基本的邊緣計算能力。這個板子很小，功耗不高，因為高的話基站供電也會超標，會斷電。當然，這個板子的算力也不高。

除了基站之外，離遠一點，更上層一點，我們可以設置邊緣計算中心機房。原來這部分有一部分功能是核心網的，但是5G核心網用戶面的低時延的功能，下沉，放在這里了。和基站一部分功能一起，組成一個小型機房。

這個地方是未來邊緣計算主要存在的位置，就是在核心網和接入網之間這個位置。這個機房可以稍微比較大，不像天線基站機房那么小，所以就可以放比較大一點的服務器。現在還有一種浪潮、華為、聯想推出來，叫模塊化機房，應該是叫MDC，Module DATA CENTER。云計算那種大的我們叫IDC。模塊化機房就是把一個機房做成了一個集裝箱那樣，這個集裝箱拉到那里，你不用太復雜的基建、工堪、布線，你只要把光纖準備好，把電準備好，迅速可以實現建設，也是很成熟一個方案。

（上圖）這個是邊緣計算的架構。其實大家看到的邊緣計算，邊緣計算實際上就是云計算的一個變種，它的架構和云計算是很像的。

底層是通用硬件，CPU、內存還有網卡的一些東西，裝一些操作系統，裝虛擬機或者是容器，最終在這些環境上跑各種各樣的服務引擎。不同的引擎就和電腦上裝了不同進程一樣，提供不同的服務，這個服務提供給誰？邊緣計算強調的是能力開放的架構，就像剛才幾個大咖說的，我們做事業一定要做生態圈。

邊緣計算也非常強調自己的生態圈。邊緣計算一定會開放給第三方平臺。它能提供各種各樣的能力，提供給第三方平臺去對接。在邊緣計算的基礎上也做APPStore，就是應用商店。我們經常使用APP，以后云計算包括工業物聯網，大家應該也有相關的工業物聯網企業跟你宣傳類似的工業領域APP。邊緣計算可以給你提供開放的接口，可以在這個開放的接口自己拉幾個程序員做個APP，可以調用一些底層的能力，例如定位的能力，還有一些數據訪問的能力，你可能就做成一個應用。這就是生態。

邊緣計算現在的應用領域主要分為四個大類，無線類業務、大視頻、車聯網、智能制造。無線類業務主要是室內定位、無線RNIS、視頻優化；大視頻像智慧場館、云游戲、AR/VR。

剛才看到馬博士的VR眼鏡的演示里面，那個眼鏡后面拉了一個線，為什么有根線，是因為現有的無線通訊技術無法實現AR和VR這個級別的數據傳輸，他的帶寬的要求很高，因為分辨率要16K，時延要在7毫秒以內。如果你的VR眼鏡時延比較大的話，頭晃動，久一點一定會暈甚至會發生嘔吐，所以目前只有有線才能保證你能實現這么短時延的清晰數據的傳輸。

我們為什么說5G就可以實現，我們就把這根線拿掉，因為5G帶寬可以也有10Gbps，我們在試點測試的時候超過了1GB每秒，這個數字是足夠AR/VR眼鏡的。而且剛才說三大應用場景里面有低延時、高可靠性，低延時到毫秒級，而現在4G LTE大概在40-50毫秒，大家可以裝測速軟件測一下，你的時延肯定在幾十毫秒，甚至一百毫秒。這是時延上的優勢，可以保證AR/VR的應用得以落地。

再一個是車聯網，時延最敏感的應用，剛才提到過。

最后一個就是智能制造，和在座大家息息相關的。

我對工業不是太了解。我們通信領域在行業里面推5G的時候，往往第一個方案最前面的是車聯網，無人駕駛，因為無人駕駛對環境的要求是最苛刻的。但是我們第二個希望5G能夠出現爆款應用的領域，就是制造行業。

剛才幾位嘉賓也說過了，工業是國家的命脈，是基本，工業強則國強。通信技術升級是智能制造的重要前提之一。我們的貢獻，就是剛才說的5G。5G就是為智能制造服務的，為工業互聯網服務的。當大量的智能化終端和設備通過工業化網絡接入的時候企業就需要處理大量的數據，這時候就需要實時處理的場景，像機械臂場景。

機械臂機器人我接觸不多，但是剛才陳教授是做機器人的，肯定對機器人很了解，要求有低時延的場景。當你網絡的時延太高的時候，有些應用場景是用不了的。所以我們的5G就是提供這樣的條件，讓你以后的機器人不需要插根線，只需要通過5G的信號幫助你實現高可靠性、低時延、高速率的傳輸。

（上圖）這是一個邊緣計算的案例。很簡單，大家可以看到eMTC定位還有NB-IoT。NB和Lora的競爭關系是非常直接的。作為邊緣計算，eMTC、NB、Lora、4G、5G所有的技術都支持。

我們現在的邊緣計算總是叫成MEC。MEC是什么，就是移動邊緣計算，Mobile Edge Computing。強調的是移動通信網絡的邊緣計算。現在在傳統有線接入網的情況下，我們也在推邊緣計算，就是家里有寬帶那個是有線接入。PON設備，我們會在例如OLT的位置放一個邊緣計算設備，讓它實現有邊緣計算的能力。

可能大家經常聽見霧計算的概念，什么叫霧計算？霧計算是思科提出來的，更強調的是在設備網關里處理數據，剛才也介紹網關，設備的數據到網關，網關的數據再走上云。這張圖最頂上是云計算，霧計算的級別要比云計算低，而邊緣計算要更低，邊緣計算強調的是數據產生的設備端，最底下就是數據節點。霧計算是介于云計算和邊緣計算之間的一個方式。

說到邊緣計算，一個詞大家一定要記住，就是云網融合。

云實際上我們理解為IT的概念，網是通信的概念，就是邊緣計算是CT和IT之間互相去侵入，互相競爭產生的局面。

邊緣計算在傳統通信行業會認為是自己的蛋糕。就像華為和中興，總是強調邊緣計算是我的市場，我的強項，因為你在移動通信網絡上放設備，那計算是我們的嘛，我們的地盤，所以我認為是我們的。

但是IT不那么認為，包括像浪潮認為邊緣計算是屬于我們IT的范疇，計算嘛，計算就是IT啊。

可以看出，邊緣計算確實具備了移動網絡的天然屬性，同時也具備了計算中心屬性。邊緣計算想要真的實現更好的發展，它離不開IT和CT的共同助力。沒辦法，邊緣計算這塊蛋糕，IT和CT就是互相競爭，然后互相合作，一起來吃。

邊緣計算的五大價值，聯接(Connection)、業務實時性(Real-time)、數據優化(Optimization)、應用智能(Smart)、安全與隱私保護(Security)，我們簡稱CROSS。時間關系我就不展開講了。

我們說邊緣計算和云計算未來的關系，一句話就說明白了：相輔相成、共同發展。

我們將來不可能拋棄云計算，也不可能拋棄邊緣計算。云計算就點像網紅，被新晉網紅邊緣計算搶了一些風頭，但是它還是會繼續紅。邊緣計算雖然現在很紅，但它不可能替代云計算。就像我剛才說的，分布式計算和集中式計算各有各的強項，會運用在不同的領域，不可能存在誰會替代誰的關系。

前兩天我參加邊緣計算研討會的時候，所有嘉賓不管是運營商的，還是IT企業的浪潮、聯想，還是設備商的華為、中興，說到最后都會說類似的話：邊緣計算前景很美好、過程很漫長。甚至有專家把***的《論持久戰》圖片放上去。就是說，邊緣計算看上去很美好，但是我們要實現邊緣計算的那些美好場景、那些理想，是需要很長周期的。

其實這就是邊緣計算的現狀，我們對它密切關注就可以了，不需要過多炒作，認為它是什么顛覆性的東西，這是不太可能的。需求還是太弱，對技術的拉動力并不明顯。