边缘计算是通过把计算、存储、带宽、应用等资源放在网络的边缘侧，减小传输延迟和带宽限制的新兴技术。这项技术为物联网、云计算等技术提供了前所未有的连接性、集中化以及智能化，满足了敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求，将是实现分布式自治、工业控制自动化的重要支撑。本文对边缘计算技术、标准、产业和应用国内外发展现状与趋势进行了梳理分析，提出了我国的进一步发展对策。

一、关于边缘计算技术

近年来，“物联网”“云计算”等技术得到广泛应用，但是随着万物互联以及5G高带宽、低时延时代的到来，各类业务如车联网、工业控制、4K/8K、虚拟现实/增强现实（VR/AR）等所产生的数据量爆炸式增长，对计算设施带来了实时性、网络依赖性和安全性等方面的要求，为了解决这些问题，国内外学者们提出了边缘计算的概念。

边缘计算的“边缘”指的是在数据源与云端数据中心之间的任何计算及网络资源。例如，智能手机就是个人与云端的“边缘”，智能家居中的网关就是家庭设备与云端的“边缘”。边缘计算的基本原理就是在靠近数据源的地方进行计算，是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力，就近提供边缘智能服务的开放平台。与云计算相比较，边缘计算就近布置，因而可以理解为云计算的下沉。

边缘计算实现了物联网技术前所未有的连接性、集中化和智能化，由此可以满足敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求，是实现分布式自治、工业控制自动化的重要支撑。

边缘计算是计算系统从扁平到边缘，以及面向5G网络架构演进的必然技术，同时也提供了一种新的生态系统和价值链。第三方数据分析机构IDC预测，到2020年，全球将有约500亿的智能设备接入互联网，其中主要涉及智能手机、可穿戴设备、个人交通工具等，其中40%的数据需要边缘计算服务。边缘计算有着强大市场潜力，也引起了各研究机构、标准组织、服务提供商和产业界极大的关注。

二、世界发展现状与趋势

目前，边缘计算技术与应用仍处于发展初期阶段，亚马逊、谷歌和微软等云计算巨头是该领域的领跑者。

2017年，亚马逊携AWS Greengrass进军边缘计算领域，走在了行业的前面。该服务将AWS扩展到设备上，这样就可以“在本地处理它们所生成的数据，同时仍然可以使用云来进行管理、分析数据和持久的存储”。

微软公司计划未来4年在物联网领域投入50亿美元，其中包括边缘计算项目。2017微软发布了Azure IoT Edge解决方案，该方案“将云分析扩展到边缘设备”，支持离线使用。该公司还希望聚焦于人工智能应用。

谷歌2017年以来已宣布了两款相关的新产品，即硬件芯片Edge TPU和软件堆栈Cloud IoT Edge，意在帮助改善边缘联网设备的开发。谷歌表示，“Cloud IoT Edge将谷歌云强大的数据处理和机器学习功能扩展到数十亿台边缘设备，比如机器人手臂、风力涡轮机和石油钻塔，这样它们就能够对来自其传感器的数据进行实时操作，并在本地进行结果预测。”

国际上许多公司也在开发软件和技术帮助边缘计算实现腾飞。

惠普公司计划在未来4年内向边缘计算领域投资40亿美元。该公司的Edgeline Converged Edge Systems系统的目标客户是那些希望获得数据中心级计算能力，且通常在边远地区运营的工业合作伙伴。其系统承诺在不依赖于将数据发送到云或数据中心的情况下，为工业运营（比如石油钻井平台、工厂或铜矿）提供来自联网设备的洞见。

人工智能芯片制造商英伟达于2017年推出了Jetson TX2，这是一个面向边缘设备的人工智能计算平台。它的前身是Jetson TX1，它号称要“重新定义将高级AI从云端扩展到边缘的可能性”。

有关边缘计算的标准化工作也逐渐受到各大标准化组织的关注，主要国际标准化组织纷纷成立相关工作组，开展边缘计算标准化工作。2014年，欧洲电信标准化协会（ETSI）成立移动边缘计算标准化工作组；2015年，思科、ARM、戴尔、英特尔、微软、普林斯顿大学等机构联合发起成立开放雾计算联盟；2017年ISO/IECJTC1SC41成立了边缘计算研究小组，以推动边缘计算标准化工作。2017年IEC发布了VEI（Vertical Edge Intelligence）白皮书，介绍了边缘计算对于制造业等垂直行业的重要价值。2018年初，ITU-TSG20（国际电信联盟物联网和智慧城市研究组）成功立项首个物联网领域边缘计算项目“用于边缘计算的IOT需求”。