-年中国边缘计算产业影响因素分析
一、有利因素
（一）多重驱动
首先，*策重点拓展5G应用，催发边缘计算需求。年*府工作报告提出，年将安排地方*府专项债券3.75万亿元和中央预算内投资6，亿元，重点支持新型基础设施建设，发展新一代信息网络，拓展5G应用等，而边缘计算可助力5G解决三大应用场景，即eMBB（增强移动宽带）、mMTC（海量机器类通信）和uRLLC（超可靠低延时通信）中的实施问题，故而*策推动5G大规模发展的同时将助力边缘计算需求大幅提升。
其次，随着云计算、5G、AI、VR/AR等新一代信息技术的发展与成熟，全球数据流量呈现持续增长态势，在-间，全球数据中心流量规模从每年6.8ZB增长至每年14.1ZB，年全球数据流量有望突破20ZB。数据流量的爆发给云端储存数据带来挑战，边缘计算在帮助云端储存计算数据中作用凸显，数据流量爆发将成为边缘计算进一步发展的新契机。
（二）边缘计算试点和项目展露势头
目前，国内从业者积极投身尚处在起步阶段的边缘计算，不仅包括三大运营商在内，且网络设备提供商（中兴、华为、Nokia和Ericsson）以及中国大型云服务企业（阿里巴巴、腾讯和百度），众多小型ICT公司、云和边缘计算专业公司、垂直行业也纷纷加入，寻求边缘新业务和解决方案的机会。
其中，中国运营商是这个领域最活跃参与者之一。中国移动年边缘计算蓝图涵盖了项具体的边缘措施，包括测试节点评估、开放API接口以及携手合作伙伴推广边缘商业应用。自年以来，中国联通在20个省市开展了60多项MEC试点和商用项目。中国边缘计算产业联盟（ECC）数据显示，分布在40个城市的多个MEC试点项目覆盖多个行业和应用场景，包括智慧园区、智能制造、AR/VR、云游戏、智慧港口、智慧矿山、智慧交通，这充分证实了发展的迅猛势头。
（三）边缘计算优势
关于边缘计算的优势，有边缘计算产业联盟（ECC）提出的CROSS，即敏捷连接（connection）、实时业务（real-time）、数据优化（optimization）、应用智能（smart）、安全与隐私保护（security），也有Buyya教授与Srirama教授在FogandEdgeComputing:PrinciplesandParadigms中提出的SCALE，即安全（security）、认知（cognition）、敏捷（agility）、低延迟（latency）和高效率（efficiency）。总的来看，虽然表述略有不同，但本质上都是在肯定边缘计算的低时延、高效率、安全性、智能化的优势。
一是低时延：通过缩短数据的传送距离，将大量复杂的数据在边缘端进行初筛、分析、计算，从而在边缘端及时决策，可以避免因海量数据涌向云端，带来线路阻塞或响应缓慢等问题。二是高效率：归功于数据分析的多数任务在数据源附近完成，可以更快地分析及反馈、更好地降本增效。三是安全性：边缘计算的安全性不只体现在将数据在尽量靠近数据源的边缘侧而非上传到云端处理，还体现在可以通过各种边缘节点来寻找最佳路径，从而快速地执行软件的安全更新。四是智能化：边缘计算可以让用户在无论什么时间、哪里都可以自由地部署、存储、计算和控制，因为涉及到大量自我适应、表达、修复等机制，就要求边缘节点的设备更加智能，需要在不依赖云端决策的情况下做出响应。
（四）边缘计算赋能智慧城市
智慧城市是运用物联网、大数据等新一代信息技术，提升城市智慧化程度的新模式。而边缘计算拥有的低时延、高安全、大容量等优势，能够为智慧城市建设提供高效的网络计算体系架构，对于智慧城市建设有着重要价值。目前，边缘计算在智慧城市中已有多个应用场景：如，在智慧交通领域，在城市的交通管理中，高清摄像头已被广泛应用于违章取证、路况监测等，由此产生大量图像和视频数据。运行在边缘服务器的智能交通控制系统能够实时获取和分析数据，根据实时路况来控制交通信息灯，以减轻路面车辆拥堵，极大地优化交通秩序管理和提高交通运输效率；在智慧农业领域，农业物联网技术是实现智慧农业的有效手段。边缘计算能够很好地解决偏远地区网络带宽资源不足的问题，通过物联网感知，将温度、湿度和光照等环境信息进行全面的感知和互联，并服务于农业生产的各个场景，从而提升农业效益、助力农业生产数字化和智能化。在智慧家居领域，智能家居系统利用大量的物联网设备（如温湿度传感器、安防系统、照明系统）实时监控家庭内部状态、接受外部控制命令并完成对家居环境的调控，以提升家居安全性、便利性、舒适性。在这方面，边缘计算可以将私密数据推送至家庭内部网关进行处理，减少数据外流，从而降低数据外泄的可能性，提升系统的隐私性。等等。
此外，智慧城市也为边缘计算在中国的部署提供了更为广阔的市场前景。GSMA智库的调查显示，众多受访公司认为保障、安全和监控以及交通管理是我国近两年边缘计算在智慧城市建设中的重点应用领域。为响应“十三五”规划对智慧城市建设的要求，各地纷纷提升城市智慧程度：中兴在上海的智慧城市项目中，采用多层物联网平台架构提供了智慧路灯、空气质量监测等方案；大唐移动将MEC与C-V2X相融合，打造了福建厦门的智慧交通项目；地平线公司利用边缘计算实现不侵犯隐私的人脸识别功能等。
二、不利因素
（一）边缘安全面临的挑战
边缘计算环境中潜在的攻击窗口角度分析来看，边缘接入（云-边接入，边-端接入），边缘服务器（硬件、软件、数据），边缘管理（账号、管理/服务接口/管理人员）等层面，是边缘安全的最大挑战。
一是不安全的通信协议。由于边缘节点与海量、异构、资源受限的现场／移动设备大多采用短距离的无线通信技术，边缘节点与云服务器采用的多是消息中间件或网络虚拟化技术，这些协议大多安全性考虑不足。二是边缘节点数据易被损毁。由于边缘计算的基础设施位于网络边缘，缺少有效的数据备份、恢复、以及审计措施，导致攻击者可能修改或删除用户在边缘节点上的数据来销毁某些证据。三是隐私数据保护不足。边缘计算将计算从云迁移到临近用户的一端，直接对数据进行本地处理和决策，在一定程度上避免了数据在网络中长距离的传播，降低了隐私泄露的风险。然而，由于边缘设备获取的是用户第一手数据，能够获得大量的敏感隐私数据。在工业边缘计算、企业和IoT边缘计算场景下，边缘节点相对于传统的云中心，缺少有效的加密或脱敏措施，一旦受到黑客攻击、嗅探和腐蚀，其存储的家庭人员消费、电子医疗系统中人员健康信息、道路事件车辆信息等将被泄露。此外，边缘安全还面临着如不安全的系统与组件、身份、凭证和访问管理不足、账号信息易被劫持、：恶意的边缘节点、不安全的接口和API、易发起分布式拒绝服务、易蔓延APT攻击、难监管的恶意管理员、硬件安全支持不足等9项主要挑战。
（二）运营商面临的挑战
目前，边缘计算的收入模式仍在摸索阶段。对中国运营商来说，提供仅具备连接功能的边缘计算场景能带来的收入不高。找到合适的边缘计算商业模式成为现阶段中国运营商面临的最大挑战之一。
（三）主要云提供商面临的挑战
对于主要云提供商来说，边缘技术非常适合用于延伸其云能力和产品，以便为一些场景提供服务。从技术角度来看，云-边协同是新挑战之一。云提供商需要加入去中心化的生态圈，而这种生态圈为分布式存储/处理和更加本地化的数据访问提供动力。云-边高度协同才能将云处理扩展到不同的边缘站点，这对云提供商为终端用户提供无缝体验的能力提出了挑战。
-年中国边缘计算市场规模预测
年，中国边缘计算市场规模为77.37亿元，同比增长55.39%；年，测算中国边缘计算市场规模约为.39亿元，同比增长59.48%。
我们预计，年我国边缘计算市场规模将达到.31亿元，未来五年（-）年均复合增长率约为43.67%，年将达到1，.94亿元。
图表 中投顾问对-年中国边缘计算市场规模预测
数据来源：中投产业研究院