2019年中国边缘计算行业市场研究报告.pdf

1 报告编码19RI0030 头豹研究院 | 计算应用系列深度研究 400-072-5588 2019 年 中国边缘计算行业市场研究报告 报告摘要 TMT 团队 边缘计算正处于技术的研究热点期，各大厂商、科 研机构正在制定标准和规范，虽未达成共识，但国 内外已形成多个产业联盟，大力推动边缘计算的标 准和技术进步。 截至 2018 年底， 中国边缘计算市场 仍处于初期发展阶段，拥有很大的技术爆发潜力， 各类型行业参与者正积极布局抢占市场。根据沙利 文数据显示， 中国边缘计算市场规模 2018 年达 46.3 亿元人民币。随着更多联网设备的推广应用，各行 业对边缘计算的需求将大规模增长，有望推动行业 进一步规模化发展。 热点一：市场容量大，多家巨头企业共存 热点二：边缘计算与云计算协同发展 热点三：边缘计算赋予终端层次化计算能力 边缘计算行业参与者可分为云计算企业、设备制造企 业、CDN 运营商、电信运营商、产业联盟以及核心研 究机构。与被海外巨头公司主宰的云计算行业发展状 况不同， 中国边缘计算产业发展基本与世界同步， 本土 企业赶上了边缘计算行业的发展热潮，市场上出现众 多本土企业布局边缘计算市场， 发展前景可期。 由于边 缘计算涉及领域多， 细分领域广， 市场容量相当大， 能 实现多家巨头共存的竞争格局。 边缘计算与云计算逐渐呈现协同发展的态势，部分应 用场景需要边云结合，通过边缘计算将数据预处理后 再传输至云端，通过云计算进行深度分析，两者互补 结合。云计算厂商与终端厂商亦逐渐交叉融合。边缘 计算的主要应用是终端设备，在终端设备上占优的厂 商只有并入云端整合，才能扩大规模。而云计算巨头 为了占据边缘计算市场，需要控制更多的终端设备， 与终端设备厂商达成合作。 随着硬件配备的提升，未来可作为边缘计算节点的设 备逐渐多元化， 如摄像头、 无人机、 AR/VR 设备， 无人 驾驶汽车、传感器等均可作为边缘计算的节点执行分 析处理与存储数据的任务。 卢佩珊 邮箱：csleadleo 分析师 行业走势图 相关热点报告 云应用系列深度研究桌 面云： 企业云化办公的得力助 手 云应用系列深度研究 2020 年中国云安全行业概览 云应用系列深度研究 2020 年中国云安全产品与技 术概览 云应用系列深度研究 2019 年中国云通信行业研究 报告 2 报告编号19RI0030 目录 1. 方法论 . 5 1.1. 方法论 . 5 1.2. 名词解释 . 5 2. 中国边缘计算行业市场综述 . 9 2.1. 边缘计算基本概念 . 9 2.1.1. 定义 . 9 2.1.2. 分类 . 9 2.1.3. 特征 . 10 2.2. 发展历程 . 11 2.3. 应用领域 . 13 2.4. 市场规模 . 15 2.5. 产业链分析 . 16 2.5.1. 产业链上游 . 16 2.5.2. 产业链中游 . 17 2.5.3. 产业链下游 . 18 3. 边缘计算行业驱动因素 . 19 3.1. 数据量疯狂增长，原有计算模型难以应对 . 19 3.2. 云计算不足催生边缘计算，边云互补发展 . 19 3 报告编号19RI0030 3.3. 政策重视边缘计算的发展 . 20 4. 边缘计算行业制约因素 . 21 4.1. 技术尚未成熟 . 21 4.2. 行业标准尚未统一 . 21 4.3. 数据安全防护机制尚未建成 . 22 5. 边缘计算行业发展趋势 . 23 5.1. 终端设备计算能力层次化 . 23 5.2. 边云协同发展 . 23 5.3. 安全标准受重视 . 24 6. 边缘计算行业竞争格局 . 25 6.1. 竞争概况 . 25 6.2. 典型代表企业分析 . 28 6.2.1. 网宿科技CDN 巨头 . 28 6.2.2. 阿里云云计算巨头 . 30 4 报告编号19RI0030 图表目录 图 2-1 边缘计算部署模式 . 13 图 2-2 智慧物流边缘计算部署模式 . 14 图 2-3 中国边缘计算市场规模，按收入计，2014-2023 预测 . 15 图 2-4 边缘计算行业产业链构成 . 16 图 6-1 中国边缘计算行业参与者示例 . 25 图 6-2 CDN 部署原理 . 29 5 报告编号19RI0030 1. 方法论 1.1. 方法论 沙利文研究院布局中国市场， 深入研究 10 大行业， 54 个垂直行业的市场变化， 已经积 累了近 50 万行业研究样本，完成近 10,000 多个独立的研究咨询项目。 研究院依托中国活跃的经济环境， 从教育， 信息科技行业， 人工智能行业等领域着 手，研究内容覆盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩张， 到企业走向上市及上市后的成熟期， 研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变 的产业模式，企业的商业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。 研究院融合传统与新型的研究方法， 采用自主研发的算法， 结合行业交叉的大数据， 以多元化的调研方法， 挖掘定量数据背后的逻辑， 分析定性内容背后的观点， 客观 和真实地阐述行业的现状， 前瞻性地预测行业未来的发展趋势， 在研究院的每一份 研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。 研究院秉承匠心研究， 砥砺前行的宗旨， 从战略的角度分析行业， 从执行的层面阅 读行业，为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告。 弗若斯特沙利文本次研究于 2019 年 02 月完成。 1.2. 名词解释 ATM 机（Automatic Teller Machine）自动柜员机，是一种高度精密的机电一体 化装置， 利用磁性代码卡或智能卡实现金融交易的自助服务， 代替银行柜面人员的工作。 信息和通信技术（ICT）是信息技术的一个延伸术语，强调统一通信的作用以及电 6 报告编号19RI0030 信（电话线和无线信号）与计算机的集成，使用户能够访问，存储，传输和操纵信息。 CT（Communication Technology）指通信技术，解决以电磁波、声波或光波的 形式把信息通过电脉冲，从发送端 （信源）传输到一个或多个接受端（信宿） 。 OT（Operation Technology）专用于通过直接监视或控制物理设备（如阀门，泵 等）来检测或引起物理过程变化的硬件和软件。 OICT指代 OT、IT 和 CT 领域的融合。 泽字节 （Zettabyte， ZB） 是一种信息计量单位， 现今通常在标示网络硬盘总容量， 或具有大容量的存储介质之存储容量时使用。 CDN（Content Delivery Network）即内容分发网络, 是地理上分布的网络的代 理服务器和它们的数据中心。 目标是通过相对于最终用户在空间上分发服务来提供高可 用性和高性能。媒体公司和电子商务供应商等内容所有者向 CDN 运营商付费，以便将 其内容提供给最终用户。 欧洲电信标准化协会 （ETSI） 是由欧共体委员会 1988 年批准建立的一个非赢利性 的电信标准化组织。 VR是模拟环境中发生的交互式计算机生成体验。 华为 Ascend 310是华为研发的全栈全场景人工智能芯片 Ascend 310（昇腾） ， 这款芯片在设计方面突破功耗和算力等约束，实现能效比大幅提升，将助力 AI 从中心 侧向边缘侧与端侧延伸，用 AI 开启智慧未来。 TensorFlow Lite是 TensorFlow 移动和嵌入式设备轻量级解决方案，使设备机器 学习具有低延迟和更小的二进制体积。 SoC（System on Chip）是一个集成电路集成了计算机或其他电子系统的所有组 件。 7 报告编号19RI0030 MEC （Mobile Edge Computing）移动云计算是指通过移动网络以按需、易扩 展的方式获得所需的基础设施、平台、软件(或应用)等的一种 IT 资源或(信息)服务的交 付与使用模式。 VCDN（Static Content Delivery Service）是静态网页加速服务，把网页内容分 发到各个 CDN 节点上，并由各节点主动到源站点刷新来保证内容的新鲜。 IoT Gateway智能物联网关是物联网和人工智能充分结合的产品。 API （Application programming interface）应用程序编程接口，是一组子例程 定义。一般而言是一组明确定义的各种组件之间的通信方法。 IaaS基础架构即服务，是提供高级 API 的在线服务，用于取消引用底层网络基础 架构的各种低级细节，如物理计算资源，位置，数据分区，扩展，安全性，备份等。 PaaS平台即服务，提供一个平台允许客户开发，运行和管理应用程序，而无需构 建和维护应用程序的复杂性。 两化融合两化融合是信息化和工业化的高层次的深度结合， 是指以信息化带动工 业化、以工业化促进信息化，走新型工业化道路；两化融合的核心就是信息化支撑，追 求可持续发展模式。 EC（Edge Computing）边缘计算，是一种分布式计算范例，其中计算大部分或 完全在称为智能设备或边缘设备的分布式设备节点上执行， 而不是主要在集中式云环境 中进行。 CPU中央处理单元， 是电子电路一个内计算机， 其执行所述指令一个的计算机程序 通过执行基本的算术，逻辑，控制和输入/输出（I / O） ，由所述指令指定的操作。 雾计算在该模式中数据、 （数据）处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不 是几乎全部保存在云中， 是云计算 （Cloud Computing） 的延伸概念， 由思科 （Cisco） 8 报告编号19RI0030 提出。 无线接入网（RAN）是指固定用户全部或部分以无线的方式接入到交换机。 4K指 4K 分辨率，是指大约 4,000 像素的水平显示分辨率。 IFTTT 系统If This Then That 的缩写，是一个新生的网络服务平台。IFTTT 的作用 是如果触发了一件事，则执行设定好的另一件事。 Linux是一种自由和开放源码的类 Unix 操作系统。 Web（Website） 是相关的集合的网页， 包括多媒体内容， 通常被确定具有共同的 域名，以及至少一个上发布的 Web 服务器。 IoT（Internet of things）物联网就是物物相连的互联网，新一代信息技术的重要 组成部分。 ARMARM 公司是全球领先的半导体知识产权(IP)提供商，总部位于英国剑桥。 9 报告编号19RI0030 2. 中国边缘计算行业市场综述 2.1. 边缘计算基本概念 2.1.1. 定义 根据中国边缘计算产业联盟的定义，边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧， 融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字 化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。边缘 计算是继分布式计算、网格计算、云计算之后的又一新型计算模型，是以云计算为核心，以 现代通信网络为途径， 以海量智能终端为前沿， 集云、 网、 端、 智四位一体的新型计算模型。 边缘计算是一种在数据源附近的网络边缘执行数据分析处理以优化云计算系统的方法， 通过在数据源处或附近处执行分析和知识生成任务来减少云端不必要的数据存储以及传感 器和中央数据中心间传输所需的通信带宽。 边缘计算将数据、 数据处理和应用程序集中在网 络边缘的设备中，高度依赖本地设备。其中可用于边缘计算的设备包括民用、商用、工业、 军工等领域的终端应用产品，如笔记本电脑、平板电脑、智能手机、智能家居、无人驾驶汽 车、ATM 机、摄像头、红绿灯、发电机、无人机或各类型的传感器等。边缘设备只会往云 计算中心发送处理过后的有用信息并自动删除无用数据， 从而减轻网络传输压力以及节省企 业在云计算中心的存储成本费用。边缘计算是云计算的重要补充，是新一代的分布式计算， 符合“去中心化”的理念。 2.1.2. 分类 （1）边缘计算模式按数据处理能力不同可分为本地设备、本地化的数据中心以及区域数据 中心。 10 报告编号19RI0030 本地设备： 一般为单一设备， 设备尺寸根据特定场景而定， 较为适合家庭或小型办公室 使用，可以减少数据传输延迟以及数据存储的成本费用。 本地化的数据中心：本地数据中心由 1 台以上 10 台以下的设备组成，一般按需求配置 系统，提前预设，现场组装，能较好地适应现有环境实现快速部署。本地数据中心具备 一定规模性，数据处理和存储的能力较单一设备强，但需比本地设备（单一机架）花费 更多的安装时间。 区域数据中心：区域数据中心由 10 台以上机架组成，设置在比云数据中心更靠近数据 源处。 区域数据中心比本地化的数据中心具有更强的数据处理和储存能力， 但同时也耗 费更长的构建时间。 （2）边缘计算按应用场景不同可分为：电信运营商边缘计算、企业与物联网边缘计算以及 工业边缘计算。 物联网边缘计算主要由电信运营商、ICT 厂商、OT 厂商提供，为用户接洽物联网领域 提供渠道，连接更多设备，促进端到端的数据价值挖掘。 工业边缘计算主要由 OT 厂商提供，使能工业系统的数字化，促进工业设备、工艺过程 及工厂全价值链的优化。 智慧家庭边缘计算使能家庭内的网络、 家电、 家具等产品的智能化， 围绕智慧家庭网络、 智慧家居、 智慧家庭安防等场景， 改进和提升用户体验， 深度挖掘并匹配家庭客户需求 与价值。 2.1.3. 特征 联接性： 联接性是边缘计算的基础。 边缘计算产品需要具备丰富的联接功能以适配多样 化的物理联接对象及应用场景，如各种网络接口、网络协议、网络拓扑、网络部署与配 11 报告编号19RI0030 置、网络管理与维护等。 约束性： 由于下游应用领域多样化， 边缘计算产品需具备适应各种约束条件的能力， 支 撑各类行业数字化场景， 如适配工业场景相对恶劣的工作条件与运行环境， 合理满足防 电磁、防尘、防爆、抗电流波动、功耗合理以及节约成本等特定情境的需求。 分布性： 边缘计算实际部署天然具备分布式特征， 能支持分布式计算与存储， 具备实现 分布式资源的动态调度与统一管理、支撑分布式智能、分布式安全等能力。 融合性： OT 与 ICT 的融合是行业数字化转型的重要基础， 边缘计算作为“OICT”融合 与协同的关键承载， 需要具备支持 OT、 IT 与 CT 产业资源在联接、 数据、 管理、 控制、 应用、安全等方面协同的能力。 数据第一入口性： 边缘计算作为物理世界到数字世界的桥梁， 成为数据的第一入口， 拥 有大量实时的完整的数据。 大量有价值的数据能更好地支撑边缘计算产品的预测性维护、 资产管理与效率提升等功能应用的开发。 2.2. 发展历程 发展至今， 全球边缘计算行业经历了技术储备期、 快速发展期以及稳健增长期 3 阶段。 2015 年以前，边缘技术处于原始技术积累阶段；2015-2017 年，边缘计算开始进入业界眼 帘，被业界大力推广，进入快速发展期；2018 年至今边缘计算行业得以稳健发展。 技术储备期： 在万物互联的背景下， 为了解决边缘数据爆发式增长带来的计算负载和数据传输带宽问 题， 研究者纷纷探索在靠近数据生产者的边缘增加数据处理功能的可行性方案， 其中具有代 表性的是移动边缘计算与雾计算方案。 移动边缘计算采用在云计算中心与边缘计算设备间建 立边缘服务器以完成终端数据的计算任务。 与边缘计算模型中的终端设备具有较强的计算能 12 报告编号19RI0030 力不同， 移动边缘终端设备基本不具备计算能力， 因而移动边缘计算只能作为边缘计算服务 器的其中一种架构模式， 从属于边缘计算。 思科公司于 2012 年提出的雾计算与边缘计算具 有很大的相似性， 但与雾计算仅关注基础设施间的分布式资源问题不同， 边缘计算高度依赖 边缘设备，需要重点解决边缘设备问题。 快速发展期： 边缘计算能较好满足万物互联的需求， 一直以来备受国内外学术界和产业界的关注， 研 究从未停歇。 在学术界， 边缘计算于 2016 年 5 月被美国韦恩州立大学施巍松教授团队正式 定义。同年 10 月全球首个以边缘计算为主题的科研学术会议开启。与此同时，工业界努力 推动边缘计算的发展，欧洲电信标准化协会（ETSI）于 2015 年 9 月发表关于移动边缘计算 的白皮书， 并将移动边缘计算行业规范工作组正式更名为多接入边缘计算， 致力于更好地满 足边缘计算的应用需求和相关标准制定。 国内边缘计算研究基本与世界同步， 华为技术有限 公司、中国科学院沈阳自动化研究所、中国信息通信研究院和英特尔等企业于 2016 年 11 月共同成立边缘计算产业联盟，致力于推动“政、产、学、研、用”各方产业资源合作，引 领边缘计算产业的健康可持续发展。2017 年 8 月中国自动化学会边缘计算专委会成立，标 志着边缘计算的发展得到专业学会的认可与推动。 稳健增长期： 2018 年全球首部边缘计算专业书籍边缘计算出版，从边缘计算的需求、意义、系 统、 应用以及平台等多个角度对边缘计算进行阐述， 专业性地指导边缘技术的发展。 边缘计 算行业亦不断聚焦业界目光， 行业参与者数量迅速增长， 参与者的范围也逐步扩大， 涉及云 计算公司、硬件厂商、CDN 公司、通信运营商、科研机构以及产业联盟等。边缘技术领域 经过前期的市场教育已成为学术界和产业界的热门话题， 未来将有望更好地实现学术与产业 的融合，加快产品落地，逐步稳健增长。 13 报告编号19RI0030 2.3. 应用领域 目前边缘计算研究热点应用领域集中于对网络延迟敏感、实时性要求较高的场景，如： 云基础设施 2.0、5G、VR/AR、CDN、车联网及物联网等。随着网络边缘侧设备的迅速增 加， 设备产生的数据存量达到泽字节的级别， 从网络边缘设备传输海量数据到云数据中心导 致网络传输宽带的负载量急剧增加， 网络延迟不断加长， 单纯的云计算不足以满足庞大规模 数据量的即时计算， 把边缘计算贴近或嵌入各类传感器、 仪表或机器人等设备节点， 提高设 备的数据处理能力，能有力支撑各类设备的互联与智能(见图 2-1)。边缘计算使应用程序满 足高带宽低时延的需求，让较多领域从中获益。 图 2-1 边缘计算部署模式 来源：沙利文研究院绘制 智能制造：边缘计算依靠实时分析数据的能力使制造流程能更快速地做出响应和变动， 如在机器过热前自动断电等，可以减少制造时的安全隐患及制造的成本支出。 智慧家居： 边缘计算设备在家庭内部网络处理智能家居设备产生的敏感数据， 降低数据 传输带宽的负载的同时很好地保护用户隐私，向用户提供更好的资源管理和分配服务。 智慧物流：边缘设备实时分析专用车载智能物联网终端采集的车辆、发动机、油箱、冷 链设备、传感器等设备的状态参数，进而对车辆运行状况全面感知，实时调控，形成高 14 报告编号19RI0030 效低耗的物流运输综合管理服务体系（见图 2-2） 。 图 2-2 智慧物流边缘计算部署模式 来源：沙利文研究院绘制 智慧农场： 边缘计算方案能很好地解决农场处于偏远位置难以接入高速带宽和网络连接 的难题， 边缘设备实时监测环境温度和设备性能， 能及时自动切断或减缓异常设备的运 转。 车联网： 车联移动边缘计算的服务端应用可以直接从车辆和路面传感器的应用程序中获 取本地消息，通过算法分析后识别其中的需要近乎实时传输的高风险数据和敏感信息， 并将预警消息直接下发至该区域的其他车辆， 使得附近汽车可以在 20 毫秒内接受预警， 降低事故发生率。 能源设施监测： 边缘计算对石油、 天然气等能源设施的安全监测起到重要作用， 可以实 时识别位于偏远位置的机器的状况，实时反馈状态信息，能提前预测并防范灾难。 安全防控： 边缘计算为视频监控提供图像预处理， 通过对视频图像本地化预处理， 去除 图像冗余信息后向云中心传输有用信息，降低对云中心的计算、存储和网络带宽要求， 提高分析视频的速度和效率。 15 报告编号19RI0030 2.4. 市场规模 传统云端架构引领运算市场多年， 并带动云端储存、 大数据分析等新商机的崛起， 但随 着物联网时代的到来， 更大量、 更实时的运算需求兴起， 传统云端架构已逐渐无法负荷未来 的运算需求。 边缘计算作为物联网的“神经末梢”， 能够及时处理物联网设备生成的大量数 据， 提高设备的响应速度， 降低关键应用的延迟以及对云计算中心的依赖。 边缘设备还能对 物联网产生的数据进行存储和自主学习， 使物联网设备更加智能。 随着连网设备数量的爆炸 式增长，边缘计算服务市场受关注度急速上升。 边缘计算正处于技术的研究热点期， 各大厂商、 科研机构正在制定标准和规范， 虽未达 成共识，但国内外已形成多个产业联盟，大力推动边缘计算的标准和技术进步。截至 2018 年底， 中国边缘计算市场仍处于初期发展阶段， 拥有很大的技术爆发潜力， 各类型行业参与 者正积极布局抢占市场。根据沙利文数据显示，中国边缘计算市场规模 2018 年达 46.3 亿 元人民币（见图 2-3） 。随着更多联网设备的推广应用，各行业对边缘计算的需求将大规模 增长，有望推动行业进一步规模化发展。 图 2-3 中国边缘计算市场规模，按收入计，2014-2023 预测 来源：fsTEAM 软件采编，沙利文数据中心编制 16 报告编号19RI0030 2.5. 产业链分析 边缘计算产业链包括上游的软、 硬件提供商， 中游的边缘计算业务运营商和边缘计算服 务提供商以及下游的最终用户（见图 2-4） 。上游的软、硬件提供商主要为边缘计算提供业 务开展所需的载体，如提供硬件基础设施、边缘数据中心、计算能力和网络传输能力等。中 游的业务运营商和服务提供商涉及电信运营商、 系统集成商、 边缘计算应用开发商以及边缘 计算解决方案服务提供商， 主要负责为下游用户提供各类终端的开发接口、 边缘计算产品以 及个性化应用方案等。 下游最终用户则包括各类物联网用户， 如个人、 家庭类的消费物联网 用户和国民经济产业中有转型升级需求的产业物联网用户。 图 2-4 边缘计算行业产业链构成 leadleo/pdfcore/show?id=5f9fd2742d5b87f886f999db 来源：沙利文研究院绘制 2.5.1. 产业链上游 目前， 边缘计算产业链上游市场较为活跃， 软硬件产品提供商实力较为雄厚， 但以海外 企业为主，如 Google、Intel、ARM、Nvidia、高通等。众多厂商加快在边缘计算芯片市场 的布局，如 Google 推出 Edge TPU 加速器芯片，用于在边缘运行 TensorFlow Lite 机器学 习模型， 使传感器和其他设备能更快地处理数据， 极大地突破边缘计算设备的狭小空间和功 17 报告编号19RI0030 率限制。Intel 推出至强 D-2100 处理器芯片，以帮助用户将计算迁移到边缘。 边缘计算芯片市场可分为边缘终端芯片市场和边缘服务器芯片市场。 边缘终端芯片市场 针对边缘终端设备设计芯片，包括针对特定应用的终端 SoC 以及终端通用加速器芯片。终 端 SoC 市场已经竞争白热化，华为、高通、Intel 等龙头企业以实力较量，潜在进入者难以 切入该领域。 终端通用加速器芯片市场则刚起步， 许多企业开始培养开发者生态以及探索市 场发展方向， 预计在市场成熟后将主要针对重要应用推出相应的优化芯片， 从而占领最合适 的市场。未来几年内，通用终端加速器芯片领域有望出现更多应用及实力厂商。 边缘服务器芯片市场是为离终端较近的本地边缘服务器提供芯片。 边缘服务器对于芯片 功耗的要求比终端设备芯片要求低。现阶段边缘服务器芯片市场参与厂商较终端芯片市场 少，有 Nvidia、华为和比特大陆等。Nvidia 的边缘计算芯片产品主要针对高端自动驾驶市 场；华为的 Ascend 310 定位中高端市场，可应用于智能摄像头市场以及自动驾驶市场，目 前华为已经与奥迪合作发布了基于 Ascend 310 芯片的自动驾驶边缘服务器 MDC600。 2.5.2. 产业链中游 电信运营商是移动边缘计算业务主要的运营商， 电信运营商为服务提供商提供快速部署 边缘计算应用的平台， 为用户提供开放接口调度所需用的 MEC 资源。 在即将到来的 5G 时 代，运营商纷纷将边缘计算作为重点发展方向。中国电信将整体布局 CDN 资源、关注运营 商网关和设备、 推出基于 MEC 的业务平台及解决方案作为在边缘计算领域的三大重点规划； 中国移动在 10 省 20 多地开展 MEC 应用试点，提出了运营商边缘计算的五大场景：本地 分流、VCDN、基于 MEC 和 IoT Gateway 的应用创新、第三方 API 应用平滑移植以及垂 直行业服务。 中国联通联合诺基亚贝尔、 英特尔和腾讯云发布 中国联通边缘计算技术白皮 书 ， 并展示面向 5G 网络的 MEC 智能场馆商用部署解决方案。 中国联通表示将规划建设数 18 报告编号19RI0030 千个边缘数据中心，以满足未来 5G 业务发展需求。 边缘计算服务提供商涉及边缘计算系统集成商、 平台和应用开发商以