豫见517 | 云边智联，乘风破浪！5G+边缘计算技术与产业会议圆满召开

如果说2019年是边缘计算的“爆炸性增长”年，2020年是边缘计算的“突破年”，那么2021年边缘计算将迎来发展的拐点。随着5G发展的升温，边缘计算作为核心技术也站上了风口……

2021年5月17日，2021世界电信和信息 社会 日大会系列会议——5G+边缘计算与产业会议在河南郑州国际会展中心隆重召开。来自工信部、运营商以及边缘计算产业链上下游企业的十多位嘉宾齐聚一堂，围绕 “云边智联，释放产业新动能” 共话边缘计算产业未来新发展。

落地开花

产业成熟仍任重道远

随着应用场景走向碎片化和多元化以及网络数据的海量爆发式增长，网络边缘的负荷逐渐加大。边缘计算作为一种分布式计算能力，将数据处理、应用运行等由网络中心下放到边缘节点上，可以大幅减少业务传递层级，降低核心网和传输网负担，减少对带宽资源的占用，使得边缘数据更安全。优势突出的边缘计算，备受产业各方推崇。

工信部信息通信发展司网络发展处二级调研员梅杰在致辞中指出，目前全球产业界正在积极推进边缘计算标准技术应用的发展，我国也非常重视边缘计算相关工作，特别是多接入边缘计算（MEC）技术与产业的发展。依托中国通信标准化协会先后发起了多项边缘计算相关标准研究工作。在产业化部署方面，国内三大电信运营商先后开展了边缘计算技术研究和应用的 探索 ，组织上下游企业发力边缘计算市场，助力移动边缘计算应用落地开花。

“MEC既提升了用户的业务体验，也减少了对骨干传输网以及上层核心网的资源占用，因此MEC边缘云作为5G网络的一项关键技术，是承载行业数字化应用的平台，是贴近应用的网络能力开放入口，在工业互联网、自动驾驶、泛在低空、物联网等领域呈现出旺盛的市场需求。”河南联通副总经理王宜科在致辞中表示，

从技术角度看，中国信息通信研究院技术与标准研究所副所长曹蓟光认为，边缘计算关键技术逐渐成熟，呈现三大趋势：一是充分利用边缘侧资源异构、实时响应等特点，边缘智能、算力网络等边缘原生技术不断涌现，加速应用开发创新；二是云原生技术不断轻量化并持续下沉，为边缘侧提供与云上一致的功能和体验，推动边云协同；三是边缘计算与区块链等融合技术不断涌现，为业务需求和计算资源之间提供敏捷的可信安全链接。

作为一项新兴技术，当前边缘计算的产业化道路也不可避免面临一些挑战。对此，梅杰对于边缘计算未来发展提出三点发展建议，一是加速技术和产品研发的进度，二是加大应用示范推进力度，三是推进建立完善的标准体系，促进行业技术与标准的融合发展。

云网智联

边缘计算迎来发展拐点

在边缘计算产业链上，三大运营商既是技术创新者和标准制定者，又是应用落地者和产业推进者。三大运营商结合自身特点，以云网融合、云边协同为依托，在边缘计算方面做得有声有色。

中国移动研究院网络与IT技术研究所副所长刘景磊提到，目前行业对网络切片、边缘计算需求强烈。中国移动发挥网络优势，以网带边，充分发挥运营商网络固有优势以专网切入，带动边缘云发展。目前，中国移动已经推出了100+龙头示范项目、网络切片50余个。边缘计算涉及69个客户，49个已完成边缘计算部署。

中国联通集团边缘计算高级总监陈丹介绍，目前联通MEC平台拥有五大优势：一是全国一体化的运营体系；二是跨域互联，业务复制；三是云边协同和边边协同；四是为2B客户提供灵活的自服务能力；五是安全可信防护机制。目前，中国联通首批建设了6个MCE的创新孵化基地，分别面向不同的领域：在北京是新媒体，在天津是交通，在福建是教育，在山西是能源，在重庆和广东都面向工业，以统一规划、标准、渠道支撑应用入驻，打造全生命周期闭环机制。

作为东道主，王宜科介绍了河南联通在边缘计算方面的推进成果。他表示，河南联通持续推动河南省5G产业发展三年行动计划及5G网络建设和产业发展战略协议落地，坚定落实电信联通共建共享，已在河南省18个地市级本地核心DC设置29套MEC布局类节点，持续提升中原数据基地承载能力。“5G与MEC边缘云的结合，倒逼了云计算算力的进一步提升与5G网络建设部署的不断加强。”

“中国电信建立5G产业创新联盟以“1+1+1”模式对产业生态赋能，以联盟为中心，广泛引入生态合作伙伴；以开放实验室为平台，面向合作伙伴打造端到端的服务能力，通过联合创新中心，与客户联合研发，合作共赢。”中国电信研究院未来网络研究中心主任雷波在演讲中特别提到。据悉，5G开放实验室依照《中国电信5G定制网产品手册（2020年）》，联合省公司、业界主流厂商、研究院自主研发团队，搭建了“致远”“比邻”“如翼”三种模式的云、网、边、端一体化解决方案验证测试环境，面向客户开放并可灵活调整。

作为中国电信的子公司，天翼智联在5G+边缘计算赋能智慧物流方面取得了实质性进展。天翼智联 科技 有限责任公司全国销售总监李志夫以综合性物流园区5G+边缘计算综合应用为例介绍了5G+边缘及思源的最新应用，包括5G视频安防、5G门禁、5G烟感以及5G无人机等，且园区平台都可以嫁接到边缘云上。

赋能千行百业

5G+边缘计算产业乘风会有时

5G融入千行百业，为边缘计算创新发展提供了肥沃的土壤。此外，5G网络对云计算等技术的引入，改变了传统的CT网络架构，也为云边协同、云网融合等提供了可能，从而促进边缘计算的发展。在本次会议上，边缘计算产业链相关企业就此分享观点，交流经验。

英特尔中国运营商事业部技术总监侯志强介绍，目前边缘计算首先是要做跨域解决方案的融合，其次是需要有效的控制成本，构建一个灵活的云平台，打造面向不同行业和不同场景的能力。同时也需要推出能够快速完成在边缘侧面向行业的解决方案，如标准硬件的平台，软件参考设计和开源软件参考设施用云的方式进行构建等。

新华三集团运营商事业部技术总监陈峰表示，目前边缘计算主要会存在四个方面挑战：一是缺乏高效管理,二是不易节约成本,三是安全需求难以保障，四是设备、环境复杂。以上这些因素既是重要挑战也是未来边缘计算能够助力5G网络取得商业成功的关键。

不仅仅在技术领域，在 娱乐 方面，九州云边缘计算技术高级总监许斐也提出了独到见解。他认为，云 游戏 是下个时代的 游戏 方式，也是最后一个被视频流升级改造的C端业务，5G和云 游戏 相辅相成，云 游戏 将是5G在C端的第一个爆发点和杀手级应用，同时也只有5G+边缘计算才能真正让云 游戏 变为现实。

作为中国最早一批早从事“开放云边基础架构技术开发和服务”的专业公司，九州云伴随着中国的5G建设积极布局5G边缘计算市场。在云 游戏 领域，九州云已经和运营商体系内测过云 游戏 的架构，不仅支持自己和运营商做这样的云 游戏 ，也支持和其他的一些云 游戏 平台一起做这样的接入。未来，九州云希望始于 游戏 ，将九州云MEC云 游戏 框架，赋能下个世代的互动体验，丰富渲染云 游戏 +直播、云 游戏 +互动视频、云 游戏 +VR、云 游戏 +广告、云 游戏 +社交等不同场景。

腾讯云边缘计算副总监唐云兵认为，边缘计算是在设备和中心云之间融合网络、计算、存储、应用等核心能力的一整套平台服务。价值出发点是低时延、高带宽、安全隐私、自治能力，这也是腾讯云目前做边缘计算产品一直贯彻和关注的价值点。

此次大会上，我们看到了边缘计算产业的最新发展成果，听到了业界专家对未来产业的建议和畅想。众人划桨开大船，边缘计算的发展离不开产业伙伴的共同努力，也离不开技术的更迭演变，相信不久之时，边缘计算产业将会更上一层楼。

HS-6451/G物联网网关集云计算、大数据、边缘计算、5G、物联网通讯等现代技术与绿色环保技术相融合，打造出高效统一、精准管理的物联网网关

物联网网关作为连接传感设备与监控平台的中间载体，实时采集园区内电、水、气、环境等数据信息，并通过4G、5G等通信技术将数据传至监控平台

监控平台接收到数据后，可对园区的能耗数据进行能耗动态的计算、分析与处理，下达命令，并以图表、图形、声音等形式通知监管人员，不仅达到能耗监测、自动预警的目的，而且可提升园区的资源整合能力，进而提升整个产业的经济效益

智慧路灯杆系统:以园区能耗指标、环保节能服务、园区智慧化管理等多维度为设计思路，将网关与灯杆上所搭载的太阳能供电、充电桩、智慧照明等传感设备构建连接

依托5G、大数据、云计算等技术实现数据采集、远程监管与多协议转换，以此增加智慧园区在照明、充电、供电等能耗方面的灵活性与自主性，降低园区运营成本，提高园区用能效率，促进绿色低碳发展、推动 社会 整体能效提升

用电监控:园区作为产业集群的重要载体，对用电的需求很大，例如照明、空调等就是能源浪费的“重灾区”

监控系统可实时监测线路电流、电压、温度等数据。当用电数据超出园区用电的最高值，亦或是发生用电的异常情况，网关可进行联动分析，智能报警，综合管控园区提供电力能源，助力园区节能降耗，提升电力能源的可持续发展

若是发生用电不当，导致发生火灾等紧急事件，网关可迅速上传报警信号至监控平台，平台立即开启应急预案，迅速开展应急调度指挥与救援处理工作，实现多部门联动与协同高效处理。此方案可全面覆盖园区楼宇、地下停车场、园区道路等细分场景。

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网大数据如何应用

首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况。

▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水。

预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：

▲医疗保健：监测患者健康状态并识别风险(例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施。

▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决。

还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储将来没有用处的大量数据。

物联网中的大数据挑战

除非处理大量数据以获取有价值的见解，否则这些数据完全没用。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠，且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。

▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。

▲安全。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象，相关经验的缺失会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的，也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。

事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。

边缘分析。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。

对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报。

总结

物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住，从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理。此外，始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理。

尽管存在一些挑战和问题，但应记住，物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。

5G边缘云的优势主要是提高云计算能力，保障边缘数据的安全，降低传输带来的能耗损失。
5G具有超低的延迟，廉价地发送大量数据的能力以及更高的安全性，将使许多物联网设备具有云计算能力。 当支持5G的IoT能够利用云中强大的AI算法时，我们将看到IoT爆炸的可能性变为现实。 这一转变为物联网领域的公司提供了巨大的机会，但也需要重新审视其战略和价值主张。
边缘计算是算力和服务下沉的重要手段，是距离用户终端最近的信息技术服务环境和计算能力，它用以减少时延、提升网络运营效率、提高业务分发传送能力、优化用户体验。在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

物联网平台为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑设备数据采集上云；向上提供云端API，指令数据通过API调用下发至设备端，实现远程控制。

物联网平台也提供了其他增值能力，如设备管理、规则引擎、数据分析、边缘计算等，为各类IoT场景和行业开发者赋能。

如下是共享单车基于物联网平台的解决方案。
物联网平台提供边缘计算能力，支持在离设备最近的位置构建边缘计算节点处理设备数据。

在断网或弱网情况下，边缘计算可缓存设备数据，网络恢复后，自动将数据同步至云端。

提供多种业务逻辑的开发和运行框架，包括场景联动、函数计算和流式计算，各框架均支持云端开发、动态部署。

边缘计算能力允许在最靠近设备的地方构建边缘计算节点，过滤清洗设备数据，并将处理后的数据上传至云平台。
物联网应用可广泛应用于：智能生活、智能工业、智能楼宇、环境保护、农业水利、能源监控等环境。计算平台主要涉及：

开发者使用设备接入SDK，将非标设备转换成标准物模型，就近接入网关，从而实现设备的管理和控制。

设备连接到网关后，网关可以实现设备数据的采集、流转、存储、分析和上报设备数据至云端，同时网关提供规则引擎、函数计算引擎，方便场景编排和业务扩展。

设备数据上传云端后，可以结合云功能，如大数据、AI学习等，通过标准API接口，实现更多功能和应用。

物联网 (IoT) 设备必须连接互联网。通过连接到互联网，设备就能相互协作，以及与后端服务协同工作。互联网的基础网络协议是 TCP/IP。MQTT（Message Queue Telemetry Transport，消息队列遥测传输） 是基于 TCP/IP 协议栈而构建的，已成为 IoT 通信的标准。

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