2023年

中国边缘计算行业研究（上）：算力网络重要环节，边云协同趋势加强

摘要

01 边缘计算与云计算优势互补、融合互通，未来边缘协同是大势所趋

02 边缘计算与5G网络技术加速融合，满足多样化的算力需求

03 边缘计算下游需求呈现个性化，垂直行业边缘计算将在竞合中发展

目录 CONTENTS

第一部分：边缘计算发展概况

中国边缘计算行业综述— 边缘计算定义与分类

中国边缘计算行业综述— 边缘计算分类

边缘计算部署位置分类及应用对比

中国边缘计算行业综述— 边缘计算系统架构（1/2）

中国边缘计算行业综述— 边缘计算系统架构（2/2）

边缘计算系统架构说明

边缘计算系统架构重要部件

边缘节点和边缘管理器

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边缘管理器边缘控制器：通过融合网络、计算、存储等

统一管理

中国边缘计算行业综述— 边缘计算核心技术

边缘计算核心技术

云边协同技术

异构计算技术

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计算卸载技术

密集型任务从计算资源受限的验。

边缘原生技术

能力开放技术

中国边缘计算行业综述— 边缘计算与云计算的对比分析（1/2）

中国边缘计算行业综述— 边缘计算与云计算的对比分析（2/2）

边缘计算与云计算的优劣势对比及联系

1 )没有时间或地点限制

2 )高度的可扩展性

1 )减少延迟，提高实时性能

2 )通过数据的分布式存储

长周期的布式方式存储在边缘和云中，因此数据

1 )网络连接要求

云计算劣势

2 )安全风险取决于云服务器

1 )系统的复杂性和成本

2 )数据存储容量

云计算与边缘计算的联系

中国边缘计算行业综述— 边缘计算发展挑战

边缘计算发展挑战

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算、存储、通信等资源上存在着多样化的限制约束，并受到动态环境变化的影响而造成诸如感知状态不完全、数据质量退化、

异构性

中国边缘计算行业综述— 边缘计算发展历程

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 1998  边缘计算已年，Akamai 公司  2015年9月，欧洲电信标准化协会  2018年10月CNCF基金会和Eclipse

分析师观点

中国边缘计算行业综述— 边缘计算市场规模

分析师观点

势必爆发；同时边缘计

中国边缘计算行业综述— 边缘计算发展驱动力：技术驱动力（1/3）

分析师观点

中国边缘计算行业综述— 边缘计算发展驱动力：市场驱动力（2/3）

分析师观点

新建数据量大幅扩张，越来越多的计算发生在边缘

 下游物联网等产业的快速发展直接推动边缘计算需求增长

中国边缘计算行业综述— 边缘计算发展驱动力：政策驱动力（3/3）

该计划提出的5G融合应用是促进经济社会数字化、网络化、

边缘计算部分区域产业政策汇总

第二部分：产业链分析

中国边缘计算产业链— 产业链总图

中国边缘计算产业链— 产业链上游：边缘AI芯片（1/2）

中国边缘计算产业链— 产业链上游：边缘AI芯片（2/2）

中国边缘计算产业链— 产业链上游：边缘服务器（1/2）

 边缘计算服务器行业整体市场规模呈现上升趋势，主要受市场需求和技术发展双重因素驱动。

中国边缘计算产业链— 产业链上游：边缘服务器（2/2）

边缘计算服务器应用趋势

计

机

中国边缘计算产业链— 产业链上游：边缘控制器、传感器、网关

边缘控制器

边缘网关

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中国边缘计算产业链— 产业链上游：边缘平台提供商

中国边缘计算产业链— 产业链中游：中游市场主体研究（1/2）

中国边缘计算产业链— —产业链中游：中游市场主体研究（2/2）

中国边缘计算产业链— 下游应用总览

分析师观点

持视频领域：音视频边缘

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方法论

法律声明

头豹研究院简介

研究咨询服务

四大核心服务

企业价值增长服务

行业排名、展会宣传

2023年

中国边缘计算行业研究（上）：算力网络重要环节，边云协同趋势加强

摘要

01

边缘计算与云计算优势互补、融合互通，未来边缘协同是大势所趋

02

边缘计算与5G网络技术加速融合，满足多样化的算力需求

03

边缘计算下游需求呈现个性化，垂直行业边缘计算将在竞合中发展

目录 CONTENTS

第一部分：边缘计算发展概况

中国边缘计算行业综述— 边缘计算定义与分类

中国边缘计算行业综述— 边缘计算分类

边缘计算部署位置分类及应用对比

中国边缘计算行业综述— 边缘计算系统架构（1/2）

中国边缘计算行业综述— 边缘计算系统架构（2/2）

边缘计算系统架构说明

边缘计算系统架构重要部件

边缘节点和边缘管理器

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边缘管理器边缘控制器：通过融合网络、计算、存储等

统一管理

中国边缘计算行业综述— 边缘计算核心技术

边缘计算核心技术

云 边 协 同 技 术

异 构 计 算 技 术

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计 算 卸 载 技 术

密集型任务从计算资源受限的 验。

边 缘 原 生 技 术

能 力 开 放 技 术

中国边缘计算行业综述— 边缘计算与云计算的对比分析（1/2）

中国边缘计算行业综述— 边缘计算与云计算的对比分析（2/2）

边缘计算与云计算的优劣势对比及联系

1 )没有时间或地点限制

2 )高度的可扩展性

1 )减少延迟，提高实时性能

2 )通过数据的分布式存储

长周期的布式方式存储在边缘和云中，因此数据

1 )网络连接要求

云计算劣势

2 )安全风险取决于云服务器

1 )系统的复杂性和成本

2 )数据存储容量

云计算与边缘计算的联系

中国边缘计算行业综述— 边缘计算发展挑战

边缘计算发展挑战

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算、存储、通信等资源上存在着多样化的限制约束，并受到动态环境变化的影响而造成诸如感知状态不完全、数据质量退化、

异构性

中国边缘计算行业综述— 边缘计算发展历程

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 1998  边缘计算已 年 ，Akamai 公司  2015年9月，欧洲电信标准化协会  2018年10月CNCF基金会和Eclipse

分析师观点

中国边缘计算行业综述— 边缘计算市场规模

分析师观点

势必爆发；同时边缘计

中国边缘计算行业综述— 边缘计算发展驱动力：技术驱动力（1/3）

分析师观点

中国边缘计算行业综述— 边缘计算发展驱动力：市场驱动力（2/3）

分析师观点

新建数据量大幅扩张，越来越多的计算发生在边缘

 下游物联网等产业的快速发展直接推动边缘计算需求增长

中国边缘计算行业综述— 边缘计算发展驱动力：政策驱动力（3/3）

该计划提出的5G融合应用是促进经济社会数字化、网络化、

边缘计算部分区域产业政策汇总

第二部分：产业链分析

中国边缘计算产业链— 产业链总图

中国边缘计算产业链— 产业链上游：边缘AI芯片（1/2）

中国边缘计算产业链— 产业链上游：边缘AI芯片（2/2）

中国边缘计算产业链— 产业链上游：边缘服务器（1/2）

 边缘计算服务器行业整体市场规模呈现上升趋势，主要受市场需求和技术发展双重因素驱动。

中国边缘计算产业链— 产业链上游：边缘服务器（2/2）

边缘计算服务器应用趋势

计

机

中国边缘计算产业链— 产业链上游：边缘控制器、传感器、网关

边缘控制器

边缘网关

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云边协同技术

异构计算技术

计算卸载技术

密集型任务从计算资源受限的验。

边缘原生技术

能力开放技术

 1998  边缘计算已年，Akamai 公司  2015年9月，欧洲电信标准化协会  2018年10月CNCF基金会和Eclipse

2023 Edge computing industry in China

2023中国エッジコンピューティング産業

行业标签：边缘计算、边云协同、边缘服务平台、边缘解决方案

报告主要作者：秦淑慧

2023/09

报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施，追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹1”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。

云计算虽然有强大的数据处理能力，但面对海量处理的数据以及网络带宽带来的瓶颈时，并不能实现全面的计算覆盖。因此，传统的数据处理模式已经无法应对数据处理及网络传输的爆发式增长需求。此外，随着工业互联网、车联网、音视频、云游戏、AR/VR等垂直领域的蓬勃发展，带来了大量数据传输或者低时延的新兴业务，边缘计算应运而生，其核心理念是将网络、计算、存储等多维度能力“下沉”，减少服务交付时延和带宽占用。但边缘计算与云计算之间不是此消彼长的关系，而是互补协同的关系，“边云协同”将放大边缘计算和云计算价值，边缘计算与云计算需要通过紧密协同才能更好地满足各种需求场景的匹配，从而最大化边缘计算和云计算的应用价值。

边缘计算是强化算力统筹、智能调度、推进“云网边端”协同发展中的重要环节。同时在5G网络覆盖度不断提升的背景下，充分利用“5G+”边缘计算低时延、大带宽、大连接、安全可靠的典型特征，以边缘计算为切入点，面向垂直行业，提供装备制造、智慧矿山、智慧钢铁、服装制造、汽车制造、智慧医疗、智慧法务、智慧应急、智慧交通等行业的应用解决方案，为行业用户提供算力、5G移动网络等算网资源，满足用户灵活多样的算网使用需求。

从技术体系上看，边缘技术需要与云计算、5G、区块链等其他技术相结合，利用协同效应形成一体化解决方案。同时，统一的服务定义、资源封装以及接口协议等将走向标准化，便于产业链上各厂商间产品互联互通，技术逐步走向开放融合。从解决方案上看，行业解决方案商需要结合行业个性化需求，提供一体化边缘计算解决方案。在开发边缘计算设备和应用程序时，应该充分考虑行业用户的个性化需求。

随着大数据、物联网、人工智能等技术的快速发展，互联网正在从中心快速走向边缘，以适应各种各样海量的信息及连接设备。近年来，中国5G网络的覆盖度快速提升，将大大加快边缘网络的迁移速度以解决目前面临的算力低、时延长、带宽窄等问题。在此应用背景下，边缘计算应运而生，并逐渐与5G网络技术加速融合。边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务，可满足不同行业在实时业务、数据优化、智能应用、安全与隐私保护等方面的基本需求。目前主要可用于增强现实, 无人机、自动驾驶、远程监控、机器人、智能制造等多种应用场景。

中国数字化转型方兴未艾，作为行业数字转型的核心能力底座，边缘计算将会快速渗透到千行百业。随着边缘计算在医疗、交通、工业等各行业规模化部署，要求边缘计算应面向特定行业具备差异化与定制化的能力，为满足行业应用在高效算力、海量接入、智能分析、安全防护等方面的需求，边缘计算技术与 5G、大数据、人工智能、网络安全、区块链等各类技术深度融合，共同构成“边缘计算+”技术创新体系。“边缘计算+”既是边缘计算技术的融合创新，也是边缘计算服务能力的升级演进，其深层含义是各类技术通过边缘计算赋能产业数字化、网络化、智能化转型。

 中国边缘计算行业概况 4
中国边缘计算行业综述——边缘计算定义与分类 5
中国边缘计算行业综述— —边缘计算分类 6
中国边缘计算行业综述— —边缘计算系统架构（1/2） 7
中国边缘计算行业综述——边缘计算系统架构（2/2） 8
中国边缘计算行业综述— —边缘计算核心技术 9
中国边缘计算行业综述— —边缘计算与云计算的对比分析（1/2） 10
中国边缘计算行业综述— —边缘计算与云计算的对比分析（1/2） 11
中国边缘计算行业综述— —边缘计算发展挑战 12
中国边缘计算行业综述— —边缘计算发展历程 13
中国边缘计算行业综述— —边缘计算发展驱动力：技术驱动力（1/3） 14
中国边缘计算行业综述——边缘计算发展驱动力：市场驱动力（2/3） 15
中国边缘计算行业综述——边缘计算发展驱动力：政策驱动力（3/3） 16
中国边缘计算行业综述——边缘计算市场规模 17
 中国边缘计算产业链分析 18
中国边缘计算产业链——产业链总图 19
中国边缘计算产业链——产业链上游：边缘AI芯片（1/2） 20
中国边缘计算产业链——产业链上游：边缘AI芯片（2/2） 21
中国边缘计算产业链——产业链上游：边缘服务器（1/2） 22
中国边缘计算产业链——产业链上游：边缘服务器（2/2） 23
中国边缘计算产业链——产业链上游：边缘控制器、传感器、网关 24
中国边缘计算产业链——产业链上游：边缘平台提供商 25
中国边缘计算产业链——产业链中游：中游厂商分类（1/2） 26
中国边缘计算产业链——产业链中游：中游厂商分类（2/2） 27
中国边缘计算产业链——下游应用总览 28
 方法论 29
 法律声明 30

 定义：边缘计算旨在为用户提供“软件+硬件+服务”一体化的近数据侧的系统服务、平台服务及解决方案，可以通过融合网络、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。

 与云计算关系：边缘计算与云计算可以优势互补、相辅相成。随着数据量的快速扩张和处理需求的复杂化，未来云边协同发展是大势所趋。

 产业驱动力：底层技术的支持、数据量的激增和下游应用场景和拓展以及政策推动共同促进边缘计算产业发展。

边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务，目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽。

定义及分类

边缘计算的定义：边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，通过融合网络、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。边缘计算将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。边缘计算的分类：根据边缘计算的部署位置，可以分为现场测边缘计算和网络侧边缘计算。

来源：中国信通院、头豹研究院

按照部署位置，边缘计算可以分为现场边缘和网路边缘。现场边缘典型应用包括车辆互联、自动驾驶、智慧城市，网络边缘典型应用包括智能制造、工业互联网、智能家居、智慧安防、视频分析等。

来源：中国信通院、头豹研究院

边缘计算架构是一种分布式计算架构，架构分为三个部分，即云、现场和边缘。其中，边缘层为核心层，是融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。

边缘计算系统架构

来源：边缘计算产业联盟，头豹研究院

在边缘计算系统架构中，边缘层是边缘计算三层架构的核心。边缘节点是边缘层承载计算业务的核心，边缘管理器负责统一管理边缘节点。

云计算层提供决策支持系统，以及智能化生产、网络化协同、服务化延伸和个性化定制等特定领域的应用服务程序，并为用户提供最终接口。

云计算层从边缘层接收数据流，并向边缘层、以及通过边缘层向现场层发出控制信息，从全局范围内对资源调度和现场生产过程进行优化。

云服务：基于模型驱动的统一服务框架，面向系统运维人员、业务决策者、系统集成商、应用开发人员等，提供开发服务框架和部署运营服务框架。

边缘层有两个重要部分：边缘节点和边缘管理器。边缘节点是承载边缘计算业务的核心，是硬件实体，具有计算、网络存储资源，软件是边缘管理器承载的核心，边缘管理器的主要功能是统一管理边缘节点。

边缘层

边缘层是边缘计算三层架构的核心。负责接收、处理和转发来自现场层的据流，提供智能感知、安全隐私保护、数据分析、智能计算、过程优化和时控制等时间敏感服务。

边缘层包括边缘网关、边缘控制器、边缘云、边缘传感器等计算存储涉笔和时间敏感网络交换机/路由器等网络设备，还包括边缘管理软件、提供业务编排或直接调用的能力，操作边缘计算节点。

现场层

•现场层是接近网络连接传感器、执行器、设备、控制系统和资产等现场节点。现场节点通过各种类型的现场网络和工业纵向与边缘层中的边缘网关等设备向连接，实现现场层与边缘层之间数据流和控制流的连通。

•网络可以使用不同的拓扑结构，边缘网关等设备充当将一组现场节点彼此连接以及连接到广域网络的桥梁。

来源：边缘计算产业联盟，头豹研究院

边缘网关：通过网络联接、写一转换等功能联接物理和数字世界，提供轻量化的联接管理、实时数据分析及应用管理功能。

边缘节点：边缘节点是承载边缘计算业务的核心，由边缘管理器统一管理。

现场节点：包括传感器、执行器、设备、控制系统等，这些现场节点通过各种类型的现场网络、工业总线与边缘层中的边缘网关等设备相连接，实现现场层和边缘层之间数据流和控制流的连通。

主要完成收集原始数据并上报的功能

边缘计算节点处理后的数据上传至云计算节点

合理部署和调配网络边缘侧节点的计算和存储

边缘计算层上报数据在云计算节点进行永久存储

边缘计算以提供边缘计算核心能力为目标，代表性核心技术包括云边协同、计算卸载、边缘原生、异构计算、能力开发等，可以延展边缘计算赋能范围，满足下游应用高效运行需求。

云边资源协同在具体落地的形态上，根据运营商边缘、云边缘和工业边缘三种不同模式。运营商边缘实现的是 MEC 通信级别机房和中心云的互通，一般通过专用网络方式实现；云边缘是IDC互联网机房和中心云的互通，一般通过S D-WAN模式实现；工业边缘是单体网关和中心云的互通，一般通过普通互联网实现。

异构计算技术在异构硬件资源的基础上，构建异构计算平台，充分发挥各类计算硬件的优势，提高算力资源利用率。以云厂商为代表的边缘计算服务商，通过虚拟化技术将计算资源池化，向用户提供算力资源服务；边缘计算硬件厂商，基于自身硬件产品，提出统一的编程模型，为跨 CPU 、GPU、FPGA、专用加速器的开发者提供统一的体

计算环境卸载到有满足算力资源需求的计算环境中执行，具体指将某个计算量大的任务根据一定的卸载策略合理分配给资源充足的远程设备处理的过程。卸载策略和计算资源分配策略是计算卸载的核心。

该技术是云原生技术向边缘侧的演进，主要技术包括：以边缘侧5G网络能力开放为特征的边缘服务、基于云边协同和边边协同的边缘网格技术、面向复杂场景跨网络的边缘编排技术等。

能力开放方面从实际的业务场景需求来看，边缘侧不仅需要具备C T的能力，还需要具备IT能力。在平台能力开放方面，针对各种垂直行业不同的业务需求提供各类平台能力，包括直播场景下的视频编解码、视频渲染能力，智能制造场景下的视频 A I 处理能力等。在网络服务能力开放方面，可以提供网络及用户信息开放、业务及资源控制功能开放、本地分流、DNS 服务等相关能力。

以云边协同、计算卸载、边缘原生、异构计算、能力开放等为代表的边缘计算核心融合技术，方面将延展边缘计算的赋能范围，加速边缘计算与更多技术的融合创新；另一方面将提升边缘计算的赋能能力，满足 ICT 技术应用/服务的高效运行需求。各类边缘计算厂商正在积极推动边缘计算技术不断创新演进。

来源：中国信通院，头豹研究院

边缘计算是云计算能力由中心向边缘的下沉，两者具有协同管理的关系。边缘计算与云计算各有侧重，边缘负责局部的实时数据分析和推理，而云计算负责全局的非实时数据处理。

边缘计算与云计算关系

来源：中国信通院，头豹研究院

边缘计算与云计算区别

区别云计算边缘计算
即时性	海量数据无法进行即时处理	可以实时数据处理和分析
架构	集中式	分布式
通信网络环节，边云	无线局域网，5G/4G协同趋势加强》	广域网
传输	以中心服务器为节点可能遇到带宽瓶颈	低带宽运行
延展性	级联分布较为固定、移动性、扩展性、使用弹性相对较差	分布式部署、移动性及延展性相对较高，使用灵活、运维简单
隐私保护	隐私保护弱，隐私数据传输到数据中心容易导致数据丢失或信息泄露等风险	隐私保护强，数据本地采集、本地分析、本地处理
部署成本	低	高

边缘计算擅长局部、短周期、实时性计算，云计算擅长全局、长周期、非实时计算，云计算和边缘计算各有优势，未来将形成一种协同互补的关系。

通过云计算，只要有一个连接到互联网的终端，就可以从任何地方使用服务和应用程序。

云计算的一个主要优势是能够根据需要扩展系统。

通过边缘计算，需要避免延迟的处理可以在附近的计算机上进行管理，使得处理数据没有延迟成为可能，确保了数据利用的实时性。

要使用云上的资源，用户必须连接到互联网。如果网络出现问题，有可能导致整个系统无法使用。

由于关键数据存储在云服务器上，针对外部网络攻击的对策将取决于这些云服务器的安全性。

来源：头豹研究院

边缘计算需要多少个边缘服务器，就有多少条线和基地。由于线路和基地的数量需要硬件，初始成本和系统开发成本将增加。

边缘计算机相对云计算内存容量更少，且边缘计算多存储短周期数据。

边缘计算与云计算各有优势，因此不是此消彼长的关系，而是优势互补、协同发展的关系。边缘计算适用于局部性、实时性、短周期的数据处理与分析，云计算擅长全局性、非实时

边缘计算与云计算可以优势互补、相辅相成，未来云边协同发展是大势所趋。

从未来发展的趋势来看，将有越来越多的企业采用“边云协同”的组合架构。根据IDC，2023年将有4 2. 4%的企业采用边缘+核心的组合架构建立和运行数据库，设备架构向“云—边—端”三级架构演进迭代，边缘数据中心将会成为理想的承载基础设施去处理更多对时延要求更高的业务。

边缘计算具有海量特性、异构特性、约束特性和分布式特性，使得其面临数据处理延迟、可靠性、安全性、实时存储、计算能力统一等挑战。

中国移动物联网用户规模快速扩大，截至2 0 2 2 年底，连接数达 1 8 . 4 5 亿户，比 2 0 2 1 年底净增4.47亿户。数据、设备以及连接数的爆炸式增长成为了边缘侧的重要特征，需要边缘计算提供实时的存储、计算等能力，同时数据在边缘侧处理时的安全性也成为产业各方关注的重点。

实例：在工业制造的应用场景下，计算设备对功耗、成本、空间都有着较高的要求，一些小微型边缘计算节点的各种资源（例如电力、空间、算力等）可能都无法满足计算密集型应用的的需求，需要部署轻量化的操作系统及模型优化应用执行效率。

来源：中国信通院，头豹研究院

边缘计算的分布式架构增加了攻击向量的维度，边缘计算客户端越智能，越容易受到恶意软件感染和安全漏洞攻击由于网络边缘设备的资源有限，对于有限资源的边缘设备而言，现有数据安全的保护方法并不能完全适用于边缘计算架构。而且，网络边缘高度动态的环境也会使网络更加易受攻击和难以保护

边缘计算的发展历程可以分为三个阶段，技术储备期概念和技术都处于初期发展。高速发展期行业走向规模化，市场规模快速扩张。稳定发展期技术和标准逐渐成熟。

边缘计算发展历程

技术/市场发展特征

技术储备期（1998-2015）

 边缘计算的概念提出边缘计算技术进入储备阶段。

 经历了高速增长期之后，行业开始走向稳定阶段，技术逐渐成熟，市场格局初步形成。行业开始呈现全新的发

稳定发展期（2018-至今）

高速发展期（2015-2017）

重大事件

 2012年，思科公司提出雾计算概念；

提出内容分发网络CDN；

来源：头豹研究院 2009 年， Cloudlet 概念被提出，Cloudlet是一个可信且资源丰富的主机；

 2013年，美国太平洋西北国家实验室在内部报告中首次提出边缘算”edgecomputing”概念。

（ETSI）发布移动边缘计算的白皮书；11月，OpenFog联盟成立，致力于应用场景和边缘的结合；

边缘计算在经历了技术储备期、高速发展期之后，现在已经过渡到稳定发展期。目前边缘计算相关的技术越来越成熟，行业法规、标准也越来越完善。边缘计算发展呈现全新的态势,边缘计算不仅仅是新平台、新架构以及新模式，而是三维一体的新生态。

 2016年5月，美国自然科学基金会

（NSF）在研究中将边缘计算替换云计算，列为突出领域。同时，魏松教授团队给出边缘计算的正式定义；11月，中国成立了边缘计算产业联盟；

 2017年8月，中国自动化学会边缘计算专委会成立，标志边缘计算的发展得到专业学会的认可和推动。

 2020年，Deep Vision发布低延迟AI处理器，利好注重实时性能的边缘计算应用；

基金会展开合作，将把在超大规模云计算环境中已被普遍使用的Kubernetes,带人到物联网边缘计算场景中；

 2021年，中国电信、中国联通、联想、百度云、腾讯云、字节跳动、Intel等单位联合发布了《“边缘计算”+技术白皮书》，标志着边缘计算技术的基本完善。

成为未来实现低时延、高安全及减少带宽浪费等方面的关键技术。目前与边缘计算相关的软硬件技术及其上下游产业已经成为世界各发达国家和地区的重要战略性方向，中国也在积极推进加快产业布局、制定发展规划，通过政策法规、技术标准、示范建设等全方位措施，推进边缘计算产业发展进程。展望未来，边缘计算将汇集网络、计算、存储、应用、智能方面的资源与能力，激发出新模式与新应用。

中国边缘计算市场规模呈现上升态势，2022年市场规模达到700亿元，预计2027年达到2599.05亿元，2023-2027年五年复合增长率达到30%。

边缘计算市场规模测算，2022-2027E

 边缘计算在未来5年具有较大发展前景，市场规模保持高速增长主要由技术进步、下游应用拓展及政策支持多重因素驱动。

边缘计算下游的应用场景不断拓展，在各细分市场的渗透率逐渐提升是驱动边缘计算整体市场规模增长的关键因素。随着5G加速融入各行业，互动直播、vCDN、安防监控等景率先大规模落地，车联网、云游戏、工业互联网、智慧园区、智慧物流等场景也快走向成熟，这些更大流量、更低时延、更高性能的场景涌现，对边缘计算的刚性需求

市场规模 (亿元)		2022	2023	2024	2025	2026 2027
互联网游戏领域	音视频领域	245.00	318.50	414.05	538.27	699.74 909.67
		175.00	227.50	295.75	384.48	499.82 649.76
	其他领域	35.00	45.50	59.15	76.90	99.96 129.95
传统行业	交通	63.00	81.90	106.47	138.41	179.93 233.91
	政企	73.50	95.55	124.22	161.48	209.92
	新零售	42.00	54.60	70.98	92.27 119.96	272.90 155.94
	其他领域	31.50	40.95	53.24
					69.21	89.97 116.96

来源：专家访谈，头豹研究院

支撑。智能边缘计算是AI与5G技术发挥组合优势的重要部分，也是面对大量应用场景，网络技术、AI技术等融合趋势将加强；中国政府出台了一系列政策支持和鼓励边缘计算及相关产业发展，也对边缘计算产业发展产生了一定的促进作用。预计到2027年中国边缘计算市场规模达到2599.05亿元，2023-2027年复合增长率达30%。

 未来互联网领域是下游应用拓展的重点,音视频、云游戏等场景渗透率提升空间较大。首先互联网领域如音视频、云游戏等领域对于数据的计算处理能力以及分发能力要求较高，传统云计算不能完全满足需求，因此催生了大量对边缘计算的需求，并且互联网领域的相关产业积累较多，传统云厂商在互联网领域开展边缘计算下沉业务，解决方案适用性较强，因而互联网在边缘计算应用中占比达70%。

中国近年来移动通信建设逐渐完善，5G网络、人工智能技术不断突破，此外物联网、大数据、区块链等相关技术也在高速发展，为边缘计算发展奠定技术基础。

中国互联网基础设施、移动通信、物联网等产业发展情况（2018-2022年）

中国互联网基础资源情况，2018-2022年

5G网络、人工智能等相关技术为边缘计算提供技术支持

中国移动通信基站建设情况，2018-2022年

来源：工信部，头豹研究院

中国蜂窝物联网终端用户情况，2018-2022年

移动电话用户数蜂窝物联网终端用户数

5G技术的普及、5G基站及互联网基础设施建设的完善为边缘计算发展提供了有力支持，为边缘设备提供了更好的通信环境。根据工信部，截至2022年底，全国移动通信基站总数达1083万个，其中5G基站为231.2万个，全年新建5G基站88.7万个，占移动基站总数的21.3%，占比较上年末提升7个百分点。截至2022年底，具备千兆网络服务能力的10G PON端口数达1523万个，比上年末净增737.1万个。

加智能化的方向发展。谷歌、华为、智源研究院、中科院、阿里巴巴等机构相继推出超大规模预训练模型。百度 ERNIE3.0 模型在自然语言理解任务上的综合评分(GLUE)已达 90%以上，智源悟道文澜模型7在多源图文数据集评截图(Alt + A)分(RUC-CAS-wenlan)相比 OpenAI的 CLIP 模型大幅提升 37.0%。2023年，智源发布悟道3.0，仅19天便成功完成70亿参数大模型全量训练。

物联网的快速发展直接推动边缘计算需求增长，中国物联网技术要求不断提高也在倒逼边缘计算技术进步。截至2022年底，三家基础电信企业发展蜂窝物联网用户18.45亿户，全年净增4.47亿户，中国物联网产业规模不断扩大，对于计算处理的要求不断提升。

此外，大数据、云计算、区块链也与边缘计算技术融合发展，互相促进。如边缘计算与区块链技术具有广域分布的共性技术，运行于边缘侧的各类行业应用可以利用区块链服务提供可信的数据信息。

中国数字基础设施规模能级大幅提升，移动互联网用户规模和物联网用户规模不断扩张，数据中心、云计算、物联网等新兴业务发展，推动边缘计算下游需求不断提升。

中国数据量建设和新兴业务市场发展情况（2018-2022年）

中国在用数据中心机架规模，2018-2022年

中国新兴业务收入发展情况，2018-2022年

中国移动通信基站总数，2021-2022年

来源：工信部，头豹研究院

中国移动互联网用户规模，2021-2022年

在数字经济发展需求的驱动下，新建数据量将超过去30年的总和。数字经济时代，80%的数据和计算将发生在边缘。数十亿物联网和移动设备收集的数据呈指数级增长，正在推动从发送数据到云进行处理和存储向分布式模型的转变，在这种模式下，部分计算发生在网络边缘，更靠近数据的创建位置。

中国数据中心机架总规模超过 650 万标准机架，近 5 年年均增速超过 30%，在用数据中心算力总规模超180EFLOPS,位居世界

面建成，重点平台连接设备超过 8000 万台(套)。车联网由单条道路测试拓展到区域示范，已完成智能化道路改造超过 5000 公里。

中国物联网设备数量的迅猛增长及其产生的海量数据需要实时的处理和分析。中国移动物联网用户规模快速扩大，截至2022年底，连接数达18.45亿户，比2021年底净增4.47亿户，占全球总数的70%。截至2022年底，移动通信基站总数达1083万个，全年净增87万个。中国数据中心、云计算、大数据、物联网等新兴业务收入从2018年的1084亿元增长至2022年的3072亿元。边缘计算提供了将计算资源和数据处理能力推向应用场景的解决方案，满足下游物联网、智能制造、车联网等产业的需求。

我国高度重视边缘计算发展，从强化技术供给、加强融合应用、打造产业生态等方面入手，出台相关政策促进边缘计算产业发展。“东数西算”计划的推进，促进中国边缘计算产业区域格局将呈现更加均衡的发展态势。

边缘计算部分国家级产业政策汇总（2019-2023年）

时间	部门	政策文件	主要内容及产生的影响
2019年	工信厅	《"5G+"工业互联网512工程推进方案》	加快工业级5G芯片和模组、网关，以及工业多接入边缘计算(MEC)等通信设备的研发与产业化，MEC作为边缘计算的重要技术发展方向之一，将引领边缘计算技术进一步突破。
2020年	工信厅	《关于推动工业互联网加快发展的通知》	鼓励相关单位在时间敏感域加快技术攻关.完整版登录www.leadleo.co
2021年	工信部等十部门	搜索《2023年《5G应用“扬帆”行动计划（2021-2023年）》	中国边缘计算行业研究（上）：算力网络智能化转型的重要业融合、数据融合、标准融合，也有利于5G网络技术与边缘计算的深度融合，推动“5G+"边缘计算产业发展。
2021年	工信部	《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》	政策统筹推进新型数据中心发展，构建以新型数据中心为核心的智能算力生态体系，发挥对数字经济的赋能和驱动作用。政策积极构建城市内的边缘算力供给体系，支撑边缘数据的计算、存储和转发，满足极低时延的新型业务应用需求。
2023年	国务院	《数字中国建设整体布局规划》	政策推动数字基础设施建设，客观上推动了边缘计算产业发展。政策指出到2025年，基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，数字中国建设取得重要进展。数字基础设施高效联通，数据资源规模和质量加快提升，数据要素价值有效释放

来源：中国政府网，头豹研究院

2023年1月，《上海市信息基础设施管理办法》提出统筹推动数据中心建设，引导边缘计算资源池节点等设施协同建设。

2021年5月，《广东省人民政府关于加快数字化发展的意见》提出积极推进高等级绿色云计算平台建设，开展边缘计算节点

2021年12月，《甘肃省“十四五”工业互联网发展规划》提出支持开展边缘计算、区块链人工智能、大数据等新兴技术在工业互联网领域的应用。

杭州、北京、深圳、上海和合肥成为中国人工智能算力城市第一梯队，成都、重庆、武汉、广州和贵阳成为第二梯队。

2022年2月，国家发改委等部门同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏8地启动建设国家算力枢纽，并设立10个国家数据中心集群，“东数西算”工程正式启动，构建全国一体化大数据中心协同创新体系。

 产业链上游：目前产业链上游贡献的产值最高，随着边缘计算逐渐向中下游转移，未来在全产业链比重有望下降。

 产业链中游：产业链中游的电信运营商未来还将凭借垄断优势保持领先地位，CDN厂商的市场份额将逐渐被云厂商取代，未来头部云厂商将进一步整合全产业链，赢得更多发展空间。

 产业链下游：从下游应用行业来看，互联网领域的应用显著高于传统行业，未来音视频、游戏、智慧交通、金融将成为最具发展潜力的边缘计算下游应用行业。

中国边缘计算产业链已经基本形成，上游包括底层技术提供商和基础设施供应商，中游为软件及平台提供商，包括云服务厂商、系统集成商和电信运营商，下游为解决方案提供商和行业垂直应用商。

边缘计算产业链图谱

来源：专家访谈、头豹研究院

优势逐渐增强

中国边缘AI芯片整体市场规模呈现上升趋势。AI芯片可以划分为云端、边缘和终端AI芯片，其中边缘AI芯片市场规模预计超过云端AI芯片市场规模，成为未来应用占比最高的AI芯片。

AI芯片市场规模情况

中国AI芯片市场规模，2021-2025E

边缘AI芯片

 从AI芯片整体市场规模来看，中国AI芯片市场规模持续增长，市场规模增长主要由下游需求扩张、底层技术进步及政策支持推动。未来边缘AI芯片有望超过云端AI芯片。

AI芯片部署位置对比分析

AI芯片可应用于云端、边缘端和终端，2018年中国云端AI训练芯片市场份额达到51.3%，AI芯片市场规模以云端训练芯片为主。但AI芯片正在从云端向边缘端发展。2025年，预计边缘AI芯片市场的收入将达122亿美元，云AI芯片市场收入将达119亿美元。

部署位置	AI芯片需求	典型计算能力	典型功耗	典型应用领域	应用占AI芯片预期占比情况
云端 .com	高性能、高计算密度、兼有推理和训练任务、单价高、硬件产品形态少	>30 TOPS	>50瓦	云计算数据中心、企业私有云、公有云等
边缘端	络重要环节，边云协同趋势加强》功耗、性能、寸的要求通常介于终端与云端之间、以推理任务为主、多用于插电设备、硬件产	5-30 TOPS	4-15瓦	智能制造、智能家具、智能零售、智慧交通、智慧金融、智慧医疗、智能驾驶、
终端	低功耗、高能效、推理任务为主、成本敏感、硬件产品形态众多	<8TOPS	<5瓦	等众多场景各类消费电子、物联网终端设备

 未来边缘侧的AI芯片有望超过云端AI芯片，将利好边缘计算技术突破，持续拓展边缘计算下游应用场景。边缘端AI芯片市场规模扩张从供给侧推动边缘计算行业增长。

AI芯片为边缘计算提供底层技术，AI芯片的产业发展也将推动边缘计算技术发展。通过AI赋能边缘计算，可以拓展更多的下游应用场景，例如自动驾驶、智能制造、云游戏、智慧政务、智慧金融、面部识别和数字助理等领域，下游需求扩张驱动市场规模持续上升。

来源：头豹研究院

从边缘AI芯片的应用领域来看，机器视觉、语音处理、传感器数据分析是占比最多的三个领域。从发展趋势来看，语音处理边缘AI芯片的增速最快，其次分别是机器视觉和传感器数据分析AI芯片。

边缘AI芯片应用领域分析

全球AI芯片下游应用占比情况，2023E	边缘AI芯片	边缘AI芯片解决方案	未来趋势	2022-2028年 CAGR
5.95% 10.67% 14.71%_	回	计算机视觉技术赋予计算机人类双眼所拥有的分割、分类、识别、跟踪、判别等功能，通过构造多层的神经网络，识别不并在顶层做出判断	随着识别准确度的提升空间趋小，研究重心将逐渐转向技术协同、融合与应用。提升端侧和边缘侧的算	21%
68.67%	机器视觉	和分类。当前用都集中在深度学完整版登录www.leadleo.com 方面。搜索《2023年中国边缘计算行业研究（上）：算力网络重要环节，边云协同趋势加强》	力和智能化水平，实现算力分布前置，平衡云侧和端侧算力分布，实现整体效率最大化成为行业趋势。
■机器视觉 ■语音处理 ■传感器数据分析·其他		人工智能语音语音感知、语言认知三大部分能家居、家电、车联网、音视频等领域，根据ABI Research数据，2021年全球	可靠性变得越来越强大，成本下降边缘语音识别将实现可靠性、隐	27%
中国AI芯片下游应用占比情况，2022年 5%	语音识别	车载语音AI芯片市场规模约为1200万颗，预计到 2028年将增长到3810万颗，2021-2028年CAGR达到 17.9%。	私保护、低成本和高灵活性等多方面的优势。未来，端侧和云端边缘 AI芯片是相互融合、相辅相成的关
26% 39%		传感器数据分析的应用主要应用于预防性维护和预测。	系。未来传感器AI芯片中人工智能技术
30% ■机器视觉·语音处理·传感器数据分析·其他	传感器数据	典型应用包括：安全电动工具、智能灶台、医用剂量仪、自动防故障系统等。通过传感器进行导航或出于健康目的的用户运动追踪，通过检测频率组成的变化，	（AI）与物联网技术（IoT）在实际应用中的落地融合趋势更加显著。物联网采集底层数据，人工智能技	24%

边缘服务器整体市场规模呈上升趋势。细分市场来看，边缘通用服务器为当前主流，但边缘定制服务器是未来发展趋势。竞争格局来看，边缘服务器市场集中度较高，前三大厂商合计占比超60%。

边缘计算服务器市场规模

中国边缘服务器市场规模，2022-2027E

边缘计算服务器细分市场份额及变动情况

边缘计算服务器竞争格局
中国边缘定制服务器市场份额，2022H1

边缘服务器下游应用领域持续拓展，互联网、通信商、运营商、金融机构、政府等主体对边缘服务器需求持续上升。此外，新的应用场景也在不断拓展中，例如预防性监控、在线推荐、深度学习、医疗健康检测、车联网等领域需求渗透率不断提升。同时，边缘服务器底层技术，如人工智能、集成电路、通信网络等技术的持续突破也在促进边缘计算服务器市场规模扩张。中国边缘计算服务器2022年市场规模达到455.00亿元，预计2027年达到14684.64亿元。

来源：专家访谈、头豹研究院

 当前边缘通用型服务器仍为主流，但定制服务器是大势所趋，未来市场规模预计超过边缘通用服务器，主要由下游定制化场景需求和部署环境多样化、复杂化推动。

当前通用型服务器和定制型服务器占比分别为87.1%和12.9%。通用服务器仍为主流。随着下游应用场景的逐渐丰富，对于边缘服务器的专业性和定制化需求也在提升，边缘服务器需要适应复杂多样的部署环境和业务要求。未来能够提供细分领域定制化解决方案及特定设计的边缘计算服务器有望进一步占据市场份额。

 边缘计算服务器行业壁垒较高，市场集中度较高，且市场集中度具有进一步提升的趋势。边缘计算服务器行业属于技术要求和进入壁垒较高的行业，头部企业在边缘计算硬件基础设施、底层算法及芯片以及一体化服务提供能力等方面具有显著优势，因而可以占据较多市场份额。2022年浪潮集团边缘定制服务器领域份额第一，高达47.1%，其次分别为新华三（占比7.6%）和华为（占比6.3%）。未来，随着行业专业性提升，进入门槛升高，头部厂商有望进一步占据市场份额。

从应用主体来看，互联网、运营商、通信、政府是边缘计算服务器需求排名前四的主体。从应用趋势来看，计算机视觉、超级计算、自然语音处理成为边缘服务器应用趋势。

边缘计算服务器应用主体结构

中国边缘AI服务器市场下游主体需求结构，2022年

搜索《2023年中国边缘计算行业研究（上）：算力网络重要环节，边云协同趋势加强》

 互联网、运营商、通信、政府是需求排名前四的需求主体，其中互联网是边缘AI服务器最大的需求主体，由互联网规模扩张、算力资源和数据处理要求共同驱动。

 2023年一季度，中国规模以上互联网和相关服务企业完成互联网业务收入3020亿元，同比增长1.6%，高速增长的互联网规模催生了大量下游应用，如互联网游戏、在线音乐、在线推荐等应用场景。同时，互联网应用对于算力资源和数据处理的实时性、安全性等方面的要求相对较高，也加大了对边缘计算服务器的需求量。

来源：头豹研究院

算机视觉

计算机视觉已成为边缘AI服务器部署的主流技术，可使用自然语言理解、对话式AI、姿态估计、检查和可视化等技能，结合数据存储、处理技术和输入/输出或传感器功能，扩展机器人、医疗健康、无人购物、礼宾服务体验等领域的用例。其中，医疗领域计算机视觉应用占比40.6%。

未来超级计算中心与云计算、互联网技术融合，从精密研制、信息安全、石油勘探、航空航天和科学计算领域向制药、基因测序、动漫渲染、数字电影、数据挖掘、金融分析及互联网服务等领域拓展应用，超级计算中心在服务器上的大量需求有望成为服务器市场的新增长点。

器学习

机器学习的主要应用场景包括：图像识别、语音识别、自动驾驶、医学诊断、交通预测、产品推荐等。根据Equal Qcean，中国边缘AI服务器下游应用中，机器学习占比约17%。由于机器学习在下游场景的应用拓展以及自身具有的强大算力和算法优势，机器学习应用于边缘计算服务器的趋势将会进一步加强。

边缘控制器、传感器、边缘网关等是边缘计算上游的硬件基础设施，携带边缘AI芯片的传感器与边缘网关自带计算能力，是边缘计算体系中最有代表性的设备之

边缘计算传感器、网关、控制器客户关注维度及代表厂商

产品用途：终端产品和策略会根据场景调整，比如河道更多水流传感器、雷达之类的特定设备，通信要求只需要长跨度、地频次的单一数据。

安全性：用于边缘计算的传感器和网关需要满足不易掉线、不易攻破以及安全标准。

边缘计算传感器、网关、控制器概念及成本结构

边缘控制器是IT 和 OT 之间的一个物理接口，在完成工作站或生产线的控制功能基础上，提升工业设备的接口能力和计算能力，属于其他边缘计算硬件。

生态体系：生态体系的丰富程度决定了边缘计算整体的兼容性、易用性与可迁移性，具体衡量指标包括可以开发的应用数量、AI算法数量、兼容操作系统种

边缘计算网关是一种可以在设备上运行本地计算、消息通信、数据缓存等功能的工业智能网关，属于连接层重要元件。

易维护性：边缘终端产品一般放置于外场而非机房，因此需要考虑到户外的储存条件。
边缘终端产品需要具有适应高温、低温、风沙等极端天气的能力。

功效与能耗：边缘终端价格与产品功耗密切相关，功耗差距大会大幅影响能源消耗和产品寿命。

来源：专家访谈，头豹研究院

边缘传感器是部署在边缘的一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求，是应用层重要原件之一。

边缘计算硬件成本结构，2022年

上游硬件成本核心为边缘计算服务器，主要受基础设施成本、管理成本、数据传输和通信成本驱动。

在边缘位置部署人工智能应用程序的首要考虑因素之一是支持用例所需的系统和传感器。这些传感器和计算系统需要特定的硬件和软件支持，增加了成本。并且由于边缘应用与传统的应用相比，有更复杂的数据传输和通信需求，会产生更高的通信成本。

边缘计算平台软件在背后支撑边缘终端与服务器的整体运营，其一般功能架构中包含资源管理功能、设备接入和数据采集功能、安全管理功能以及平台管理功能。

边缘计算平台架构
边缘计算三大厂商比较

来源：头豹研究院

中游为软件及平台服务提供商，核心市场主体为云计算厂商、电信运营商、传统CDN厂商，分别以IaaS和PaaS优势、网络基础设施优势及CDN技术优势切入边缘计算市场

来源：专家访谈，头豹研究院

边缘计算中游呈现出三足鼎立的竞争态势。2022年云计算厂商、电信运营商和传统CDN厂商分别占60%、27%和13%的市场份额，云计算厂商以技术优势和节点优势两大核心实力领先其它厂商

中国边缘计算中游竞争格局分析

中国边缘计算中游市场竞争格局分析，2022

来源：专家访谈，头豹研究院

中国边缘计算中游市场主体细分竞争力分析，2022

 边缘计算节点数量和技术优势是影响企业在中游的市场竞争地位的核心要素。

 边缘计算节点数量决定了企业能够覆盖的地理区域和用户数量，其次边缘计算的节点数量越多意味着其能够提供更低的延迟和更高的性能，这对于下游的物联网等需要更快响应速度的应用场景来说至关重要。云计算厂商和电信运营商在边缘计算节点上远优于传统CDN厂商，以阿里云和中国移动为例，其边缘计算节点数量分别为2000+和800+，节点实力突出。

 边缘计算技术优势决定厂商计算和处理数据的能力。边缘计算技术各企业的低延迟、高响应性、带宽效率、可靠性和故障容忍性等技术性能实力决定了厂商的边缘技术厂商在技术上的优势。技术的优势决定着厂商计算和处理数据的能力，云计算厂商和运营商在技术优势上高于传统CDN厂商

 未来云计算厂商和电信运营商市场份额有望呈现上升态势，传统CDN厂商市场份额趋于下滑，竞争格局趋于集中。云厂商和电信运营商在带宽成本、技术储备优势、定制化服务能力、5G网络部署能力、用户基础、运营效率等方面上均领先于传统CDN厂商。因此随着企业端对于降本增效的需求上升，未来传统CDN厂商在市场上的竞争优势将被削弱，市场份额将会下滑。

按照行业应用划分，边缘计算下游应用可以分为互联网和传统行业应用，互联网和传统行业应用的市场规模占比为70%和30%。

边缘计算应用占比划分（按下游行业）

互联网（合计70%）搜索游戏（25%)

交通（9%)

传统行业（合计30%）政企(10.5%) 完整版《2023年中国边缘计算行业研新零售 (6%)

来源：专家访谈，头豹研究院

 目前中国边缘计算应用主要由互联网领域驱动，互联网产业积累和对数据处理要求促使其在边缘计算领域应用较深。未来，边缘计算有望在音视频、云游戏、金融和智慧领域实现渗透率大幅提升。

互联网领域如音视频、云游戏等领域对于数据的计算处理能力以及分发能力要求较高，传统云计算不能完全满足需求，因此催生了大量对边缘计算的需求，与此同时互联网领域的相关产业交通，9%积累较多，传统云厂商在互联网领域开展边缘计算下沉业务，解决方案适用性较强。

戏领域（下游应用中占比25%）：在游戏领域，边缘计算技术可以将游戏数据和服务器资源置于网络边缘，从而降低网络延迟和拥塞。边缘计算可为云游戏提供更高的带宽和更低的政企（包括政府公共服务、金融等行业应用），10.5%成本。将游戏数据和服务器资源置于网络边缘，边缘计算技术可以减少网络传输的带宽占用和服务器运算的资源消耗。

金融领域（预计渗透率未来5年可以达到60%-70%）：边缘计算技术在金融领域的应用主要有两个方向。一是通过提高运算速度，更好地满足金融业数据反馈准实时的需求，边缘计算中心的数量可以大规模扩展，具有靠近客户的优势，运算能力明显增强并且更稳定。二是提高安全性和可靠性的场景。金融技术的安全性和可靠性至关重要，边缘计算技术有数据分散、运算分散、运算工作接近用户的显著优势，数据泄露、客户身份泄露、运算结果泄露的风险明显降低。

 智慧交通领域（下游应用中占比9%）：边缘计算在交通的应用体现在智慧城市运输和设施管理等基于地理位置的应用上。对于位置识别技术，边缘计算可以对基于地理位置的数据进行实时处理和收集，而不必再传送到云计算中心进行相应操作。

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备注：数据截止2022.6

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新能源重卡行业——定义与分类