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近期网络边缘计算（MEC）的热度和发展速度都非常高，边缘计算的需求也在急速增长，无论是CT界还是IT界，大家都一致认为未来的机会在边缘侧，边缘生态布局至关重要。
中兴通讯也将边缘计算作为公司的战略投资方向，进行了全面布局，不仅在行业方案上进行了大量投入，在产品方面也发布了一系列边缘计算产品，其中代表性产品OEP600（OpenEdge Platform 600）凭借出色的性能，近日荣获2019年MEC技术标准与产业发展峰会“2018-2019年度MEC技术创新奖”，该产品支持异构计算，VirtIO加速性能和SRIOV相当，PFU加速比纯软件提高2倍以上，视频解密功能相比GPU方案性价比提升一倍，功耗降低40%。
边缘计算的发展其实是业务和技术发展的必然，业务的发展如游戏、无人驾驶、工业视觉、图像识别、VR渲染等需要高性能低时延的算力，根据“流水理论”，算力和性能的成本高低位，推动算力在“端边云”之间流动，终端侧通常由于追求“小而美”，工艺复杂算力成本很高，导致算力向云边流动；云侧由于离用户较远，本地化服务和低时延实现成本较高，导致算力向端和边流动；而边缘计算兼有低延时和云计算特征，成为算力洼地，叠加5G应用场景的多元，使得边缘计算快速成熟。
产业数字化是互联网下半场的焦点，垂直行业、云商、运营商都把边缘计算作为布局的重点，边缘计算除了算力，还应具备哪些能力呢？中兴通讯认为，行业客户更希望获得智能的、场景化的一站式服务，根据行业客户的不同需求，提供多样化的、不同形态的产品和服务，包括边缘云服务能力、网络服务能力、平台管理能力、以及差异化的行业服务能力，如融媒体领域，针对边缘云服务能力应支持异构资源加速，提供视频类的专业加速能力，行业服务能力支持融合vCDN功能、视频转码功能、视频AI等能力。
中兴通讯边缘计算业务实践
过去的一段时间中兴通讯一直积极地进行边缘计算上的垂直行业业务应用探索，做了大量的研究、分析和实践，联合运营商、合作伙伴，在全国开展了20多个创新实践和示范项目，重点行业应用如智能制造、融媒体、智能电网、车联网、港口、园区以及智能零售等。这些行业中不仅涌现大量“节流”型的边缘应用，也会有大量的“开源”型业务诞生。
智能制造领域，中兴通讯以关键制造场景为创新点，基于5G边缘计算解决工业制造中的关键瓶颈：5G+MEC实现园区、厂区内流量卸载，提供本地准专网代替园区Wi-Fi及部分工厂办公和生产有线网络; MEC+机器视觉实现用机器代替人眼来做测量和判断，提升效率和精度，相对人工检测显著提升产品合格率30%以上；MEC+云化AGV 通过对AGV控制上移视频和图像特征分析提取实现视觉融合导航、多AGV联动控制，相对于激光导航方式，单个AGV成本10%以上，相对于传统磁条导航方式，降低场地建设成本。MEC+工业AR实现辅助巡检和装配，方便后方专家远程指导，解放双手，降低对现场工人要求，提升效率。截至目前，这些业务已经在中兴通讯长沙智能工厂、浙江中控集团、红狮水泥等实际生产环境落地。
融媒体领域，中兴通讯携手中移动咪咕、高通，基于MEC部署的AI和vCDN实现体育赛事转播多视角直播，元数据即时呈现，短视频自动剪辑和UGC用户自拍内容发布等功能，适合多种大型活动直播转播；中兴通讯联合南京睿悦信息、上海视天科技发布业界首个基于5G手机的边缘云远程渲染解决方案，联合上海视天科技发布了业界首个5G手机+轻量化AR眼镜+AR云平台解决方案。2019年两会期间中兴5G手机助力央视首度完成了5G+4K网络直播，以及新华社在全国政协记者会上的全链条直播；2019年4月协助雄安官网完成了5G手机全链条的直播报道。
港口数字化转型方面，通过边缘计算加速港口建设向自动化、智能化发展，如天津港试点项目，中兴通讯携手联通和主线科技，实现MEC无人驾驶，智能集装箱卡车的全景高清视频监控，为重卡无人车远程遥控驾驶提供技术保障，满足港区无人驾驶车辆异常时的人工远程遥控驾驶车辆需求，提升了无人车辆的安全和管理能力；并在海关查验设备、无人机、码头无线监控、无人岸桥等方面实现系列化行业应用，助力“智慧港口”建设取得新成效。
车联网领域是则目前最为业界关注的MEC落地场景。车联网提供了从汽车内外部传感器到路侧RSU公共信息的整合性低延迟、高效率网络，还可以提供智能化决策，是未来边缘计算重要的应用负载和演进方向。中兴与广汽5G-V2X 远程自动驾驶测试中，车辆终端通过5G MEC接收遥控指令，完成了远程控制10 公里以外的车辆启动加速、减速、转向等操作，网络时延保持在6 毫秒以内，仅为4G 的十分之一。
另外，公共安全领域大量的视频分析业务通过引入边缘计算降低回传网络带宽以及云端的压力。智慧城市市政管理、环境监测等通过边缘计算赋能微基站，实现海量环保采集点的高效、灵活管理，视频联动。智慧零售领域正通过MEC+视频结构化分析和大数据处理，减少人力支出，通过MEC+客户消费大数据分析画像、实现了精准物流的预期目标。
直面挑战 让边缘计算发挥更大价值
在这些创新实践和示范中，也遇到了一些新的挑战。
一是企业引入边缘计算比较大的顾虑就是实时性和安全性，例如在工业控制领域，企业要求数据不出厂，虽然边缘计算无线通信+切片网络已基本相当于准专网，毕竟网络切片是一个逻辑或虚拟切片，不如专网“看得见，摸得着；电力行业表现了如出现生产事故时，责任认定责权不清等担忧。
二是对于边缘计算商业模式还需继续挖掘。边缘计算的商业模式整个业界都还在探索过程中，对商业模式的认识，业界也有不同的观点，如工业制造中，大部分业务跑在工厂本地私有云中，MEC方案很难形成成本及本地管理便利优势。经过分析了，在未来边缘计算这块，如果要实现多方共赢，要挖掘更多的边缘计算能力。需要面对不同的应用场景，提供灵活的可打包的形式，除边缘计算的基础能力之外，还提供边缘的机房、边缘的基础设施，通用边缘业务能力，并通过规模复制降低成本从而达到利益平衡。
