相比4G时代，现如今边缘计算市场已拓展至万亿级，云计算公司、CDN公司、通信运营商、设备厂商、核心研究机构纷纷入场，市场出现百家争鸣的局面。在此群雄逐鹿之际，边缘计算对于产业应用的巨大助力已伴随5G的到来初现端倪，未来5G成功部署，可能快速推动行业进入规范化的高速成长期。从另一视角来看，5G部署和商用使得基础设施全面升级、通信网络架构同步调整，更重要的是助力万物互联所带来的智能产业应用将出现“井喷效应”。

万物互联之下，边缘计算是实现互联互通的重要连接触角，其基本特质与5G相互呼应且形成彼此协同，在服务产业场景应用时，边缘计算存在诸多优势，可大致总结为两大类：1）分布式和低时延计算、高效率、实时协同保障等优势，可支持自动驾驶、智能制造、智能城市（交通、环保、能源、安全等）、AI行业应用等场景，可实现实时数据处理、分析、反馈，并在终端做出决策指导行动。

以智能制造为例，中枢智能机器人在云计算中心负责总体控制，流水线终端协作机器人不断交换、分析数据以实现实时决策，指导流水线上下游其他终端机器人开展协同，以便高效、低时延完成自动化生产流程。

未来智能制造的最终目标是实现智能化工厂，机器终端设备均具有自感知能力，独立完成终端计算、数据处理，以及终端设备间数据同步、协同，并做出最优决策，完成复杂流程操作，尽可能减少人工干预。2）边缘计算可协助缓解数据流量压力，减少从设备到云端的数据流量，据统计“边云”协同之下，成本只有单独使用云计算的39%。

其高效节能的特质可支撑类似AR/VR、无人机、全景直播、自动驾驶等在终端产生海量、多维、异构数据的场景。以自动驾驶为例，车内外环境需进行实时监控，过程中产生的车联网数据、车主行为数据、道路交通数据等多维动态详细数据信息体量巨大，出于安全性考虑，无人车在道路行驶需要及时针对车内外环境和各维度数据做出实时决策，并指导车辆安全行驶或及时向车主预警风险，最大限度保障行驶安全。

从产业服务的视角和实际场景落地情况，边缘计算在5G驱动下服务垂直产业和特定场景，离不开与云计算的紧密协同、互相补足。具体来说，云计算偏重全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析，而边缘计算适用于局部性、实时、短周期数据的处理与分析，可以说我们正进入了一个“边云协同”的时代。随着5G技术的进一步推动，多元化的应用将促进边缘计算的快速迭代升级，传统数据中心会越来越向边缘侧延伸，边缘侧承担的计算任务也将持续增加，同时与通用服务器相比，边缘计算服务器可面向5G和边缘计算特定场景进行个性化、差异化定制，能耗更低、温度适应性更宽、运维管理更加方便。

因此，可以预见技术发展趋势将以云计算为核心的“中心化计算架构”向以边缘计算为核心的“去中心化计算架构”转化。

贸易战背景下的5G与边缘计算

中美贸易战背后，资源争夺的根源值得探究，或是科技驱动下的资源增量市场增长乏力，或是存量资源已面临枯竭和无有效替代资源所带来的国家层面的心理危机。在这里我们不如大胆假设而小心求证。

近年，受限于基础科学理论的长期停滞的大环境，基础科学技术已俨然成为名副其实的“存量市场”，市场蛋糕很难继续做大。幸而基础科学应用仍保持着创新和活力，呈现出百花齐放的姿态，依稀能看到“增量市场”的影子。基础科学技术的角逐始终面临技术壁垒极高的现实，专利、研发资源长时间和持续投入、专业人才的储备和培养等不断提出新挑战。

中国5G技术的突破，开始在世界基础科学技术领域崭露头角，也开始分食这块巨大的存量市场蛋糕，这种良性竞争也或多或少给存量市场其他玩家带来压力、不安和焦虑，美国的过激反应显得尤为明显。

众所周知，在基础科学应用的增量市场，中美早已平分秋色、并驾齐驱，以AI应用为例，AI技术方面，如计算机视觉、语音技术、基础硬件领域中美几乎无差，但AI在垂直行业的应用，也就是基于AI的产业化能力还存在较大差距，但这种差距不在于AI科技能力本身，而是国内产业本身软硬件基础设施落后以及信息化和自动化程度不足而导致的。产业本身的这些基础设施的短板，边缘计算的成熟和出现，某种程度配合5G的落地部署可以助力其有效改善。

可以预见未来5G成功部署，以AIoT核心技术为动力，万物互联的海量生产数据为原料，边缘计算为终端触角，定能实现驱动各个产业的数字化转型变革和升级迭代，更快速、更安全、更稳健的实现属于中国独有的工业4.0，迎来引领世界的智能制造时代。

(张洪海系京东数科战略部数据与科技战略顾问； 胡立系前中科院信息工程研究所助理研究员、前百度资深算法工程师，本文仅代表作者本人观点，责编：闫曼 [email protected])