移动边缘计算行业分析报告Word格式文档下载.docx

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首个完整意义的国际5G标准正式确立，预计2023年，我国5G基站建设投资额有望达到1400亿元，为我国经济直接贡献3.3万亿元。

同时，行业巨头纷纷抢滩无人驾驶汽车与AR市场，促使两者急速发展，预计到2020年，全球无人驾驶汽车市场规模达到70.3亿美元，AR市场规模为1187.7亿元。

移动边缘计算可助5G、无人驾驶汽车和AR行业实现低时延和快速响应。

在多方市场需求的带动下，移动边缘计算有望在各类新兴IT行业中大放异彩。

看好移动边缘云平台，中小企业则在众多新兴细分赛道大有可为。

移动边缘计算的生态链可分为产业联盟、核心研究机构、芯片厂家、成品设备厂家、运营商和解决方案企业六个部分，其中上游芯片、成品设备厂家、通信运营领域技术、资金壁垒高，格局有望保持稳定，平台层及下游应用解决方案等领域则有望涌现更多新锐企业。

参考物联云终端及芯片、通信模块、通信服务、平台及垂直行业应用10%、20%、10%、20%、40%产值分布结构，看好

（1）边缘云平台。

新兴领域空间广阔，CDN供应商优势显著；

（2）中小企业需巧妙切入，看好智能网关、SDN、边缘计算物联网解决方案领域。

占据先天优势，CDN服务商有望成为边缘计算平台层重要力量。

平台层占据20%产值且处于蓝海新兴赛道，建议积极关注。

移动边缘计算又是在于利用数据边缘的设备进行数据计算处理，减少从设备到云端的数据流量，使得移动边缘计算设备相结合，可使其节点充分复用，先天优势显著，有望成为边缘计算平台层重要力量。

中小企业需巧妙切入，抢占新兴市场，贴近应用大有可为。

随着边缘计算发展，众多新兴蓝海市场兴起。

当前快速增长的SDN新兴市场，及边缘计算物联网解决方案、智能网关等贴近下游应用、个性化及多样化要求高领域，中小企业大有可为，有望诞生众多明星企业。

一、云计算短板推动移动边缘计算兴起

1、弥补云计算短板，就近处理数据需要推动边缘计算兴起

移动边缘计算（MEC，mobileedgecomputing）是指在靠近物或者数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供服务，具有联接性、数据第一入口、约束性、分布性和融合性等特征，2014年由欧洲电信标准协会率先提出。

参考边缘计算产业联盟《白皮书》，边缘计算架构可分为四层，其中：

边缘计算节点——兼容多种异构联接、支持实时处理与响应、提供软硬一体化安全；

联接计算——对业务屏蔽边缘智能分布式架构的复杂性；

实现基础设施部署运营自动化和可视化；

业务Fabric——定义端到端业务流，实现业务敏捷；

智能服务——通过开发服务框架和部署运营框架实现开发与部署只能协同，实现软件开发接口和部署运营自动化。

边缘计算是云计算的重要补充，移动边缘计算和云计算相结合能减少不必要的数据存储和网络传输。

在移动边缘计算结合云计算下，移动边缘计算得出结果后，边缘设备只会往云计算中心发送处理过后的有用信息，多余的无用信息将会被删掉，从而节省企业花费在云计算中心的存储空间成本。

同时大量的数据在边缘处理，减轻了传输网络压力，减少了不必要的网络传输。

因此，一般而言云计算适用于非实时、长周期数据、业务决策场景，而边缘计算在实时性、短周期数据、本地决策等场景方面有不可替代的作用，两者具备互补作用。

2、边缘计算的三大核心技术

（1）虚拟化技术

虚拟化技术是将计算机的各种实体资源（CPU、内存、磁盘空间、网络适配器等）资源池化，并使用软件进行智能化调度，由此打破实体结构间不可分割的障碍，使用户可以比原本配置更好的方式应用硬件资源。

边缘计算中计算、存储、网络资源均采用了虚拟化技术。

边缘计算中，设备就近将数据整合并存储到最近的移动边缘平台（虚拟资源池）上，多个第三方应用和功能共享平台层，极大地方便了移动边缘计算实现统一的资源管理；

同时网络虚拟化技术提升了数据传输的智能化程度，减少传输时间，使得网络传输进一步优化。

（2）云技术

云技术可实现按用户需求使用资源，网络和服务部署的灵活性和可扩展性高。

边缘计算需要满足多用户共享网络边缘计算和存储资源，但服务器容量相比起云计算处理中心的服务器容量较小，因此需要引入云化的软件架构，将软件功能按照不同能力属性分层解耦部署，实现有限资源条件下任务处理更具高可靠性、高灵活性与高性能。

（3）软件定义网络（SDN）技术

软件定义网络（SDN）技术是一种将网络设备的控制平面与转发平面分离，并将控制平面集中实现的软件可编程的新型网络体系架构。

SDN技术采用集中式的控制平面和分布式的转发平面，两个平面相互分离，控制平面利用控制—转发通信接口对转发平面上的网络设备进行集中控制，并向上提供灵活的可编程能力，这极大地提高了网络的灵活性和可扩展性。

移动边缘计算部署在网络的边缘，需要大量的接口配置、对接和调测，SDN技术将核心网的用户面和控制面进行分离，大幅减少了网关的配置工作。

二、下游需求广阔，移动边缘计算未来可期

移动边缘计算具备以下优势：

（1）邻近性，移动边缘计算服务器非常靠近信息源，因此能很方便地捕捉关键信息，还能直接访问客户的设备；

（2）低时延，移动边缘计算能在用户设备或者设备附近的计算服务器进行数据处理，所以能较快地将处理结果传送到客户的设备上，大大降低传输时间，提高用户体验度；

（3）减少网络堵塞，由于移动边缘计算服务器靠近信息源，可以对数据进行处理后直接把结果传输到云计算中心，不需要附带原始数据，能减少网络堵塞，提高传输速度和效率；

（4）位置认知，使用移动边缘计算能利用较少的信息来确定每一个用户设备的位置。

增强现实、无人机、医疗保健、智能交通等领域存在大量的低时延场景，对移动边缘计算有客观需求，随着5g与人工智能时代的来临，移动边缘计算的发展潜力十分巨大。

1、5G时代加速到来，移动边缘或被广泛运用

（1）多因素利好，助力5G时代加速到来

5G技术是当前信息科技的战略高点，国家出台了一系列政策支持5G行业发展。

2018年以来，5G推进进一步加快。

4月国家发改委等有关部门批准三大通信运营商在全国范围内的16个城市进行5G试点；

5月，工信部、国资委联合发布《关于深入推进网络提速降费加快培育经济发展新动能2018专项行动的实施意见》，指明加快推进5G技术产业发展，扎实推进5G标准化、研发、应用、产业链成熟和安全配套保障，组织实施“新一代宽带无线移动通信网”重大专项，完成第三阶段技术研发试验，推动形成全球统一5G标准；

组织5G应用征集大赛，促进5G和垂直行业融合发展，为5G规模组网和应用做好准备。

随着2018年6月4日，美国放宽对中兴通讯制裁，笼罩在我国5G行业发展之上的阴霾暂时消散。

5G行业整体发展环境持续向好。

2018年6月14日，3GPP会议批准了第五代移动通信技术标准（5GNR）对立网功能冻结，意味着首个完整意义的国际5G标准正式确立。

预测未来5年，我国5G基站建设投资额将逐年上升，有望在2023年达到1400亿元，为我国经济直接和间接贡献3.3万亿元和6.3万亿元，5G时代正加速到来。

（2）移动边缘计算可有效降低时延，有望在5G时代广泛使用

当前无线接入网由无线基站构成的，无线基站负责将用户终端接入移动核心网，移动核心网负责连接外部网络并实现计费。

5G的三大应用场景之一是实现大规模机器通信，要求满足同时提供超千亿网络连接的支持能力，连接数密度指标要求100万/km2，现有的网络架构无法满足5G时代需求。

一般认为5G网络将大量使用网络切片。

网络切片技术可以让通信服务商基于一个硬件基础设施切分出多个虚拟的端到端的网络，每块切片从设备——接入网——传输网——核心网均能在逻辑上实现隔离，使得网络可以根据不同的需求动态、实时、高效地分配网络资源，从而保证业务的高质量、延时短、高速度、占用带宽少，这意味着5G时代，网络边缘或将承载更多的功能，具备一定的智能化及自动化能力，即拥有边缘处理能力，边缘计算有望在5G应用场景中广泛应用。

目前5G的网络架构尚未完全确立，学术研究对于移动边缘计算在5G中的部署进行了广泛探讨，认为5G的架构下，移动边缘计算服务器可以部署在一个或多个eNodeB之后，用户设备（UE）发起的数据业务经过eNodeB、移动边缘计算服务器，到达互联网，使用这种方法还可解决计费问题和合法监听问题。

此外，移动边缘计算也可以部署在GW-UP之后，用户设备（UE）发起的数据业务eNodeB、GW-UP、移动边缘计算，最后到互联网。

边缘计算部署在5G网络具备现实意义。

移动边缘计算能有效把网络业务“下沉”到无线接入网里，有效抑制网络拥塞，提高用户使用体验，同时把无线网络还可以将部分控制功能开放给OTT（OverTheTop，一般指互联网服务提供商），实现更好地使用网络。

数据显示将应用服务器部署在无线网络边缘，可以节省35%的有线带宽使用，并且使用户体验到网络延迟降低50%。

2017年英特尔中国研究院与英特尔网络平台事业部、中国移动及爱奇艺合作开发了一款在线视频系统，该系统对边缘计算进行了尝试。

具体而言就是依托部署在基站边上的MEC系统，优化终端与应用服务器之间的数据传输，该方案成功将传输速率提升数倍，同时实现了移动终端在不同的无线接入网之间灵活切换。

据此，我们认为随着5G发展，移动边缘解决方案的应用有望成为常态，推动边缘计算需求大幅增长。

2、巨头抢滩无人驾驶，推动边缘计算需求增长

2018年初，我国发布了《智能汽车创新发展战略》，明确表示，2020年智能汽车新车占比要达到50%，同时，L3及以上级别智能汽车要实现市场化应用。

文件与此前发布的《新一代人工智能发展规划》和《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》一起对智能驾驶汽车商业发展提供了有力支持，同时对相关技术测试和基础设施提出了具体要求。

在国家政明确支持的背景下，国内各大厂商纷纷布局无人驾驶汽车，XX的Apollo计划、阿里的AliOS、腾讯的AIinCar分别从技术开发平台、图资资源、车载作业系统等角度抢滩无人驾驶汽车市场，目前三巨头的相关产业生态正逐步完善，已开启上路测试。

此外，国内电商巨头京东着手研发无人驾驶轻型货车，蔚来汽车、吉利汽车、威马汽车、长安汽车、广汽集团、一汽集团和上汽集团等汽车厂商纷纷布局，无人驾驶领域快速发展，成为兵家必争之地。

2016年，全球市场无人驾驶汽车规模为40亿元。

随着国内与无人驾驶汽车相关的《中国制造2025》和《节能不新能源汽车技术路线图》文件出台，国内智能网联汽车（包括无人驾驶汽车）产业快速发展，预计2021年全球无人驾驶汽车的市场规模将达到70.3亿美元。

移动边缘计算能提高无人驾驶安全性，随着无人驾驶市场规模的扩大，移动边缘计算有望分享市场扩展而带来的红利。

无人驾驶拥有三大要素：

计算力、大数据和算法，主要包括语音识别、图像识别、道路导航、自动变道、自动跟车、自动泊车、AR信息提示等，上述功能在使用传统的云计算时遇上突然断网或是云计算互联网连接延迟将无法保证无人驾驶的安全。

移动边缘计算能在汽车内部进行数据处理，紧急状况下可直接控制车辆，避免安全事故发生概率，同时移动边缘计算能精确地实时感应当前车辆的位置，并对数据进行实时分析，将结果传输到附近的车辆中，其分析过程与时延过程极低、准确性更