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边缘计算5G 边缘计算在工业互联网领域的商用思考


本文首发于《通信企业管理》杂志 ， 作者：刘豪&梁峥 ， 单位：中国电信研究院 。
中国科学院院士邬贺铨曾经提到：“1G 到4G 是面向个人通信的 ， 5G 是面向移动互联网和工业互联网的 。 ”将 5G 边缘计算引入工业互联网 ， 对于运营商来说 ， 可以提升自身在价值链上的地位 ， 提供更优质的服务；对于工业互联网来说 ， 5G 边缘计算技术可以解决数据时延、带宽、安全性等问题 ， 满足并加快整体建设需求 。
工业互联网需要边缘计算
当前 ， 发达国家纷纷实施“再工业化”战略 ， 包括美国的先进制造业战略、德国的工业 4.0 计划、日本的“互联工业”计划、法国的“新工业法国”和“未来工业”等 ， 都将互联网与工业的融合发展作为关键内容 ， 可以说工业互联网的发展关乎各国“再工业化”战略的成败 。
工业互联网建立在物联网基础之上 ， 这是它的重 要 特 征 。 据 Gartner 和 IDC 公 司 预 测 ，到2020 年底将有超过 500 亿的传感器和终端联网 ， 其中超过半数的终端和物联网络将面临网络带宽限制 ， 约 40% 的数据需要在网络边缘进行运算、分析、处理和储存 ， 而这一占比到 2025 年将超过75% 。 可见 ， 边缘计算将成为一个快速增长且市场潜力巨大的新兴领域 。
工业互联网的另一个重要特征是个性化 ， 不同企业的设备、流程、工艺、渠道、管理方式、商业模式、供应链等都不一样 。 这一特点在离散型制造企业中显得尤为突出：各企业的物料、产品和设备繁多 ， 生产和管理过程中产生的数据多、实时数据处理时延要求高、数据维护工作量大、质量管控难度高 ， 工业现场网络协议多样异构、难以互联互通 ， 生产设备的可靠性及预测性维护、数据的安全性难以得到有效保障 。 边缘计算具有的提高本地算力、降低处理时延、减少带宽需求和保障数据安全等特性 ， 恰恰迎合了工业互联网的这些需求 。 因此 ， 工业互联网的发展迫切需要边缘计算技术的加入 。
5G 边缘计算价值思考
目前 ， 价值链的大部分收入和利润都集中在应用与服务层面 ， 这是互联网企业的优势领域 ， 一般采用集中运作模式 ， 一点上线即可全网推广 ， 效率很高 。 传统运营商采用的是属地化运营模式 ， 一项全国性业务的开展 ， 需要通过省市县乡层层传递 ， 效率低下 。 运营商虽然提供了从接入到网络的一整套服务 ， 但通常也只是管道而已 ， 利润价值低 。
5G 已经进入商用阶段 ， 其核心网的用户面和控制面彻底分离 ， UPF（用户面功能）下沉并与MEC（多接入边缘计算）集成 ， 分布式部署在网络接入侧、本地侧、汇聚侧等处 。 5G 边缘计算可以减少网络传输时延、减轻核心网和骨干网带宽负荷、提升本地数据安全 ， 使得面向用户的内容与服务更靠近用户侧、更符合垂直行业应用需求 。
因此 ， 运营商可以通过 5G 边缘计算来开拓 2B 市场 ， 发展工业自动控制、智慧交通、智能电网等众多行业应用 。
对运营商来说 ， 5G 边缘计算的价值在于发挥其属地化运营优势 ， 可以把本地化基站或机房资源的计算和通信能力出租给应用与服务提供商 ， 从而获得新的收入来源；也可以在用户侧向企业客户直接提供应用与服务（例如车联网、远程控制等低时延业务 ， 视频监控与分析等高带宽、高算力业务） ， 从而提升自己在价值链上的地位；更重要的是 ， 可以借此建立合作伙伴关系和生态系统 。 可以说 ， 5G 边缘计算对于运营商意义重大 。
就工业互联网企业而言 ， 5G 边缘计算的价值在于解决厂区原有 WiFi 网络抗干扰能力差的问题 ， 同时避免架设有线网络成本高、难度大、工期长的难题 ， 使客户网络像 WiFi 一样方便、像有线网络一样稳定 。 另一方面 ， 5G 边缘计算具有兼容多协议、低时延、高带宽、高安全保障特性等特点 ， 满足了工业企业在生产过程中对于兼容性、及时性、稳定性、安全性等方面的需求 ， 有效促进企业的降本提质增效 。 因此 ， 5G 边缘计算商用前景广阔 。


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