【工业互联网产业联盟】边缘算力蓝皮书（2024）_46页_1mb

报告摘要

边缘算力蓝皮书总结

核心内容

边缘算力作为数字经济时代的重要基础设施，正在成为推动各行业数字化转型和智能化升级的关键力量。它通过将计算、存储和网络能力部署在网络边缘，实现低时延、高可靠、高安全的算力服务，满足实时性、灵活性和资源优化等需求。

主要观点

算力发展加速：算力已成为数字经济的核心生产力，推动了各行各业的智能化升级，特别是在AI、大数据、物联网等新兴技术应用中，对算力的需求持续增长。
边缘算力价值凸显：随着物联网设备数量激增，边缘侧承担了越来越多的数据处理任务，其低时延、高安全性、低成本等优势使其成为应对海量数据处理和实时响应需求的重要解决方案。
政策支持与标准体系初步构建：我国已出台多项政策支持边缘算力发展，如《算力基础设施高质量发展行动计划》等，同时在标准制定方面取得初步成果，涵盖设备、平台、网络、应用等多个方面。
边缘算力成为产业布局重点：运营商、设备厂商和工业企业在边缘算力部署和应用方面形成合力，推动边缘算力的规模化、标准化和生态化发展。
边缘算力技术体系成熟：包括基础设施、网络、智能、安全等多个关键模块，支持从资源抽象、调度、管理到应用的完整流程。

关键信息

边缘算力特征

资源异构：支持多种计算单元（CPU、GPU、NPU、FPGA等）的统一管理。
网络异构：支持多网络制式（如5G、WiFi、光纤等），提供高可靠、低时延、高速率的接入和调度能力。
泛在分布：用户和计算节点广泛分布，数据处理能力更贴近数据源。
低时延：支持实时数据处理，适用于自动驾驶、云游戏等场景。
低成本：减少对云端资源依赖，降低网络带宽成本。
高隐私：数据本地处理，增强隐私保护能力。

边缘算力关键技术

基础设施：包括硬件资源（计算、存储、网络）和资源虚拟化技术，实现资源的统一管理和调度。
边缘算力网络：支持感知、度量、并网、调度、管控与交易，推动算力资源的高效利用。
边缘智能：包括系统部署、数据处理、模型优化、边缘训练与推理，支持AI模型在边缘侧的高效运行。
边缘算力安全：涵盖基础设施安全、数据安全、网络安全、调度安全和服务安全，保障算力网络的安全性和可靠性。

典型应用场景

工业互联网
- 通过边缘算力实现本地数据处理和智能分析，提升生产效率和系统稳定性。
- 云边协同架构支持多基地、多车间的统一管理，提供实时控制和故障预警能力。
- 应用成效：提升数据采集效率、增强应急响应能力、降低运维成本。
智慧社区
- 实现终端数据的本地处理和智能分析，提升社区安全防控和管理能力。
- 支持低延迟响应、隐私保护、带宽优化和高可靠性保障。
- 应用成效：提升数据处理效率、增强数据隐私安全、优化应急响应流程。
智慧能源
- 支持实时计算、灵活组网、自主决策和海量数据存储，推动能源系统的智能化管理。
- 在数字化变电站中，边缘算力节点实现设备状态监测、故障诊断和控制策略执行。
- 应用成效：提升电网运行效率、增强故障诊断速度、优化运维成本。
云游戏
- 通过边缘算力节点实现低延迟计算、动态资源调度和高带宽传输，提升游戏体验。
- 支持分布式渲染、实时音视频传输，优化游戏服务的响应和流畅性。
- 应用成效：提升玩家体验、降低运营成本、增强系统并发处理能力。
轨道交通
- 边缘算力用于实时控制响应、多源异构数据处理、安全性和可靠性保障。
- 支持列车运行状态监测、故障预警和安全联动，提升运营效率和安全性。
- 应用成效：实现列车运行安全、提升系统可靠性、优化数据传输效率。