欧洲电信标准化协会认为：“边缘计算是在移动网络边缘提供 IT 服务环境和计算能力，强调靠近移动用户，以减少网络操作和服务交付的时延，提高用户体验。”Gartner认为：“边缘计算描述了一种计算拓扑，在这种拓扑结构中，信息处理、内容采集和分发均被置于距离信息更近的源头处完成。”
边缘计算产业联盟认为：“边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。”
推动边缘计算发展的4大因素：
1、云原生技术应用带来边缘云刚需
随着各行业数字化转型的推进，企业为了提高业务敏捷性、降低成本、优化资源利用率，纷纷采用云原生技术进行业务系统的现代化改造；新兴行业，如互联网、金融科技、电子商务等对云原生技术的应用已较为广泛，随着业务规模的扩大和市场竞争的加剧，新兴行业对云原生基础设施的需求还将继续保持增长。
在未来几年内，云原生应用规模将更加广泛，并将成为企业数字化转型的重要驱动力。IDC预测，到2025年，云原生的工作负载将会占据服务器上工作负载的1/3。
相应地，边缘云和中心云作为承载云原生应用的核心基础设施将持续保持增长，这其中，由于边缘云具有的距离终端用户更近、更丰富的分布式节点等特性，更加契合业务的云原生架构优化，将吸引企业更多地将服务/应用部署至边缘云，例如：车联网企业就采用边缘云部署车机校验与数据收集等微服务模块，从而就近快速响应车机的业务请求等。
云原生技术的持续应用无疑是驱动边缘云增长的重要力量，与此同时，通过微服务架构、容器化技术和CI/CD实践，云原生技术也为边缘计算提供了高效、灵活和稳定的解决方案，显著提升了边缘云在各种应用场景中的表现。
2、IoT产业落地成熟引领边缘计算增长
在过去的几年中，物联网（IoT）产业经历了飞速的发展，不仅重新定义了许多传统行业的运作方式，也为边缘计算的增长提供了显著动力。IoT产业不断走向成熟，特别是在智能制造、智慧城市、智慧交通等领域的深入推进，正在推动边缘计算应用扩展和技术进步。
首先，IoT设备数量的爆炸性增长对边缘计算提出了迫切需求。据统计，全球连接到互联网的IoT设备数量已超过百亿，并仍在快速增长中。边缘计算通过在靠近数据源头的地方进行数据处理，可以提高数据处理的效率和响应速度。
数据显示，海信集团旗下海信网络打造的智慧公路解决方案，在重点路段部署边缘计算设备，实现交通流数据、信号配时方案、路口渠化等信息交互功能，提升了路口精细化管控水平，该方案在青岛、长沙、西安等城市的实践中，降低道路拥堵5%-30%，提升城市主干道通行率20%以上。
3、AI大模型为边缘计算开辟新的商业机遇
随着ChatGPT的横空出世，一场以大模型、AIGC为代表的AI浪潮迅速在全球席卷开来。AI的广泛应用，不仅加速了各行业的智能化进程，也推动了商业模式的创新和进化，为企业带来了新的发展机遇。
眼下，越来越多的企业都想攀上AI这趟“高速列车”，但诸如大家所知，AI的技术研发与应用往往需要长期的积累和投入，对处于初创阶段特别是从零起步的企业而言，技术难题和高昂成本无疑成为两座大山。
首先是大模型训练阶段，大模型训练周期通常长达数月，需要大量的高性能GPU资源和专业深厚的技术人才作为支撑，技术门槛和成本居高不下。同时，从内容形态来看，AIGC应用包括文本、音频、图像、视频、代码、多模态等内容生成形式，这些大量生成的内容会产生大带宽需求，相应的带宽成本也不容小觑。另外，在AIGC的应用过程中，AI大模型的训练成本相对固定，而推理成本会随着推理次数的增加而增长，其成本占比也会越来越大。
边缘计算因其部署在更靠近用户的位置，具备高效的数据处理能力、实时的响应速度、更低的带宽要求等优势，可以在AIGC应用过程中发挥关键价值。通过将AI大模型推理从中心云计算下沉到边缘计算，可以有助于解决日益增长的带宽需求，降低带宽成本，并获得更快的响应速度。
4、生成式AI威胁推动云边端一体化安全能力的建设
随着边缘设备和应用的激增，网络攻击面的显著扩张带来了新的安全隐患，物理篡改、管理复杂性，以及软件和API漏洞等问题在边缘环境中被进一步放大，风险愈加严重。而生成式AI的广泛应用，在提升行业工作效率的同时，也不可避免成为攻击者的工具，使得网络安全攻击技术更为复杂，防御难度面临前所未有的挑战。
攻防对抗持续升级，生成式AI的普及和应用，将驱动边缘计算更加关注并实现强大的安全措施，这包括安全通信协议、加密技术、人工智能驱动的威胁检测系统和以隐私为中心的设计原则，这些措施不仅要确保用户数据的安全保护，还要符合监管标准，以应对日益严峻的安全挑战。
此外值得注意的是，随着生成式AI未来在更多领域的广泛落地，AI运算将呈现出“训练与迭代在云端”、“推理与内容生产在云侧、边缘侧、端侧梯度分布”的格局变化，云边端高度协同成为必然趋势。
在各类网络安全威胁本就无孔不入的形势下，安全威胁将有机会从云边端等任意薄弱环节展开攻击，破坏大模型、容器等IT数字资产，造成业务停摆和核心数据、用户隐私泄露等。对此，企业需要构建一体化的安全防护架构，以贯穿云边端实现全场景的安全防护。
目前业界推崇的SASE正是一体化安全架构的代表。SASE架构可以消除网络、云、私有应用程序的安全漏洞，根据不同设备、不同IT环境和人员的风险，控制可以访问的资源，并且SASE基于统一的安全策略，使用企业级数据防泄漏技术，可以保护网络、云端、应用的数据安全传输和使用。
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