边缘算力作为数字经济时代的重要基础设施，正加速赋能经济转型升级，成为计算体系、信息领域和产业转型的新方向。我国高度重视边缘算力发展，已初步构建技术体系，涌现典型应用实践，并逐步从单点应用向多点全面应用演进。
算力发展持续加速：算力是数字经济发展的核心生产力，正加速向各行业渗透，成为传统产业智能化改造和数字化转型的重要支点。随着AIGC等新需求的崛起，算力规模快速增长，产业格局加速重构。
边缘算力价值凸显：物联网设备指数式增长导致网络传输能力和中心云处理能力捉襟见肘，超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储。边缘算力可支撑IT、CT、OT创新演进，实现低时延业务应用，推动“云边端”算力泛在分布、协同发展。
边缘算力政策逐步完善：工信部等六部委联合发布《算力基础设施高质量发展行动计划》，明确提出促进边缘算力协同部署，加快边缘算力建设，支撑低时延业务应用。
边缘算力标准体系初步构建：标准化工作主要围绕关键设备及组件、边缘算力平台、算力网络和分布式云、边缘算力应用等方面展开，中国通信标准化协会CCSA TC13、TC5、TC1等组织已制定多项相关标准。
边缘算力已成为产业各方布局重点方向：基础设施运营商、基础设施服务商、工业企业等纷纷加大边缘算力产业布局，推动边缘算力技术创新、应用推广和产业发展。
边缘算力概念及关键特征：边缘算力是指在终端、本地或离用户较近的位置部署的计算能力，利用多种通信网络技术连接分布式算力节点，通过虚拟化和多层次的算力资源协同，实现对资源的灵活、按需和实时调度。其特征包括资源异构、网络异构、泛在分布、低时延、低成本、高隐私等。
边缘算力关键技术：主要包括边缘算力基础设施、边缘算力网络、边缘智能、边缘算力安全等方面。
- 边缘算力基础设施：由硬件资源和资源虚拟化组成，硬件资源涵盖计算、存储、网络等，资源虚拟化通过虚拟化技术将各类异构资源抽象为逻辑资源，便于统一管理、调度和使用。
- 边缘算力网络：通过对分布式算力资源进行感知、度量、并网、调度、管控和交易等操作，整合泛在分布的边缘算力资源，实现一体化的接入和管理。
- 边缘智能：通过在边缘节点应用人工智能算法进行部分训练和推理决策，涉及系统部署、数据处理、模型优化、边缘训练、边缘推理等关键问题。
- 边缘算力安全：贯穿始终提供对从基础设施到上层服务的全面安全保障，包括基础设施安全、数据安全、网络安全、调度安全、服务安全等方面。
边缘算力典型应用场景：
- 工业互联网：边缘算力可进行本地数据处理和过滤，降低网络带宽压力和运营成本，提升数据安全性，并灵活部署和扩展，满足个性化需求。
- 智慧社区：边缘算力可实现对采集数据的实时处理和解析，精准识别安全异常场景，及时发出告警通知，提升社区安全防控能力及快速响应能力。
- 智慧能源：边缘算力可实时处理和分析设备状态数据，利用本地智能模型进行故障诊断，并在必要时通过5G等通信技术将数据上传至云端，实现智能化的电网运行管理。
- 云游戏：边缘算力节点承担着处理云游戏渲染服务器逻辑运算的核心职责，负责接收渲染服务器的输入数据，执行游戏逻辑计算，并将计算结果返回给渲染服务器，最终呈现给玩家。
- 轨道交通：边缘算力节点对列车、轨道、车站等场景的数据进行实时分析，并利用预训练模型在毫秒级时间尺度内识别潜在安全隐患，触发预警和应急处置，提升列车运行安全裕度。
- 车联网：边缘算力可支持低延迟的端到端数据交互，作为本地服务托管环境，提供强大的计算、存储资源，支持视频流的实时分析与处理、违章预警、危险驾驶处理等。
边缘算力未来展望：边缘算力将迎来战略机遇期，但存在标准统筹难、产业集约化难、规模部署难等问题。建议产业各方加速标准规范体系健全，加强边缘算力基础设施的统筹规划，建立边缘算力供需对接机制，积极推动边缘算力共享试点部署，持续促进边缘算力创新应用。
研究结论：边缘算力是支撑下一代互联网应用的重要基础设施，将推动元宇宙、脑机接口等领域发展，并为用户提供更加个性化、安全、高效的服务，助力各行各业实现数字化智能化转型。
