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　　【中国安防展览网 市场分析】随着5G时代的日益临近，实时、智能、安全、隐私这四大趋势催生了边缘计算与端智能的崛起。5G通信的超低时延与超高可靠要求，使得边缘计算成为必然选择。
 

　　据IDC预测，物联网终端设备安装数量有望在2019年达到256亿台，2020年将有超过500亿的终端与设备联网，边缘计算市场规模将超万亿，成为与云计算平分秋色的新兴市场。
 

　　本期的智能内参，我们推荐来自安信证券的5G行业深度报告，对5G高速发展背景下，边缘计算的技术分类与市场需求进行分析。如果想收藏本文的报告(安信证券-计算机行业深度分析：边缘计算，5G时代新风口)，可以在智东西回复关键词“nc336”获取。
 

　　以下为智能内参整理呈现的干货：
 

　　边缘计算，5G时代的万亿市场
 

　　边缘计算(Edge Computing)是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。
 

　　从边缘计算联盟(ECC)提出的模型架构来看，边缘计算主要由基础计算能力与相应的数据通信单元两大部分所构成。
 

　　随着底层技术的进步以及应用的不断丰富，近年来物联网产业实现爆发式的增长，这也为边缘计算提供了更多的场景。
 

　　参考IDC数据，物联网终端设备安装数量有望在2019年达到256亿台，年复合增速高达21%。
 

　　国内物联网市场的增速更高，据CEDA预测，2020年我国物联网市场规模有望达到18300亿元，年复合增速高达25%。
 

　　与此同时，5G通信的超低时延与超高可靠要求，使得边缘计算成为必然选择。在5G移动领域，移动边缘计算是ICT融合的大势所趋，是5G网络重构的重要一环。
 

　　IDC表示，到2020年，将有超过500亿的终端与设备联网，而有50%的物联网网络将面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘分析、处理与储存。
 

　　因此，边缘计算市场规模将超万亿，成为与云计算平分秋色的新兴市场。
 

　　5G时代“边云协同”，服务器市场迎来巨大增量
 

　　虽然云计算中心具有强大的处理性能，但是边缘计算不仅能够克服云计算网络带宽与计算吞吐量的性能瓶颈，还能够更实时地处理终端设备的海量“小数据”，并在保证终端的数据安全。
 

　　因此，在有了云计算的同时，边缘计算市场潜力依旧巨大。5G时代，将会是一个“边+云”的“边云协同”时代，边缘计算与云计算各有所长、协调配合。
 

　　作为5G商用的元年，国内的三大运营商无疑都在加紧部署5G基础设施，这其中就包括大量的基站设备。
 

　　但由于5G基站的密度大于传统的4G基站，这也就意味着更大量的基础设施投入。
 

　　与此同时，相对于4G，5G定义了eMMB(更高数据速率)、URLLC(更低延迟和更可靠的链接)和mMTC(超大规模设备链接)等三大应用场景。而这些场景化概念的引入无一不对基站的计算性能提出了更高的要求。
 

　　因此，5G基站背后的服务器市场不仅将迎来爆发性需求增长，其产品升级也是势在必行的。
 

　　这一潜在的巨大市场需求也正是浪潮、曙光、华为等一系列设备制造商不遗余力推动OTII标准迅速落地。
 

　　OTII，Open Telecom IT Infrastructure，开放电信IT基础设施，是ODCC组织下发展的一个针对通讯类企业的服务器规格。它不仅与交换机等设备规格相同，并且很容易部署在基站附近的设备机架上，而且具备更好的耐热、耐腐蚀、抗潮湿特性。
 

　　与通用服务器相比，边缘计算服务器面向5G和边缘计算等场景进行针对性定制，能耗更低、温度适应性更宽、运维管理更加方便。
 

　　2017年6月，中国移动与中国电信、中国联通、英特尔、浪潮等公司共同发布《OITT定制服务器参考设计和行动计划书》，形成运营商行业面向电信应用的深度定制、开放标准、统一规范的服务器技术方案及原型产品。
 

　　5G MEC近在咫尺，通信光模块市场受益大
 

　　1、吸取4G教训、统一标准
 

　　在4G网络标准制定中，由于并没有考虑把边缘计算功能纳入其中，导致出现大量“非标”方案，运营商在实际部署时“异厂家设备不兼容”，网络互相割裂等，常常需要进行定制化的、特定的解决方案设计，不仅提高了运营商成本，还造成网络架构不能满足低时延、高带宽、本地化等需求。
 

　　为了解决4G痛点，早在5G研究初期，MEC(多接入边缘计算，Multi-Acess Edge Computing)与NFV和SDN一同被标准组织5G PPP认同为5G系统网络重构的一部分。2014年ETSI(欧洲电信标准协会)就成立了MECISG(边缘计算特别小组)。
 

　　在2018年，3GPP的个5G标准R-15已经冻结。3GPP SA2在R15中定义了5G系统架构和边缘计算应用，其中核心网部分功能下沉部署到网络边缘，RAN架构也将发生较大改变。
 

　　预计2020年5G商用以后，MEC边缘云的应用将进入百花齐放、百家争鸣的开放阶段。
 

　　2、光模块是5G物理层基础单元，受益巨大
 

　　光模块是5G网络物理层的基础构成单元，广泛应用于无线及传输设备，其成本在系统设备中的占比不断增高，部分设备中甚至超过50~70%，是5G低成本、广覆盖的关键要素。
 

　　从2G~4G，光模块技术迅速迭代，逐步向高速率发展。
 

　　2000年初，2G、2.5G基站从铜缆向光纤光缆切换，光模块从1.25GSFP向2.5GSFP模块发展。2008~2009年3G基站光模块速率跃升至6G。
 

　　标准组织3GPP提出新的5G接口标准eCPRI，如果采用eCPRI接口，前传接口带宽至少需要25G光模块，但前传25G和100G都会并存，以应对5G三大应用场景的需求。
 

　　另外，5G光芯片也将从6G/10G升级到25G的芯片模组，光模块产业链市场规模显著变大。随着速率的提高，光模块制造工艺门口大幅提升，产品附加值将较4G有所提高，有利于具有深厚储备的光模块公司。
 

　　5G作为十年一遇的迭代升级，将是光通信行业下一个爆发机会。
 

　　3、三大运营商积极布局5G MEC
 

　　5G时代，运营商将会采用通用数据中心云化的组网方式，以区域、本地和边缘三层的数据中心为基础，来构建整个云化网络。同时，5G边缘计算促进采集、控制类业务将会带来运营新的2B业务增量，包括精密工控、远程医疗、车联网等。
 

　　对于运营商，5G MEC的部署价值巨大。
 

　　目前，中国联通是三大运营商中规划明确的，中国联通提出MEC边缘云演进路标主要分四个阶段，计划在2025年实现100%云化部署。
 

　　而从2014年ETSI成立MECISG开始，中国移动就积极跟踪并加入。2017年中国移动发布MEC白皮书。目前，中国移动已经在10省20多个地市现网开展多种MEC应用试点。同时中国移动要将MEC预制到5G中，为此将从标准、技术、产业等方面发力。
 

　　中国电信认为工业互联网是MEC的重要场景，5G MEC是运营商切入工业互联网的重要技术手段。目前，中国电信进行了一些MEC的探索，例如打造边缘计算开放平台ECOP，构建边缘云网融合的网络服务平台及应用使能环境，推进边缘业务应用创新发展。
 

　　4、云数据中心资本开支持续增长
 

　　为了应对大工作负载和低延迟需求，云数据中心正在迁移到“叶脊”架构。
 

　　传统大型云数据中心网络架构为三层网络，主要采用纵向的传输方式。伴随着虚拟化、云计算、超融合系统等应用，使得东西向数据流成为主要流量。
 

　　原有的结构难以应对日益增长的需求，因而“叶脊”拓扑结构开始成为主流，这种结构在传统纵向传输的基础上增加对横向传输的支撑。
 

　　叶脊网络结构使得网络规模变大、网络扁平化、光纤覆盖率提升，使得网络需要更多的交换机、叶/脊交换机之间更快的传输速率，更需要更多横向的流量接口实现(光模块)。
 

　　叶脊架构所需要的光模块数量10倍于传统三层架构。带来100G高速率光模块市场容量大幅增加。
 

　　根据IDC统计，云数据中心内网络设备投资占整个云数据中心ICT投资的32%，仅次于服务器投资，光模块是网络设备间通信重要组成部分。
 

　　2019年200G和400G模块有望放量。40G~200G光模块市场规模将从2017年的79亿美元增长到2020年的139亿美元。
 

　　同时，数通100G光模块市场规模也将从2017年34亿美元增长到2020年75亿美元，复合增速达到30%。
 

　　边缘计算典型应用场景
 

　　5G时代将迎来一大批新兴应用场景，如自动驾驶、安防前端智能化、工业控制、远程操控(如医疗手术等)等。它们由于需要低于10ms的网络时延，因此边缘计算的发展迫切，也需要。
 

　　1、自动驾驶：车载平台算力需求在20T以上
 

　　随着汽车自动驾驶程度的提高，汽车自身所产生的数据将越来越庞大。
 

　　根据英特尔CEO测算，假设一辆自动驾驶汽车配臵了GPS、摄像头、雷达和激光雷达等传感器，则上述一辆自动驾驶汽车每天将产生约4000GB待处理的传感器数据。不夸张的讲，自动驾驶就是“四个轮子上的数据中心”。
 

　　高等级自动驾驶的本质是AI计算问题，车载边缘计算平台的计算力需求至少在20T以上。
 

　　从终实现功能来看，边缘计算平台在自动驾驶中主要负责解决两个主要的问题。1)处理输入的信号(雷达、激光雷达、摄像头等)；2)做出决策判断、给出控制信号。
 

　　2、安防：国内智能前端市场有望突破1500亿
 

　　安防产业智能化升级是行业发展的大趋势，前段智能不仅能够为后端提供高质量、初步结构化的图像数据，还能极大地节省带宽和后端计算资源。后端智能化产品的核心功能则是利用计算能力对视频数据进行结构化分析。
 

　　从产业调研结果来看，2018年以来，主流深度学习摄像头芯片开始成熟量产，有效解决目前限制前端智能摄像头放量的计算芯片瓶颈。
 

　　按照2021年智能摄像头渗透率达到45%测算，预计国内智能安防前端硬件产品空间在2021年预计将超过1500亿元。
 

　　3、低时延工业级应用：机器人、自动化、无人机
 

　　工业高精度控制对时延和可靠性的敏感度极高，无论是中国、韩国和日本的运营商，都非常关注5G新业务中工业级客户(2B)的价值。
 

　　这些行业市场包括运输、物流、能源/公共设施监测、金融、医疗和农业。实现工业国产自动化、无线化和智能化，典型场景包括视频监控、机器人控制、自动巡查安防等。
 

　　1)机器人控制：同步实时协作机器人要求小于1毫秒的网络延迟。到2025年，预计状态监测连接将上升到8800万，工业机器人的出货量也将从36万台增加到105万台。
 

　　2)馈线自动化：当通信网络的延迟小于10ms时，馈线自动化系统可以在100ms内隔离故障区域，这将大幅度降低发电厂的能源浪费。参考华为5G白皮书，从2022年到2026年，预计5GIIoT的平均年复合增长率(CAGR)将达到464%。
 

　　3)视频监控和无人机巡检：配备无人机进行基础设施、电力线和环境的密集巡检是一项新兴业务，LiDAR扫描所产生巨大的实时数据量将需要>200Mbps的传输带宽。ABI Research的估计，小型无人机市场将从2016年的53亿美元迅速增长到2026年的339亿美元，包括来自软件、硬件、服务和应用服务的收入。
 

　　4、VR/AR游戏：实时反馈让云VR/AR成为可能
 

　　现阶段VR游戏体验不佳，本地重度游戏为主，设备典型盘根错节，用户容易绊倒；联网游戏时延至容易高达50ms，导致用户眩晕问题。
 

　　未来5G设备实现直接边缘云端访问，VR/AR时延问题解决：实时CG类云渲染VR/AR需要低于5ms的网络时延和高达100Mbps至9.4Gbps的大带宽。同时，5G可以支持多用户近距离连线。
 

　　云VR/AR将大大降低设备成本，从而提供人人都能负担得起的价格。5G将显著改善这些云服务的访问速度云市场以18%的速度快速增长。
 

　　5、视频云：远程医疗、4K/8K高清视频
 

　　远程医疗依赖5G网络的低延迟和高QoS保障特性，例如无线内窥镜和超声波这样的远程诊断依赖于设备终端和患者之间的交互。力反馈的敏感性决定低延迟网络才能满足要求。
 

　　其它应用场景包括医疗机器人和医疗认知计算，这些应用对连接提出了不间断保障的要求(如生物遥测，基于VR的医疗培训，救护车无人机，生物信息的实时数据传输等)。
 

　　ABI Research预测，智慧医疗市场的投资预计将在2025年将超过2300亿美元，智慧医疗市场将在2025年超过2300亿美元。
 

　　同时，5G的高速率特性将是用户不仅能观看当下各类视频内容，还将随时随地体验4K以上的超高清视频。
 

　　参考英特尔的《5G娱乐经济报告》，预计未来10年内5G用户的月平均流量将有望增长7倍，而其中90%将被视频消耗，预计到2028年，仅凭消费者在视频、音乐和游戏上的支出就会增加近一倍，总体量将达到近1500亿美元。
 

　　智东西认为，由于数据量大、实时性需求高、数据隐私保护等问题，海量的物联网设备对边缘计算有着大量需求。随着5G与AI芯片的崛起，边缘计算已经越来越成为当下热门的话题之一，受到创投、设备、芯片等厂商的追捧。
 

　　如今线上的流量入口日益减少，并且价格高昂。未来人工智能的流量入口将分布在大大小小的比边缘设备上，包括手机、摄像头、传感器、机器人等。端智能将会涵盖我们生活中的方方面面，而这其中的很多领域巨头都没有完全覆盖，是无数中小创企的机会。