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隨著數字經濟快速發展，以算力為核心的新基礎設施建設加速推進，算力正在成為全新生產力，越來越多的企業結合自身業務需求，應用云計算、邊緣計算、物聯網等技術，將傳統信息基礎設施升級、轉型，提升企業對算力的使用效率。云邊端協同作為建設泛在化算力的重要方向，是數字化創新和智能化轉型的突破口，逐漸成為產業發展新趨勢，有效助力各行各業在數字化時代穩步發展。

信息和數字化時代的核心能力在于高效運算，算力就像工業時代的石油，已經被各行各業視為一種基礎資源，而算力的基礎能力、規模以及使用效率，可以在很大程度上影響企業甚至是行業的運轉效率。

算力形式的不斷演進，離不開云計算、數據中心等技術的持續迭代。在云計算發展的初期和中期階段，企業通常習慣于建設一個或多個集中化的大型云計算資源池，中心化的云計算架構提供了集中、大規模的計算、網絡和存儲等資源，解決了泛互聯網行業在前二十年快速發展所面臨的業務迅速增長、流量快速擴張、需要大規模算力的問題。相比于企業自建機房，云計算模式的彈性、按需、自動化運維等特征具有明顯的性價比優勢。

但隨著邊緣側、終端側業務的規?；渴鹇涞?，很多新的業務場景已經不滿足于中心化的云計算模式，一些業務應用對網絡時延提出了極高要求，同時數據安全方面也面臨愈發嚴格的政策監管。為了應對這些變化，企業對算力的要求逐漸擴展至臨近數據生產的源頭側，圍繞邊端側的計算模式應運而生。

如何將遍布在云、邊、端各地的算力資源協同，以提升各級算力資源的算力調度能力和資源利用率，是云邊端一體化的技術創新關鍵點。

在資源一體化方面，基礎設施資源是承載算力的基礎設備，建設云邊端一體化信息系統首先應具備對部署在廣泛地域的計算、網絡、存儲等基礎設施資源進行統籌管理、統一分配和互相協同的能力，并能夠基于這些基礎設施資源提供規格和性能相同的產品服務。實現資源協同管理，需要資源間具備互聯互通能力和彈性擴展能力。

在數據一體化方面，云邊端一體化信息系統的數據產生、計算和存儲的位置通常都會跨地理位置、跨數據機房，在這種場景下，數據從上至下的統一管理尤為重要。統一的數據管理需要具備完備的數據遷移和同步方案，保障數據存儲在運算任務前、中、后期的一致性。

在應用一體化方面，現代應用不再局限運行于中心云單一資源池，跨云、邊、端的分布式應用成為趨勢，單一云邊集群難以滿足所有業務需求，跨地理位置、跨網絡環境的多集群統一管理、大規模應用部署、鏡像分發加速、統一研發運營等尤為必要。

云邊端一體化為傳統行業數字化轉型提供了重要機會，其計算更靠近生產現場、統一管理、邊緣設備易擴展等特點，很好地適配了傳統領域相關數字化痛點需求。

在政務領域，通過分布式算力和云邊協同構建省、市、縣多級一張網，運用云計算、邊緣計算、AIoT物聯網等技術，可實現多級多網數據的統一標準整合，助力跨部門共享，為住建、農業、水務、林業等各政府部門政務應用提供標準統一的數據支撐，促進政務整體聯動、部門協同的“互聯網+政務服務”體系的建立健全。

在交通領域，通過云邊協同的算力下沉，借助邊緣AI實現停車進出場動態跟蹤、異物遮擋自動抗干擾等核心技術，打造云邊一體化道路智能停車規劃設計方案。邊緣計算節點搭載基于容器的云邊協同軟件，運行視頻服務和停車邊緣應用，實現異構終端接入，搭載停車算法；在云端，提供統一邊緣設備監控和二次識別等深度數據運算，幫助實現車輛精確識別。

在能源領域，大部分企業信息化建設時間跨度長、技術迭代次數多，沉積了大量零散的信息化系統，傳統的數字化設備日益增多。通過云邊協同管理，可實現對設備進行遠程管理、生產數據實時采集和集中化管理、優化數據存管用效率、降低邊緣側設備管理運維成本等技術升級。

在汽車物流領域，物流作業的全流程智能化轉型過程中，通常面臨終端設備接入信號弱、接入數量不足、系統安全難保證等問題。通過“5G專網+分布式邊緣計算”技術方案，構建倉庫設備泛在接入、自動化、安全可靠等能力，可實現倉儲、配送、運輸整個鏈條的統一化自動化管理。

近二十年來，一批新興行業伴隨著互聯網的發展而成熟起來，這些新型行業利用云邊端一體化能力體系，結合5G、AI、云原生等技術完成自身技術革命，為業務進一步發展帶來了新的驅動力。

CDN是伴隨互聯網網站、視頻等服務成長起來的技術，隨著超高清視頻和VR/XR等業務形態逐漸成為主流，超高帶寬給CDN網絡帶來了極大的壓力，急需技術架構升級來緩解。通過MEC同步搭載核心CDN技術，利用MEC的邊緣云管理能力，為業務的動態配置提供了靈活、高效、方便的支撐，發揮MEC海量下沉節點的位置優勢和分散帶寬優勢，將CDN流量真正下沉到網絡邊緣，可大幅提升網絡訪問質量。

云游戲是以云計算為基礎的游戲方式，在典型云游戲場景中，網絡傳輸延遲往往成為影響體驗和實踐落地的核心因素。通過利用5G邊緣計算技術突破云游戲既有技術瓶頸，將云游戲資源池下沉到邊緣設備，玩家通過5G網絡可以就近接入邊緣資源池，游戲整體延遲大幅降低，畫面卡頓大幅減少。

AI技術蓬勃發展，在語言識別、圖像識別等方面的應用范圍不斷擴展。通過在邊緣設備結合云原生和AI技術，利用云邊協同能力，可以將AI的能力擴展到更貼近用戶的生活場景中。將AI模型部署至邊緣節點，在邊緣側進行數據預處理，完成初步的處理和識別，關鍵數據上傳至云端數據庫，用于模型的二次重訓練，可以提升算法效率。

云邊端一體化的理念逐漸成為各行業尋求新方向和智能化轉型的突破口。打造云邊端協同的算力服務能力，將是實現分布式資源靈活調度、全域數據高速互聯以及智能應用滲透邊緣的重要途徑；同時，實現完全的云邊協同存在一定的技術挑戰，對算力服務提供者提出了更高的能力要求。產業各方應當從實際應用場景出發，立足自身業務，穩健推進云邊端一體化產業建設。