【华泰通信】边缘计算系列深度之一：边缘计算大变局，关注SDN车联网

边缘计算是云计算的延伸，为高带宽低时延业务提供支持。 移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC，以下简称边缘计算）是在靠近数据源或用户的网络边缘侧，提供网络、计算、存储等基础设施，并为边缘应用提供云服务和IT环境，让消费者享有不间断的高质量网络体验。边缘计算是一种分布式的基础设施，相比于集中部署、离用户侧较远的云计算服务，边缘计算更加接近用户侧或数据源，同时可以很好的解决时延过长、汇聚流量过大等问题，为实时性和带宽密集型业务提供更好的支持。举例来说，无人驾驶场景下，汽车需要实时计算车速、车距以及感知周围环境，如果这些处理放在云端服务器实现，那么在数据传输过程中的任何延时都可能导致一场车祸的发生。

边缘计算具体需求场景 。根据《中国移动边缘计算白皮书》，边缘计算目前在智能制造、智慧城市、直播游戏和车联网4个垂直领域需求最为明确。其中在智能制造领域，工厂可以利用边缘计算网关实现本地数据采集、并进行数据过滤、清洗等实时处理功能，同时还可以采用虚拟化技术实现工业控制器。在智慧城市领域，主要是在智慧楼宇、物流和视频监控几个场景，边缘计算可以实时对一些小块数据处理，从而实现毫秒级的人脸识别等智能分析。在直播游戏领域，边缘计算可以为CDN提供丰富的存储资源，可以降低云VR/AR终端设备复杂度，促进产业高速发展。在车联网领域，可以借助边缘计算支撑高精度地图的相关数据处理和分析，为辅助驾驶/自动驾驶提供低时延保证。

边缘计算与云计算并非互斥关系，边云协同是未来大趋势。 边缘计算与云计算、雾计算，都属于云计算的范畴，雾计算更强调在设备的网关里处理数据，而边缘计算更靠近数据生成的设备端，雾计算则是介于云计算和边缘计算之间。云计算更适合大规模、非实时、备份等的数据处理，边缘计算更适合低时延、小量、实时等的数据处理，两种方案对应的解决问题场景不同，这也决定了两者不是竞争关系。从互补角度来看，一方面边缘计算帮助云计算分担计算压力，另一方面云计算大规模算力得出的优化规则可以直接输出给边缘计算使用。很多公有云巨头加入到边缘计算的赛场，例如亚马逊、微软、谷歌都相继发布了各自的边缘计算服务，可以发现边云协同是未来大趋势。

边云协同或带动网络资源大变局。 应用场景的丰富性和客户粘性决定了计算、存储和网络资源的分配，我们认为5G时代，许多应用场景因为时延、带宽、安全等因素将会考虑承载在边缘计算上，边缘计算的重要性将受到越来越多新应用和新场景的青睐，从而可能导致计算、存储和网络资源的再分配。

5G网络云化，核心网下沉将驱动边缘计算发展。 未来的5G网络将是基于SDN、NFV和云计算技术的更加灵活、智能、高效和开放的网络系统。5G网络架构包括接入云、控制云和转发云三个域。4G时代核心网（EPC，演进型分组核心网）部署位置较高，为了满足5G低时延业务需求，5G核心网被拆分成New Core（新核心网）和MEC（移动边缘计算），其中New Core将云化部署在城域核心的大型数据中心，MEC将部署在城域汇聚或更低的位置中小型数据中心。

5G边缘计算部署的物理位置更靠近用户侧。 根据中国移动《边缘计算技术白皮书》，结合运营商端到端基础资源建设及业务发展的特征，从物理部署位置来看，中国移动的边缘计算节点大致可以分为网络侧和现场级边缘计算两大类。网络侧边缘计算部署于地市及更低位置的机房中，包括城域核心DC、边缘DC，甚至接入局所，这些节点大多以云的形式存在，是一个个微型的数据中心。现场级边缘计算则部署于运营商网络的接入点，这些节点一般位于用户属地，大多没有机房环境，是用户业务接入运营商网络的第一个节点，典型的设备形态为边缘计算智能网关等CPE类设备。

边缘计算驱动网络升级。 过去运营商网络大多使用专用系统设备完成网络传输，未来为了实现网络切片和边缘计算，系统设备架构会发生变化，此时为了实现边缘计算需要引入新的技术--SDN/NFV和云化技术：

（1）网络功能虚拟化（NFV）

网络功能虚拟化（NFV）技术，是指将网络功能整合到行业标准的服务器、交换机和存储硬件上，并且提供优化的虚拟化数据平面，可通过服务器上运行的软件实现管理从而取代传统的物理网络设备。边缘计算与NFV的本质，都是将各种应用软件运行在虚拟化平台之上，两者的底层基础设施乃至架构都是十分相似。

（2）软件定义网络（SDN）

SDN技术是一种将网络设备的控制平面与转发平面分离，并将控制平面集中实现的软件可编程的新型网络体系架构。SDN技术采用集中式的控制平面和分布式的转发平面，两个平面相互分离，控制平面利用控制—转发通信接口对转发平面上的网络设备进行集中控制，并向上提供灵活的可编程能力，这极大地提高了网络的灵活性和可扩展性。

（3）云化技术

云技术与移动网络的结合还促进了C-RAN这一创新性应用的产生。C-RAN将原本位于基站的基带处理单元等需要耗费计算和存储资源的模块迁移到云上，在很大程度上解决了基站的容量受限问题，提高了移动网络的系统能量效率。

为了实现边缘计算，运营商联合产业力量成立OTII。 2017年11月，中国移动联合中国电信、中国联通、中国信通院、英特尔等公司，在ODCC（Open Data Center Committee，开放数据中心委员会）共同发起了面向电信应用的开放电信IT基础设施项目——OTII（Open Telecom IT Infrastructure），该组织首要目标就是形成运营商行业面向电信及边缘计算应用的深度定制、开放标准、统一规范的服务器技术方案及原型产品。OTII项目成员不仅包括运营商，也包括中兴、华为、新华三、烽火、浪潮、联想等设备制造商。OTII服务器目前已经在中国移动、中国电信的CDN、vBRAS等业务系统中开展相关实验、试点。

边缘计算硬件架构。 在硬件方面，考虑到边缘计算节点机房的条件，需要对服务器外观和功率进行重新设计和定制。对于不同的垂直行业应用场景，还要考虑一体化集成交付能力以及各类现场智能化接入设备的丰富生态。例如，偏远地区接入所的边缘机房如果要部署通用的X86服务器存在各种局限性，例如机架深度较浅、环境温度较高等，而OTII边缘服务器可能只有标准服务器深度的一半，同时为了适配环境简陋的MEC，OTII边缘服务器在耐高温、防尘、耐腐蚀、电磁兼容、抗震等方面也相应做了定制。

助力边缘计算，MWC展上设备商推出重磅新品。 边缘计算的产品形态主要以服务器的形式呈现，在MWC2019大会上，中兴、浪潮相继推出重磅边缘计算产品，浪潮发布首款基于OTII标准的边缘计算服务器NE5260M5，该产品为5G设计，可承担物联网等5G应用场景。与此相比，中兴推出搭载了英特尔至强处理器的ES600S MEC服务器，能够大幅提升边缘计算处理能力，减少网络延迟并优化TCO。

边缘计算将刺激云化基础设施投入，设备商地位上升。 边缘计算的物理载体将更偏向于云化设备，将进一步刺激服务器、交换机等设备集采需求。根据运营商计划，2019年OTII将进一步推动边缘计算产品研发、生态发展和试点落地，预计到2020年实现规模应用，我们预计届时将大幅提升运营商对云化基础设施的需求量，主设备商在2B市场迎来重大机遇，利好设备商，建议关注中兴通讯、浪潮信息、紫光股份、星网锐捷、烽火通信、中科曙光。

ITU确定了未来5G的三大主要的应用场景：（1）eMBB(增强移动宽带)。eMBB主要是速率的提升，未来5G标准要求单个5G基站至少能够支持20Gbps的下行速率以及10Gbps的上行速率，主要应对4K/8K超高清视频、VR/AR等大流量应用。（2）URLLC(低时延高可靠)。URLLC要求5G的时延必须低于1ms，才能应对无人驾驶、智能工厂等低时延应用。（3）mMTC(海量大连接)。mMTC场景是海量大连接，对应物联网等连接量较大的应用。

网络切片和边缘计算赋能5G应用。 相比于4G，5G将是移动通信技术的一次变革，主要是因为5G提供了三大应用场景，在4G移动宽带的基础上增加了海量物联网（eMTC）和高可靠低时延（uRLLC）的需求。正是这样的变化，相比于4G的“修路”，5G则是“造城”，将打造出更多的行业融合应用及新生态，这些新生态和新应用都需要网络切片技术和边缘计算能力来支撑。网络切片提供了端到端“逻辑+物理”的QoS保障能力，灵活的形式能够满足垂直行业应用差异化的需求。边缘计算，带来计算能力下沉减少了时延的影响。两项技术拓宽了5G在垂直行业的应用前景。

边缘计算承载未来应用，将是运营商未来重点投入方向。 从产业发展来看，建设顺序依照“网络-终端-应用”，产业链价值也将逐渐由前向后传递，而MEC是切入5G垂直行业应用的重要触点。在刚刚举行的MWC2019上，中国移动发布《边缘计算技术白皮书》，并启动边缘计算“Pioneer 300”先锋行动。中国联通宣布加速打造边缘计算生态圈，拟在2019年在31个省市加快边缘业务的规模部署。

边缘计算时代，运营商不仅仅是修路者，更将是生态的主导者。 过去十年，云计算蓬勃发展，全球前5大云计算厂商都是互联网巨头，运营商在公有云生态中更多的扮演“修路者”的角色。根据中国联通专家预测，未来在整个边缘计算产业链中，管道连接价值占比仅为10%~15%，应用服务占比为45%~65%，为此电信运营商纷纷启动网络重构与转型。我们认为，边缘计算区别于传统公有云，更多的是一种分布式云计算架构，运营商丰富的网络管道及地市级数据中心资源是实现边缘计算的重要基础，同时边缘技术与5G网络性能的深度结合将有效提升运营商话语权，运营商的角色未来不仅仅是传统的管道连接商，或转型为产业整合商和业务提供商。

5G将带动多个行业。 根据信通院《5G产业经济贡献》，预计2020-2025年期间，我国5G商用间接拉动的经济总产出约24.8万亿元，间接带动的经济增加值达8.4万亿元。未来许多5G应用将承载在边缘计算上，根据《中国移动边缘计算白皮书》，边缘计算目前在智能制造、智慧城市、直播游戏和车联网4个垂直领域需求最为明确，我们认为车联网以及物联网（智能制造、智慧城市）和CDN（CDN为直播游戏加速）将是边缘计算首先大规模应用的场景。

云VR/AR和远程医疗

在过去5年，移动互联网在医疗设备中的使用正在增加。医疗行业开始采用可穿戴或便携设备集成远程诊断、远程手术和远程医疗监控等解决方案。根据ABI Research调查，医疗领域42％的受访者已经制定了部署5G的计划，并确信5G将作为先进医疗解决方案的使能因素。根据ABI Research预测，智慧医疗市场的投资预计将在2025年将超过2,300亿美元。

虚拟现实（VR）与增强现实（AR）是能够彻底颠覆传统人机交互内容的变革性技术，边缘计算促进产业高速发展。VR/AR需要大量的数据传输、存储和计算功能，边缘计算可以为CDN提供丰富的存储资源，同时可以降低云VR/AR终端设备复杂度。根据Wireless X Labs的报告，在未来的10 年中，家庭和办公室对桌面主机和笔记本电脑的需求将越来越小，转而使用连接到云端的各种人机界面，并引入语音和触摸等多种交互方式，边缘计算将显著改善这些云服务的访问速度。

工业互联网

工业物联网主要是将生产设备、人和产品的数据采集到云端计算平台，再利用软件系统和机器学习技术进行分析和预测，以便于洞察更多隐藏的商业机会。随着越来越多的设备连网和大量数据的传输，对网络和云系统会产生很大的压力。边缘计算能实时采集、监控、控制和协同智能化系统的工作，实现毫秒级的响应处理，总部数据中心仅需通过边缘设备获取关键数据即可。届时OT（运营技术）、IT（信息技术）、CT（通讯技术）将实现有机融合。边缘计算在工业互联网领域最大的意义在于，挖掘实时产生的海量数据的巨大价值，防止安全隐患，并减少工厂车间机器运转中断的情况。

边缘计算在工业互联网中的应用主要在于设备保护、性能监控和供应链优化。设备保护主要是指为智能设备的运行设定系统安全的阈值，如果设备负荷超限就执行关闭指令。边缘计算设备进行设备保护意味着低决策延时和离线状况下仍能保持决策能力。性能监控主要是通过对工厂中传感器关键数据节点进行实时监控和分析，在性能出现异常时及时发现并现场解决问题。因为某些信息的时间价值高，响应延迟或等待来自云端的决策会影响整体效率，造成损失。供应链优化主要是因为边缘计算可以在短时间内产品设计、材料采购、制造、销售、物流等多个环节的数据并分析整理，这种全局观使得其具备生产过程整体评估和优化的能力。

自动驾驶/车联网

无人驾驶的实现需要多种技术共同推动，比如定位导航技术、环境感知能力、自动控制技术等，边缘计算是整合这些技术，形成可落地解决方案的关键环节。无人驾驶是基于车辆对于周围数据的实时读取和处理来实现的。根据英特尔早年在无人驾驶研究方面取得的数据，无人驾驶汽车每天产生的数据超过4000GB。当百万、千万级的汽车要进行这种计算，只靠远程云计算中心来处理势必造成传输端网络阻塞和计算中心的超负荷，这产生的延时可能严重威胁行车安全。这就要求需要在接近汽车的地方实现数据处理并反馈，由于边缘计算靠近数据源头，又具备轻量级云计算的能力，理论上可以满足无人驾驶所需的延时要求。

自动驾从 Level 1到 Level 5，每往上升一级，计算量就增加了一个数量级。当前宝马、奔驰等传统车厂正在研发Level3级自动驾驶，离商业化仍有一段距离。根据AI芯片厂商地平线测算的数据，Level3级匹配的人工智能处理器处于差不多10T的算力阶段。而到了Level4级的自动驾驶，算力要去达到百T量级，再到五级的完全的无人驾驶的话，要到1000T。无人驾驶要真正商业化落地，紧靠云计算提供的算力是无法支撑的，需要建立起车载芯片端计算-路网边缘计算-数据中心云计算的一整套支撑体系。

智慧城市

在一个人口众多的大城市中，各种物联网传感器无时无刻不在产生着大量的数据，而这些数据如果通通交由云中心来处理，那么将会导致巨大的网络负担，资源浪费严重。边缘计算是解决实时城市管理，减少云计算负荷的绝佳选择。对物联网而言，边缘计算意味着通过本地设备就可实现数据分析与控制，这将大大提升数据处理效率，减轻云端负荷，为用户提供更快速的响应。

近年来，视频监控终端设备及传感器的数量急剧增长，各行业计算业务日益复杂、计算效率要求越来越高。云计算传输还受限于带宽和网络信号，效果并不能使人满意。2017年10月海康威视发布海康AICloud框架将AI算力注入边缘。AICloud框架由云中心、边缘域、边缘节点三部分构成，实现从端到中心的边缘计算+云计算，真正做到让感知理解更有效、更精准。图像目标细节传输更高效，网络压力得到释放；数据分级应用更灵活，业务响应更敏捷。在人脸识别方面，边缘计算相比于云计算，响应时间由900ms减少为169ms。

1） 边缘计算驱动网络架构改变，引入SDN/NFV新技术，建议关注紫光股份、星网锐捷、中兴通讯；

2） 边缘计算带动网络基础设施建设，主设备商在2B市场获得机遇，关注中兴通讯、浪潮信息、中科曙光、烽火通信、光迅科技；

3） 边缘计算创新应用场景，率先发力场景获得优势，看好或先落地的车联网、物联网、CDN，建议关注高新兴、移为通信、网宿科技、广和通、和而泰；

4） 边缘计算带动运营商商业模式变化，管道化破解之道有望从MEC新的计算资源开始，关注中国联通；

风险提示

1） 边缘计算技术发展不及预期。若边缘计算技术发展不及预期，则相关设备、应用的落地进程或受到影响，从而影响相关标的的经营业绩。

2） 5G建设规模及进度不及预期。若5G建设规模及建设进度不及预期，包括边缘计算在内的技术发展也可能受到影响，而且5G建设不及预期或直接影响相关标的的订单和营收、盈利状况。

王林 华泰证券通信行业首席分析师 经济学博士，15年通信行业工作经验，7年证券行业经验。2017年金牛奖第一名，新财富第四名，保险资管最佳分析师第二；2016年新财富第三，水晶球第二。

付东 华泰证券通信行业分析师 中科院光电子器件方向博士，2017年7月加入招商证券研究所，2018年12月加入华泰证券研究所。 陈歆伟 华泰证券通信行业分析师 东南大学移动通信国家实验室工学硕士。2年行业工作经验，1年券商产业研究经验。曾任职于上海华为技术有限公司，参与P7、Mate7等多款旗舰手机研发。

赵悦媛 华泰证券通信行业分析师 理学硕士，2017年9月加入招商证券通信团队，2018年12月加入华泰证券研究所。

荆子钰 华泰证券通信行业分析师 南京大学经济学学士、金融硕士。2018年7月加入华泰证券研究所。

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