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  欧洲电信标准化协会（ETSI）定义了7类典型的边缘计算应用场景，涵盖了当前最主流的边缘计算产品内涵和垂直行业应用场景。包括监控视频流、增强现实AR、无人驾驶、工业互联等等。无人驾驶、安防前端智能化、工业控制、远程操控（如医疗手术等）等场景在实际应用中需要不超过10ms的网络时延，此类场景5G业务的终结点不可能依赖在核心网后端的云平台，因此边缘计算的发展最迫切，也最必要；同时，边缘云也促进部分即使社交应用爆发，例如即时对战VR/AR游戏等。

  无人驾驶就是“四个轮子上的数据中心”，车载边缘计算平台成为刚需。随着汽车无人驾驶程度的提高，汽车自身所产生的数据将越来越庞大。根据英特尔CEO测算，假设一辆无人驾驶汽车配臵了GPS、摄像头、雷达和激光雷达等传感器，则上述一辆无人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，无人驾驶就是“四个轮子上的数据中心”，而如何使无人驾驶汽车能够实时处理如此海量的数据，并在提炼出的信息的基础上，得出合乎逻辑且形成安全驾驶行为的决策，需要强大的计算能力做支持。考虑到自动驾驶对延迟要求很高，传统的云计算面临着延迟明显、连接不稳定等问题，这在某种程度上预示着一个强大的车载边缘计算平台（芯片）成为了刚需。事实上，如果我们打开现阶段展示的无人驾驶测试汽车的后备箱，会明显发现其与传统汽车的不同之处，都会装载一个“计算平台”，用于处理传感器输入的信号数据并输出决策及控制信号。高等级无人驾驶的本质是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。从最终实现功能来看，边缘计算平台在无人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：该加速还是刹车？该左转还是右转？英伟达CEO黄仁勋的观点是“无人驾驶本质是AI计算问题，需求的计算力取决于希望实现的功能。”，其认为无人驾驶汽车需要对周边的环境进行判断之后还作出决策，到底要采取什么样的行动，其本质上是一个AI计算的问题，车端必须配备一台AI超级处理器，然后基于AI算法可以有效的进行认知、推理以及驾驶。根据国内领先的无人驾驶芯片设计初创公司地平线个teraflops（每秒万亿次浮点运算）以上的的计算力级别，而在L4级、L5级，计算力的要求则将继续以数量级形式上升。

  前端智能化的必要性——实现实时性解析和解决传输带宽瓶颈。安防产业智能化升级是行业发展的大趋势，后端智能化以及前端智能化是厂商针对智能化升级的两种并存的解决方案。其中，前端智能化的核心功能是为后端提供高质量、初步结构化的图像数据，其最大的作用有两点：1.提升部分智能分析应用的实时性；2.节省带宽和后端计算资源。典型的前端智能摄像头内置深度学习算法，一方面能够在前端完成人脸定位和质量判断，有效解决漏抓误报问题，同时拥有较好的图像效果，即使周围环境光线不佳，人员戴帽子或一定角度下低头、侧脸，仍旧能做到准确识别，并自动截取视频中的人脸输出给后端；另一方面能输出编码后的网络视频，还支持输出非压缩、无损无延时的视频流图像。这样做才能够为大型用户节省服务器成本和带宽，因为在同等服务器数量和计算能力的情况下能够接入更多路摄像头。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来进行结构化分析。

  智能前置的趋势下，前端的价值将大幅度的提高。我们在行业深度报告《人工智能+安防：天眼时代智识万物》中详细比较了前端升级和后端升级两种方案的优劣以及发展的新趋势，最终的结论是：出于满足实时性处理的需求，以及缓解后台存储的压力，厂商们会慢慢的将计算力前置，即智能前置。以人脸识别为例，传统的人脸识别产品都是采用前端摄像机抓拍图片，后端服务器计算比对的模式，而前端智能的模式下，智能化的摄像机可以不依托服务器而实时进行图像处理、人脸识别，极大提高了识别效率以及后端存储的效率。前端智能化的趋势实际上即意味着产业链上下游将发生价值转移。整个安防智能化系统对于后端系统的依赖程度将逐步降低，后端价值将部分转移到前端，前端的价值将大幅提升。

  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，都很关注5G新业务中工业级客户（2B）的价值。这一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。

  机器人控制：参考华为5G白皮书，同步实时协作机器人要求小于1毫秒的网络延迟。到2025年，预计全球状态监测连接将上升到8,800万，全球工业机器人的出货量也将从36万台增加到105万台。

  馈线自动化：当通信网络的延迟小于10ms时，馈线ms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％。ABIResearch的预测数据，全球配电自动化市场将从2022年的130亿美元增加到2025年的360亿美元。

  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。ABIResearch的估计，小型无人机市场将从2022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。

  现阶段VR游戏体验不佳：其中游戏类VR应用基本以本地重度游戏为主，设备典型盘根错节，用户容易绊倒。假如联网游戏时延高达50ms，使用户眩晕问题，体验仍然不佳。因此，现阶段VR较多应用在营销场景，如远程看房、看二手车等营销场景较多，并且依赖于Wifi及4G网络为主。

  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能支持多用户近距离连线。

  云VR/AR将大幅度的降低设备成本，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加载速度云市场以18％的速度迅速增加。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，直接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。

  远程诊断：远程诊断依赖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规定的要求。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2,300亿美元，智慧医疗市场将在2025年超过2,300亿美元、

  高清视频：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intel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，仅凭消费的人在视频、音乐和游戏上的支出就会增加近一倍，全球总体量将达到近1500亿美元。返回搜狐，查看更加多