邊緣計(jì)算行業(yè)研究報(bào)告

1、邊緣計(jì)算行業(yè)研究報(bào)告目錄一、產(chǎn)業(yè)分析 . 04基本概況參考架構(gòu)主要特點(diǎn)關(guān)鍵技術(shù)云計(jì)算 VS. 邊緣計(jì)算發(fā)展歷程產(chǎn)業(yè)構(gòu)成應(yīng)用場景演進(jìn)趨勢二、市場分析 . 16市場規(guī)模競爭格局三、企業(yè)分析 . 20亞馬遜 AWS Greengrass華為 OceanConnect網(wǎng)宿科技一、產(chǎn)業(yè)分析圖1 邊緣計(jì)算成為物理世界與數(shù)字世界間的重要橋梁基本概況1. 定義：邊緣計(jì)算（Edge Computing）是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲、應(yīng)用等核心能力的分布式開放平臺。2. 目的：邊緣計(jì)算就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷聯(lián)接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵

2、需求。3. 重要性：邊緣計(jì)算可以作為聯(lián)接物理和數(shù)字世界的橋梁，使能智能資產(chǎn)、智能網(wǎng)關(guān)、智能系統(tǒng)和智能服務(wù)。圖2 邊緣計(jì)算位于靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)產(chǎn)業(yè)分析|基本概況4圖3 邊緣計(jì)算參考架構(gòu)資料來源： 邊緣計(jì)算參考框架3.0、華辰資本整理參考架構(gòu)整個(gè)系統(tǒng)：分為云、邊緣、現(xiàn)場三層，強(qiáng)調(diào)“云邊端”一體化。邊緣層：位于云和現(xiàn)場層之間，向下支持各種現(xiàn)場設(shè)備的接 入，向上與云端對接，包括邊緣節(jié)點(diǎn)和邊緣管理器兩部分：邊緣節(jié)點(diǎn)：呈現(xiàn)形式是硬件實(shí)體，是具有計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和 存儲能力的功能模塊，是承載邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)的核心。根 據(jù)業(yè)務(wù)側(cè)重和硬件特點(diǎn)不同，邊緣節(jié)點(diǎn)包括負(fù)責(zé)處理和轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的邊緣網(wǎng)關(guān)，負(fù)責(zé)閉環(huán)控制業(yè)務(wù)

3、的邊緣控 制器，負(fù)責(zé)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的邊緣云，負(fù)責(zé)低功耗信息 采集與簡單處理的邊緣傳感器等；邊緣管理器：呈現(xiàn)形式是軟件，負(fù)責(zé)對邊緣節(jié)點(diǎn)的各項(xiàng) 功能進(jìn)行統(tǒng)一管理和調(diào)度，并將業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆?端進(jìn)行更加深入的分析，而后邊緣側(cè)再根據(jù)云端分析結(jié) 果進(jìn)行優(yōu)化算法和指導(dǎo)生產(chǎn)實(shí)踐。產(chǎn)業(yè)分析|參考架構(gòu)5圖4 從三大場景看邊緣計(jì)算的必要性主要特點(diǎn)邊緣計(jì)算擁有顯著的“CROSS”價(jià)值：即聯(lián)接的海量與異構(gòu)（Connection）、 業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)性 (Real-time)、數(shù)據(jù)的優(yōu)化 (Optimization)、應(yīng)用的智能性 (Smart)、安全與隱私保護(hù) (Security)。主要特點(diǎn)包含以下5點(diǎn)：聯(lián)接性：是邊緣

4、計(jì)算的基礎(chǔ)，邊緣計(jì)算下游場景豐富，需要具備豐富 的連接功能，如各種網(wǎng)絡(luò)接口、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議等；數(shù)據(jù)第一入口：邊緣計(jì)算平臺部署于網(wǎng)絡(luò)邊緣靠近終端設(shè)備的位置， 面臨大量實(shí)時(shí)、完整的第一手?jǐn)?shù)據(jù)；分布性：邊緣計(jì)算天然具備分布式特征，包括分布式計(jì)算與存儲、分 布式資源動態(tài)調(diào)度與統(tǒng)一管理、分布式智能、分布式安全等；約束性：行業(yè)數(shù)字化多樣性場景要求通過軟件和硬件集成與優(yōu)化，以支撐各種惡劣的工作條件和運(yùn)行環(huán)境；融合性：邊緣計(jì)算是 OT技術(shù)與 ICT技術(shù)融合的基礎(chǔ)，需要支持聯(lián)接、 數(shù)據(jù)、管理、控制、應(yīng)用和安全等方面的協(xié)同。圖5 邊緣數(shù)據(jù)中心的引入將極大縮減時(shí)延并緩解整網(wǎng)的回傳與計(jì)算壓力產(chǎn)業(yè)分析|主要特點(diǎn)6圖6 虛擬化

5、技術(shù)架構(gòu)關(guān)鍵技術(shù)虛擬化技術(shù)：邊緣計(jì)算中計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)資源均采用了虛擬化技術(shù)，將硬件資源池 化，并用軟件進(jìn)行智能化調(diào)度。即邊緣設(shè)備就近將數(shù)據(jù)整合并存儲到最近的移動邊緣平 臺（虛擬資源池）上，多個(gè)第三方應(yīng)用和功能可共享平臺層，極大地方便了移動邊緣計(jì) 算實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的資源管理；同時(shí)網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)提升數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹悄芑潭?，減少傳輸時(shí)間，使得網(wǎng)絡(luò)傳輸進(jìn)一步優(yōu)化。云技術(shù)：邊緣計(jì)算需要滿足多用戶共享網(wǎng)絡(luò)邊緣計(jì)算和存儲資源，但服務(wù)器容量相比起云計(jì)算處理中心的服務(wù)器容量較小，因此需要引入云化的軟件架構(gòu)，將軟件功能按照不同能力屬性分層解耦部署，實(shí)現(xiàn)有限資源條件下任務(wù)處理的高可靠性、高靈活性、可擴(kuò) 展性。3. SDN

6、技術(shù)：移動邊緣計(jì)算部署在網(wǎng)絡(luò)的邊緣，需要大量的接口配置、對接和調(diào)測，SDN 技術(shù)將核心網(wǎng)的用戶面和控制面進(jìn)行分離，并向上提供靈活的可編程能力，這極大地提 高了網(wǎng)絡(luò)的靈活性和可擴(kuò)展性, 同時(shí)大幅減少了網(wǎng)關(guān)的配置工作。圖7 軟件定義化技術(shù)產(chǎn)業(yè)分析|關(guān)鍵技術(shù)8云計(jì)算與邊緣計(jì)算的區(qū)別云計(jì)算的局限性：“大數(shù)據(jù)”的帶寬和吞吐要求：云能夠處理海量數(shù)據(jù)，但如何快速傳送電子設(shè)備 接入產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)到云是一個(gè)難題，用戶體驗(yàn)與響應(yīng)時(shí)間成反比，網(wǎng)絡(luò)帶寬與計(jì)算吞吐成為瓶頸；“小數(shù)據(jù)”的實(shí)時(shí)要求： 終端設(shè)備產(chǎn)生的“小數(shù)據(jù)需”需要實(shí)時(shí)處理，若將計(jì)算置于邊緣結(jié)點(diǎn)可極大縮短響應(yīng)時(shí)間、減輕整個(gè)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，因此，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要 求部

7、分計(jì)算能力必須本地化；數(shù)據(jù)的安全要求：部分?jǐn)?shù)據(jù)并不適合上云，留在終端可以確保私密性與安全 性。云計(jì)算與邊緣計(jì)算的主要區(qū)別：云計(jì)算：擅長全局性、非實(shí)時(shí)、長周期的大數(shù)據(jù)處理與分析，能夠在長周期維 護(hù)、業(yè)務(wù)決策支撐等領(lǐng)域發(fā)揮優(yōu)勢；邊緣計(jì)算：適用局部性、實(shí)時(shí)、短周期數(shù)據(jù)的處理與分析，能更好地支撐本地業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)智能化決策與執(zhí)行。圖9 邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)流向圖8 云計(jì)算的數(shù)據(jù)流向產(chǎn)業(yè)分析|云計(jì)算 VS.邊緣計(jì)算（1/2）9云計(jì)算與邊緣計(jì)算的協(xié)同性邊緣計(jì)算是云計(jì)算的協(xié)同和補(bǔ)充，兩者需要緊密結(jié)合才 能更好的滿足各種需求場景的匹配，從而放大兩者的應(yīng) 用價(jià)值：邊緣計(jì)算既靠近執(zhí)行單元，更是云端所需高價(jià)值 數(shù)據(jù)的采集和初

8、步處理單元，可以更好地支撐云 端應(yīng)用；云計(jì)算通過大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化輸出的業(yè)務(wù)規(guī)則或模 型可以下發(fā)到邊緣側(cè)，邊緣計(jì)算基于新的業(yè)務(wù)規(guī) 則或模型運(yùn)行。邊云協(xié)同的能力涉及到IaaS、PaaS、SaaS各個(gè)方面，包括資源協(xié)同、數(shù)據(jù)協(xié)同、智能協(xié)同、應(yīng)用管理協(xié)同、業(yè) 務(wù)管理協(xié)同及服務(wù)協(xié)同。資料來源：邊緣計(jì)算參考框架3.0、華辰資本整理圖20 邊緣計(jì)算與云計(jì)算之間構(gòu)成互補(bǔ)協(xié)同產(chǎn)業(yè)分析|云計(jì)算 VS.邊緣計(jì)算（2/2）10Akamai與IBM合 作“邊緣計(jì)算”， 在WebSphere上 提供Edge服務(wù)新加坡信息研究 所教授H.H.Pang 發(fā)表第一篇關(guān)于“邊緣計(jì)算”學(xué)術(shù)論 文歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié) 會（ETSI）成立移

9、 動邊緣計(jì)算（MEC） 工作組，后更名為 多址邊緣計(jì)算前思科總裁Flavio Bonomi博士發(fā)表 第一篇關(guān)于“霧計(jì) 算”奠基性學(xué)術(shù)論 文華為、沈自所、信通院、 因特爾、ARM、軟通動力 等6家機(jī)構(gòu)聯(lián)合發(fā)起成立了 邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（Edge Computing Consortium）思科、ARM、英特爾、戴 爾、微軟、普林斯頓大學(xué) 等6家機(jī)構(gòu)聯(lián)合發(fā)起成立了 開放霧計(jì)算聯(lián)盟（Opening Consortium）CCSA聯(lián)合AII聯(lián) 盟啟動首批4項(xiàng) 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣 計(jì)算行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)立 項(xiàng)IEC/ISO JTC1 SC41成立邊緣計(jì)算研究組；IIC成 立邊緣計(jì)算技術(shù)工作 組；IEEE成立霧計(jì)算網(wǎng) 絡(luò)架

10、構(gòu)工作組；2003200420122014201520162017資料來源：中國信息通信研究院、華辰資本整理圖21 邊緣計(jì)算發(fā)展歷程發(fā)展歷程1.學(xué)術(shù)研究：2016年10月成立IEEE/ACM Symposium on Edge Computing學(xué)術(shù)論壇。2.標(biāo)準(zhǔn)化：2017年ISO/IEC JTC1 SC41成立邊緣計(jì)算研究小組；邊緣計(jì)算成為IEEE P2413物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的重要內(nèi)涵；中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會（CCSA）成立了工業(yè)互聯(lián)特設(shè)組（ST8），并開展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域邊緣計(jì)算行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定。3.產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟：2016年11月華為、沈陽自動化研究所、中國信通院、英特爾、ARM和軟通成立邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟

11、（ECC）；2017年全球性產(chǎn)業(yè)組織工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟IIC成立工作組定義邊緣計(jì)算參考架構(gòu)；2018年10月，ECC成員200+，院士3人，行業(yè)專家50+，覆蓋研究機(jī)構(gòu)，運(yùn)營商， 生產(chǎn)制造商，智慧城市，能源/電力等領(lǐng)域。產(chǎn)業(yè)分析|發(fā)展歷程11資料來源：廣證恒生、華辰資本整理圖22 邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)業(yè)構(gòu)成產(chǎn)業(yè)鏈組成：上游：芯片、傳感器、網(wǎng)關(guān)、通信模塊、軟件系統(tǒng)等；中游：云服務(wù)提供商、電信運(yùn)營商等；下游：智能應(yīng)用開發(fā)商、智能終端開發(fā)商等。產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)：產(chǎn)業(yè)整體仍處在早期階段，產(chǎn)業(yè)界各方仍然在積極探索其成熟的 商用部署模式，采取的策略包括:上游: 邊緣計(jì)算推動設(shè)備廠商轉(zhuǎn)向智能與開放，包括硬件設(shè)施和軟件設(shè)施；

12、b. 中游: 邊緣計(jì)算服務(wù)提供商以特定細(xì)分領(lǐng)域作為突破口；c. 下游: 智能應(yīng)用和智能終端支撐邊緣計(jì)算成長。12產(chǎn)業(yè)分析|產(chǎn)業(yè)構(gòu)成以邊緣計(jì)算為核心的產(chǎn)業(yè)生態(tài)應(yīng)用支持平臺連接軟件芯片處理芯片通信芯片軟件中間件硬件傳感器邊緣網(wǎng)關(guān)通信模組操作系統(tǒng)應(yīng)用層連接廣域網(wǎng)連接短距離連接ISPAEPCMPDMP5GIOTCPS數(shù)據(jù)分析上 游下 游中 游典型應(yīng)用場景5G應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)邊緣承載更多功能：5G 網(wǎng)絡(luò)將大量使用網(wǎng)絡(luò)切片，網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)可以讓通信 服務(wù)商基于一個(gè)硬件基礎(chǔ)設(shè)施切分出多個(gè)虛擬的端到端的網(wǎng)絡(luò)，每塊切片從設(shè)備、接入網(wǎng)、傳輸網(wǎng)、核心網(wǎng)均能在邏輯上實(shí)現(xiàn)隔離， 使得網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)不同的需求 動態(tài)、實(shí)時(shí)、高效地分配

13、網(wǎng)絡(luò)資源，從而保證業(yè)務(wù)的高質(zhì)量、低延時(shí)、高速度等要 求。5G時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)邊緣將承載更多的功能，具備一定的智能化及自動化能力， 擁 有邊緣處理能力。邊緣計(jì)算有望在 5G 應(yīng)用場景中廣泛應(yīng)；網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)“下沉”到邊緣： 邊緣計(jì)算可將網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)“下沉”到無線接入網(wǎng)里， 有效抑 制網(wǎng)絡(luò)擁塞，提高用戶使用體驗(yàn)，同時(shí)把無線網(wǎng)絡(luò)部分控制功能開放給 OTT（Over The Top， 一般指互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商），實(shí)現(xiàn)更好地使用網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)顯示將應(yīng)用服務(wù)器部署在無線網(wǎng)絡(luò)邊緣，可以節(jié)省35%的有線帶寬使用，并且使用戶體 驗(yàn)到網(wǎng)絡(luò)延遲降低 50%。圖23 5G架構(gòu)下的移動邊緣計(jì)算部署資料來源：中國信通院、華辰資本整理產(chǎn)業(yè)分析|

14、12應(yīng)用場景（1/2）典型應(yīng)用場景AR/VR: AR/VR技術(shù)將文本和圖像層疊加到個(gè)人環(huán)境的數(shù)字表示中，隨著 AR/VR應(yīng)用程序的激增，系統(tǒng)需要了解用戶的坐標(biāo)和移動，AR/VR平臺可以通過 提供特定用戶感興趣的高度局部化的數(shù)據(jù)來支持AR/VR服務(wù)；無人機(jī): 無人機(jī)的應(yīng)用一方面包括農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，而另一方面是在采礦業(yè)中應(yīng) 用。然而，這些設(shè)備必須能夠“電告總部”才能響應(yīng)它們所收集的數(shù)據(jù)。邊緣計(jì)算使無人機(jī)能夠檢查數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)響應(yīng)數(shù)據(jù)。例如，當(dāng)無人機(jī)識別到車禍時(shí)，該設(shè)備可以向附近的行人提供關(guān)于殘骸的有價(jià)值的信息；醫(yī)療保健: 各種telehealth工具及設(shè)備上存儲的數(shù)據(jù)可用于更新患者的數(shù)字醫(yī)療 記錄，現(xiàn)有

15、的云基礎(chǔ)架構(gòu)無法管理這些數(shù)據(jù)量，邊緣計(jì)算將這些醫(yī)療設(shè)備連接起 來，在緊急情況下為醫(yī)院和醫(yī)生提供可靠和最新的患者信息;智能交通: 自動駕駛汽車創(chuàng)造了大量的數(shù)據(jù)，其中大部分需要與鄰近的汽車共享。邊緣計(jì)算設(shè)備在確保信息處理和快速傳輸?shù)狡渌囕v方面發(fā)揮了重要的作用， 允許司機(jī)立即收到其他司機(jī)的警告信息。圖24 虛擬現(xiàn)實(shí)場景圖25 無人機(jī)場景產(chǎn)業(yè)分析|13應(yīng)用場景（2/2）圖26 邊緣計(jì)算的技術(shù)成熟度處于上升階段演進(jìn)趨勢階段一：聯(lián)結(jié)。主要實(shí)現(xiàn)終端和設(shè)備的海量、異構(gòu)與實(shí)時(shí)聯(lián) 結(jié)，網(wǎng)絡(luò)自動部署與運(yùn)維，保證聯(lián)結(jié)的安全、可靠與互操作 性。典型的應(yīng)用如自動抄表，數(shù)量達(dá)百/千萬級；階段二：智能。邊緣側(cè)引入數(shù)據(jù)分析與

16、自動處理能力，智能化 處理業(yè)務(wù)本地邏輯，大幅提升效率，降低成本。典型的應(yīng)用如 預(yù)測性維護(hù)，通過電梯故障的自診斷和預(yù)警，大幅減少人工例行巡檢的成本；階段三：自治。在人工智能等新技術(shù)使能下，邊緣智能得到進(jìn) 一步發(fā)展，不但可以自主進(jìn)行業(yè)務(wù)邏輯分析與計(jì)算，而且可以 動態(tài)實(shí)時(shí)地自我優(yōu)化、調(diào)整執(zhí)行策略，典型應(yīng)用如無人工廠。產(chǎn)業(yè)分析|演進(jìn)趨勢15二、市場分析市場規(guī)模1. 產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀：邊緣計(jì)算處于產(chǎn)業(yè)起步階段，邊緣計(jì)算作為云計(jì)算的延伸概念，市場需求可進(jìn)行類比估計(jì)：a. 據(jù) Gartner 的測算，2018 年全球云計(jì)算市場規(guī)模為 3053 億美元，2020 年將達(dá)到 4114 億美元；b. 未來物聯(lián)網(wǎng)將有約10

17、%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行存儲和分析，若按這一比例進(jìn)行推測，2020 年全球邊緣計(jì)算的市場需求將達(dá)到411億美元。2. 產(chǎn)業(yè)未來：預(yù)計(jì)在未來 3-5 年，邊緣計(jì)算將成為下一個(gè)數(shù)百億以上的藍(lán)海市場。資料來源：Gartner、華辰資本整理圖27 邊緣計(jì)算市場需求理論值估測（億美元）6839901,1101,3101,5281,7802,1962,6023,0533,5564,11417.8043.92104.08183.18284.4805001,0001,5002,0002,5003,0003,5004,0004,50020102019E411.402020E2011201220132014全球

18、云計(jì)算規(guī)模（億美元）2015201620172018E全球邊緣計(jì)算市場需求（億美元）市場分析|演進(jìn)趨勢資料來源：廣證恒生、華辰資本整理競爭格局競爭格局：產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的參與者眾多，如圖28所示，概括如下：產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟和核心研究機(jī)構(gòu)：主要有邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟 ECC、歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會 ETSI、中國信通院、北郵、微軟、西門子、網(wǎng)宿科技等 ;b. 芯片廠商：包括計(jì)算芯片和通信芯片。當(dāng)前聚焦在 AI-EI 芯片上，計(jì)算平臺廠商包括 Google、Wave computing、Graphcore 等；應(yīng)用于特定場景的廠商包括地平線、Movidious、Deephi Tech、 Inuitive、Mythic

19、 等;c. 電信運(yùn)營商：是 MEC 產(chǎn)業(yè)鏈的核心，針對不同的應(yīng)用場景部署 MEC 網(wǎng)絡(luò)，提供 MEC 基礎(chǔ)服務(wù)，包括中國移動、中國電信、中國聯(lián)通等;軟硬件服務(wù)商：是產(chǎn)業(yè)鏈中數(shù)量最多的企業(yè)。硬件：以通用產(chǎn)品為主，智能網(wǎng)關(guān)是其中定制化程度較高的產(chǎn)品， 如工業(yè)/家庭/汽車網(wǎng)關(guān)等，供應(yīng)商包括華為、小米、Tesla等 ;軟件及平臺層：包括云計(jì)算巨頭、電信設(shè)備巨頭及CDN 服務(wù)商等。2. 產(chǎn)業(yè)狀態(tài)：整個(gè)產(chǎn)業(yè)較早期，設(shè)備、運(yùn)營及解決方案等領(lǐng)域中小企業(yè)有望發(fā)力。圖28 邊緣計(jì)算主要玩家構(gòu)成聯(lián)盟核心研究 機(jī)構(gòu)芯片廠商成品設(shè)備廠家運(yùn)營商及服務(wù)商解決方案企業(yè)市場分析|18競爭格局（1/2）邊緣計(jì)算軟件平臺玩家云計(jì)算

20、巨頭派電信設(shè)備巨頭派CDN玩家派資料來源：華辰資本整理圖29 邊緣計(jì)算軟件平臺主要玩家軟件平臺主要玩家Gartner 數(shù)據(jù)顯示，終端傳感器及芯片廠商營收占比為 10%，通信模塊設(shè)備廠商營收占比為20%， 通信運(yùn)營服務(wù)營收占比為 10%，平臺服務(wù)商營收占比為 20%，垂直行業(yè)應(yīng)用解決方案商營收占比為 40%， 因此，平臺服務(wù)商及垂直行業(yè)應(yīng)用解決方案商大有可為：a.云計(jì)算巨頭派：邊緣計(jì)算對云計(jì)算有一定沖擊，但跟云計(jì)算也有很強(qiáng)的協(xié)同，因此3A云計(jì)算巨頭都在積極布局邊緣計(jì)算，避免被吞噬；b. 電信設(shè)備巨頭派：華為、英特爾、ARM、軟通動力等成立邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，旨在在搭建邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)合作平臺，推動 O

21、T 和 ICT 產(chǎn)業(yè)開放協(xié)作，覆蓋工業(yè)制造、智慧城市、電力能源、交通四大行業(yè)；c. CDN玩家派：由于 CDN 具有與生俱來的邊緣節(jié)點(diǎn)屬性，低延時(shí)和低帶寬，使其在邊緣 計(jì)算市場具有較大的先發(fā)優(yōu)勢。CDN 企業(yè)可以憑借在 CDN 行業(yè)上的邊緣節(jié)點(diǎn)和邊緣技 術(shù)上的累計(jì)，進(jìn)而成為邊緣計(jì)算的核心企業(yè)。一方面，CDN玩家利用邊緣計(jì)算可以進(jìn)一 步降低成本和智能分發(fā)；另一方面，CDN玩家在數(shù)據(jù)分發(fā)基礎(chǔ)上，開放計(jì)算存儲安全等 一系列服務(wù)。市場分析|19競爭格局（2/2）三、企業(yè)分析亞馬遜 AWS Greengrass（云計(jì)算巨頭派）基本介紹：亞馬遜是云計(jì)算的先行者， AWS是亞馬遜公司于2006 年推出的旗下

22、 云計(jì)算服務(wù)平臺，面向全世界范圍內(nèi)的用戶提供包括彈性計(jì)算、存儲、數(shù)據(jù)庫、 應(yīng)用程序在內(nèi)的一整套云計(jì)算服務(wù)。亞馬遜是生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建的先行者，通過提供 軟硬件資源的租用獲取利潤，向開發(fā)者提供系統(tǒng)幫助其開發(fā)軟件，當(dāng)軟件通過亞 馬遜的收費(fèi)模式租用給租戶時(shí)，亞馬遜通過分成模式進(jìn)行收費(fèi)。主要產(chǎn)品： AWS Greengrass 是2017年推出的一款專門針對邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的新軟件，可以將 AWS 無縫擴(kuò)展到設(shè)備上，使 得設(shè)備可以對其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行本地操作，同時(shí)數(shù)據(jù)也會傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行管理、分析和存儲。經(jīng)營狀況：亞馬遜AWS占據(jù)著全球最大的云計(jì)算市場份額，截至2016年，全球市場份 額為 33.8%

23、， 而微軟、谷歌和IBM的市場份額總計(jì)僅 30.8% ；亞馬遜AWS擁有全球190個(gè)國家超過100萬的企業(yè)級活躍用戶，擁有數(shù)千家 合作伙伴。圖30 亞馬遜 AWS Greengrass 應(yīng)用實(shí)例資料來源：亞馬遜官網(wǎng)、華辰資本整理企業(yè)分析|21亞馬遜 AWSGreengrass華為 OceanConnect（電信設(shè)備商巨頭派）基本介紹：1987年成立，總部設(shè)于深圳市龍崗區(qū)，全球領(lǐng)先的信息與通信技術(shù)（ICT）解 決方案供應(yīng)商，處于行業(yè)龍頭地位，在電信運(yùn)營商、企業(yè)、終端和云計(jì)算等領(lǐng)域構(gòu)筑了 端到端的解決方案優(yōu)勢，并致力于實(shí)現(xiàn)未來信息社會、構(gòu)建更美好的全聯(lián)接世界。主要產(chǎn)品：華為 OceanConnect IoT 平臺是面向各企業(yè)伙伴和各行業(yè)領(lǐng)域統(tǒng)一開放的云平 臺，是華為物聯(lián)網(wǎng)“1+2+1”戰(zhàn)略的重要組成部分。IoT 平臺實(shí)現(xiàn)對各種 NB-IoT 終端設(shè)備 數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，同時(shí)向第三方應(yīng)用系統(tǒng)開放 API 接口，讓各種應(yīng)用能夠快速構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)。經(jīng)營狀況：2018年實(shí)現(xiàn)全球銷售收入7212億元人民幣，同比增長19.5%；凈利潤為593億元人 民幣，同比增長25.1%。消費(fèi)者業(yè)務(wù)營收占比首次超過了運(yùn)營商業(yè)務(wù)，成為集團(tuán)最 大的營收貢獻(xiàn)來源；一汽在使用 OceanConnect 平臺后實(shí)現(xiàn)了對千萬級車輛的有效連接和管理，能夠 并發(fā)處理百萬