> 数据图表怎样理解边缘计算网络节点图2025-9-0我们认为，5G 对于边缘计算的推动主要在于两方面，一是网络架构的升级，推动边缘计算快速成熟。5G 网络将原先 4G 核心网经云化拆分成 5G 核心控制层面和核心用户层面，实现了用户面与 MEC 同时下沉，有利于边缘侧的融合。二是 5G 后期以小基站为主的部署形式，有望在物理层面加速边缘计算网络的拓展。 我们认为，在 5G，AI、物联网等技术与环境的加持下，边缘计算体现出了 5 大应用价值，分别是低时延、低带宽、更经济的智能、数据可控、高可靠。 低时延：低时延是提高用户体验甚至是使得某些应用能够工作的重要因素。一方面，边缘计算通过在网络边缘进行数据处理，降低了因数据在终端和云端之间多跳传输产生的时延。另一方面，利用优化的边缘算力进行数据处理，也比利用有限的终端算力进行数据处理更好。 低带宽：物联网设备产生的数据具有体量大、价值密度较小的特性。如果把原始数据直接传输到云端进行处理，很大程度上造成网络拥塞，为了保证带宽所需的成本代价也极高。边缘计算对海量原始数据进行预处理和分析挖掘，将产生的高价值洞察传送到云端，极大程度降低了对带宽的依赖。 更经济的智能：视频监控、语音识别、图像分析等人工智能应用越来越广泛地被应用于满足行业的业务需求。AI 模型的训练需要非常强大算力的支持，不可避免地要在云端进行。但基于实时数据进行模型推理如果也在云端进行，网络成本会非常高。同时，普通的终端设备无论从算力还是能耗角度都无法支持模型的推理。边缘计算将 AI 模型推理卸载到边缘节点，在边缘节点上通过 GPU、加速硬件虚拟化等机制提高模型推理的并发能力，以一种经济有效的方式实现应用智能。 数据可控：企业往往对将自己的生产数据传输到云端进行处理有很大顾虑。边缘计算能实现敏感数据不出工厂，不出园区，直接在本地对数据进行清洗、预处理、聚合、筛选，避免了数据传输过程中可能的泄露、遗失、篡改等风险。此外，云计算数据中心对数据的安全控制力度并不是十分理想，API 访问权限控制以及密钥生成、存储和管理方面的不足都可能造成数据泄漏，并且还可能缺乏必要的数据销毁政策。边缘计算可以实现更可控的本地数据存储和管理，降低数据风险。 高可靠：靠近数据生产或者使用的场所往往物理环境复杂、网络条件不稳定、潜在的攻击窗口众多。边缘计算硬件专为严苛的物理环境设计，具有紧凑、坚固、抗高温高湿等物理特性。边缘计算软件平台通过云边协同来保障端到端的 SLA，边缘节点在断网期间能实现自治，继续支撑其上应用的运行，在网络恢复之后，还能自动与云端更新数据、状态。边缘计算软件平台还支持应用跨节点部署及多实例运行等能力，当某个节点发生故障时，可快速实现负载迁移，避免对业务的影响。国盛证券金融地产
