一、邊緣算力系統(tǒng)背景與概述 1.1邊緣算力系統(tǒng)發(fā)展背景 1.2邊緣算力基本概念 31.3邊緣算力系統(tǒng)主要功能 3二、邊緣算力系統(tǒng)架構(gòu) 52.1總體架構(gòu)設(shè)計(jì) 52.2邊緣算力節(jié)點(diǎn)的部署 2.3網(wǎng)絡(luò)連接與通信機(jī)制 2.4云邊協(xié)同模式 三、邊緣算力系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景 3.1車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景 3.2新型工業(yè)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場(chǎng)景 3.3遠(yuǎn)程醫(yī)療應(yīng)用場(chǎng)景 3.4智慧城市應(yīng)用場(chǎng)景 四、未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)展望 4.1技術(shù)發(fā)展趨勢(shì) 4.2面臨的挑戰(zhàn)和不足 4.3面臨的機(jī)遇 4.4發(fā)展建議 123邊緣算力系統(tǒng)是一種依托多種網(wǎng)絡(luò)連接技術(shù)將多元邊緣算力整4促進(jìn)異構(gòu)算力融合，形成AI算力資源池。首先，邊緣算力系統(tǒng)化技術(shù)將CPU、GPU、ASIC等異構(gòu)硬件資源抽象為標(biāo)準(zhǔn)化虛擬單元，通過(guò)Kubernetes擴(kuò)展框架實(shí)現(xiàn)資源池化管理。其次，邊緣算力系統(tǒng)利用ONNXRuntime等框架實(shí)現(xiàn)模56邊緣基礎(chǔ)設(shè)施層由邊緣算網(wǎng)資源底座和邊緣算力網(wǎng)關(guān)兩大模塊7納管、資源預(yù)留與編排和算網(wǎng)度量與計(jì)費(fèi)實(shí)現(xiàn)跨域算力/網(wǎng)絡(luò)資源的8邊緣算網(wǎng)應(yīng)用層通過(guò)北向接口獲取邊緣算網(wǎng)控制層開(kāi)放的算網(wǎng)9位于區(qū)域邊緣側(cè)機(jī)房的異構(gòu)算力資源包括多種算力芯片（CPU、GPU、NPU、FPGA等），不同地理位置機(jī)房的算力通過(guò)邊緣算力網(wǎng)關(guān)議支撐骨干節(jié)點(diǎn)互聯(lián)；Overlay則基于Underlay構(gòu)建邏輯網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)SD-WAN、VxLAN、SRv6、VPN等制保障跨域傳輸?shù)目煽啃耘cQoS；二者協(xié)同完成從算力分配到傳輸保（1）計(jì)算任務(wù)生成時(shí)，首先將算力需求等關(guān)鍵信息上報(bào)至本地（2）若算力網(wǎng)關(guān)判斷本地計(jì)算資源無(wú)法滿足任務(wù)處理需求，則（3）邊緣算網(wǎng)管控系統(tǒng)結(jié)合全域資源狀態(tài)及任務(wù)傳輸需求，為（4）調(diào)度策略生成后，邊緣算網(wǎng)管控系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)管控平臺(tái)配（5）邊緣算網(wǎng)管控系統(tǒng)的調(diào)度指令下發(fā)至邊緣算力網(wǎng)關(guān)，網(wǎng)關(guān)（6）邊緣節(jié)點(diǎn)執(zhí)行計(jì)算任務(wù)后，將結(jié)果反饋至邊緣算力網(wǎng)關(guān)形采用工業(yè)級(jí)CPU，服務(wù)器級(jí)搭配高性能CPU+AI加速芯片，同時(shí)工業(yè)與5G小基站匯聚點(diǎn)共址，利用接入網(wǎng)邊緣的低過(guò)邊界路由器配置BGP協(xié)議，完成路徑通告與數(shù)據(jù)交換，保障不同控制平面，配合MPLS或SRv6等封裝協(xié)議建立穩(wěn)定、可編排的Overlay隧道，實(shí)現(xiàn)異運(yùn)營(yíng)商間的路徑通告與轉(zhuǎn)發(fā)互通；而在運(yùn)營(yíng)商成協(xié)議封裝與策略控制，納入統(tǒng)一的Underlay網(wǎng)絡(luò)體系。上述區(qū)域邊緣算力和云算力通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化南向或北向接口實(shí)現(xiàn)指令與數(shù)據(jù)口的車輛OBU。車輛結(jié)合自身傳感器數(shù)據(jù)與邊緣AI分析結(jié)果，能夠電流電壓等運(yùn)行數(shù)據(jù)，并在本地運(yùn)行AI模型進(jìn)行智能分析和參數(shù)優(yōu)部署設(shè)備，利用AI模型對(duì)患者生理數(shù)據(jù)、影像等進(jìn)行初步處理與分醫(yī)治服務(wù)。邊緣算力系統(tǒng)可在現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行低延遲AI視頻分析與設(shè)備狀A(yù)I視頻分析模型依托邊緣算力系統(tǒng)，可在本地實(shí)時(shí)運(yùn)行復(fù)雜機(jī)器學(xué)分析。在智能家居管理中，邊緣算力系統(tǒng)可運(yùn)行AI場(chǎng)景識(shí)別與規(guī)則力系統(tǒng)支撐多智能體協(xié)同，邊緣智能將AI模型部署至靠近數(shù)據(jù)源的邊緣節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析與決策，智能工廠通過(guò)邊緣AI質(zhì)檢系統(tǒng)快能分配任務(wù)，防止部分節(jié)點(diǎn)過(guò)載，提高整體組網(wǎng)性能。三是通過(guò)6G網(wǎng)絡(luò)形成泛在算力資源，6G網(wǎng)絡(luò)為邊緣算力系統(tǒng)提供“全域覆蓋、超高速率和低時(shí)延”的高質(zhì)量互聯(lián)互通網(wǎng)絡(luò)，6G網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生的算網(wǎng)融