边缘计算市场规模及产业链情况如何？

边缘计算产业进入了稳健发展阶段，具体表现为其服务提供商逐渐多元化，市场规模不断扩大，应 用领域进一步拓展。

在市场规模上，IDC 跟踪报告数据显示，2021 年中国边缘计算服务器整体市场 规模达到 33.1 亿美元，预计 2020～2025 年中国边缘计算服务器整体市场规模年复增长率将达到 22.2%。沙利文预测中国边缘计算的市场规模预计在 2027 年将达到 2509 亿元人民币，2023 年至 2027 年的复合年增长率为 36.1%。

边缘计算本质是一种赋能应用场景智能化升级、降本增效的工具，但由于国内许多业务场景还未完 成数字化升级，因而在业务落地时需要针对场景痛点进行定制化改造，提供综合解决方案。目前处 于爆发初期，产业成熟度相对不高，上下游具备资源禀赋的公司先后入局，产业链上的业务边界相 对模糊。

本报告按照行业一般逻辑，将边缘计算产业链划分为芯片厂商、算法厂商、硬件设备制造商和解决 方案提供商等。芯片厂商大多研发从端侧到边侧再到云侧的算力芯片，除边缘侧芯片外，还研发加 速卡以及配套的软件开发平台。算法厂商以计算机视觉算法为核心，打造通用或者定制算法，亦有 打造算法商城或者训推平台为主的企业。设备厂商积极投入，边缘计算产品形态不断丰富，逐步形 成了从芯片到整机的边缘计算产品全栈。解决方案商针对特定行业，提供软件或者软硬一体的解决 方案。

AI 芯片：算力前置是行业发展的重要趋势，在边缘侧，设备不仅需要完成 AI 相关的推理计算任务，还要具 备通用计算、信号处理、实时控制、人机交互、存储通信等功能。边缘端计算需要做到低功耗、低 时延，既要符合场景的应用需求，同时还需要保障数据的安全。当前，国内的芯片企业通过自定义 指令集、处理器架构及工具链的协同设计，实现算法芯片化。RISC-V 具有架构永久开源、指令集 精简且高效、CPU 微架构模块化、架构扩展性强等特征，完美契合物联网领域设备多元化、碎片化 的场景。

当前国内芯片企业大多研发从端侧到边侧再到云侧的算力芯片，体现在产品上，主要以算力大小而 论，芯片厂商除了研发边缘侧芯片外，还研发加速卡以及配套的软件开发平台。

智能计算时代，面对的不再是较为规则的逻辑计算，而更多的是不规则、非线性、难以定义的复杂 场景。应用场景的变化，使得原有通用的 CPU 架构就难易满足功耗、性能等要求，需要对软件架 构进行重新定义，对硬件进行重构。因此，芯片和算法的关系逐步走向相互定制和融合，即在芯片 设计之初就要考虑在其上主要运行什么样的算法，而软件算法的设计也会根据芯片的基础架构进行 相应的优化升级。

AI 算法：随着云计算、大数据、计算机视觉技术的快速发展，视频数据的图像分析成为解决难题的最佳方案。 通过分析机动车、非机动车的结构化（对于车辆，如车型车款、车身颜色、车牌识别等；对于非机 动车，如二轮、三轮、骑车人性别等）与半结构化信息（可用于以图搜图的向量信息），可广泛应 用于交通、零售、安全生产、大型园区等行业领域。

深度学习是解决计算机“运筹帷幄”的问题，而小样本学习是解决计算机“照猫画虎”的问题。深度学 习更擅长分析规律和预测趋势，而小样本学习则具备举一反三的能力。工业视觉检测是小样本学习 的典型应用场景；城市治理方面，商汤在共享单车违停、乱丢垃圾检测以及遛狗合规性洞察等小众、 长尾需求等方面的尝试；创新奇智在智能制造、AI 质检等制造业领域，实现了 AI 场景化落地。

芯算一体基于训推一体 AI 盒子提供算法的 下载更新及自学习、自训练、自推理服务， 以边缘侧为例，在工业检测场景有图文印刷 在线检测系统、胶装龙在线检测系统、胚布 在线检测系统、看样台对版检测系统等，此 外，还有明厨亮灶视频监控智能分析预警系 统、智慧灯杆机器人系统等其他场景的算法 及方案。

边缘计算硬件：AI 落地应用逐渐增多，对于靠近端侧的算力产生了前所未有的需求，边缘计算盒应用这些需求而生， 其本质就是具备 AI 能力的轻量级边缘计算设备。边缘计算盒玩家不乏 NVIDIA、研华这样的传统硬 件巨头，还有百度、华为这样的实力选手，也涌现出一批实力强劲的边缘硬件设备企业，例如英码 信息、鲲云科技、矽递科技等，其中也有上市公司，如智微智能、云天励飞、映翰通等。此外一些 传统 ICT 硬件厂商， 诸如联想、戴尔等也 在利用自身能力优势， 积极打造边缘计算硬 件产品和方案。

解决方案和 SaaS 平台提供商：边缘计算解决方案商众多，既有数字化方案商，如当虹科技、万物云、思谋科技等等，也有 ICT 厂 商，如华为、中国铁塔等，还有人工智能创新企业。为了充分利用通信链路上的计算、存储和网络 资源处理这些数据，业内已有多家厂商与机构加入了边缘计算平台系统的开发中，以实现对资源的 统一管理并方便开发者快速部署应用。 新兴的边缘计算部署方案中，用户可以通过边缘计算平台在边缘设备上安全、便捷地运行本地处理、 消息转发、数据缓存及同步等操作，边缘计算平台正获得越来越多的业内关注和参与。从用户视角 来看，边缘计算平台必须满足互操作性、可伸缩性、可拓展性以及安全性等要求。