1、边缘智能发展的新趋势边缘计算行业发展新趋势数字经济对网络和算力提出了更高要求，边缘计算将向连接和算力深度融合的立体泛在的算力方向发展数字经济的发展，对网络连接提出更高要求行业发展的新变化，要求算力向多样性、泛在性变化要求优化网络架构，推进省域/区域内3ms以及城市内1ms低时延产业数字化转型升级对网络确定性提出更高要求网络与算力进一步融合演进，催生网络应用感知能力算力内核包括通用算力和异构算力，呈现多样化特征算力形态随着数据处理向边端扩散呈现云、边、端分布，呈现泛在化算力结构趋向智能化数字经济时代，网络与算力关系更加紧密，深度融合发展边缘计算行业发展新特征边缘侧应用场景层出不穷，市场增速持续加

2、快，市场规模持续扩大算随人动、算随需流促使应用向边缘迁移成为产业新趋势计算模式正向云-边-端多级、高度协同的泛在架构方向发展边缘应用场景激增，泛在算力需求大量释放 算力结构持续演进，智能算力占比持续增加计算需求呈差异化，异构算力发展不断繁荣预计2023年我国智能计算占总算力规模将达到70%，2030年人工智能算力需求增长500倍以上AI 训练计算复杂度年增速达10 倍，且逐渐从云端训练扩展到边缘端推理工业互联网、人工智能、大数据等应用对算力的专用化、差异化需求凸显GPU、FPGA、AI芯片等异构算力需求增长迅猛异构算力发展进入繁荣期，与通用计算一起构成坚实的算力底座边缘计算行业发展新动能（数据

3、来源：CCID前瞻产业研究院）020406080100数据中心物理服务器电脑PC消费终端算力资源利用率（数据来源：IDC）一般资源利用率峰值资源利用率平均资源利用率我国移动互联网接入流量持续增长，边缘计算应用市场规模不断扩大，其中智能算力规模及能力呈现快速增长，但算力资源整体利用率偏低（数据来源：发改委高技术司）01002003004005006007008002016201720182019202020212022E2016-2022边缘计算市场规模（单位：亿元）中国智能算力规模及预测 数据来源：IDC中国移动边缘计算新实践融通边缘侧多样性算力边缘侧多样性异构算力是主流，AI需求为主的异构算

4、力开发生态体系繁多。融通多样算力，是边缘算力发展关键，中国移动以“芯合”跨架构平台为牵引，推进应用跨异构架构迁移。算力原生将程序统一转译为中间元语，并通过 原生运行时与多样算力适配、动态映射执行算力原生层原生程序编程模型转换、编译、优化动态链接硬件层应用层工具链Pytorch框架层华为分支版本intel分支版本NVIDIA分支版本海光分支版本寒武纪分支版本原始程序任选 1种 工具链开发CPU/GPUFPGACPU/NPUGPU/DPUDCUMLU原生runtime 硬件 1体 适配明确“两层架构”和“三大核心技术”n两层架构：算力池化层、算力抽象层n三大核心技术：算力抽象、跨架构编译优化、原生

5、运行时打造“芯合”算力原生原型系统n产品能力：实现视频分析、图像识别两类智算应用在GPU T4、MLU 370间的跨架构部署迁移n开源建设：在OIF与业内伙伴联合贡献算力原生开源系统打造边缘计算多级开放能力边缘计算PaaS平台通用行业API无线信息分流策略带宽管理统一 API网关One PointOne HealthOne Power服务运营平台能力模板自助开通任务拆解服务开放OpenSigmaECP硬服务协同运营，算网一体化服务自助业务开通，便捷运维边缘能力对外服务开放安全服务能力软服务从“资源式”转向“任务式”提供算法模型及能力模板提供智能无感极简的服务模式虚拟化基础设施（虚机/容器）基础

6、（原子）API能力平台产品级能力服务使能能力APP1APP2APP3APP1APP2APP3APP4网络能力API分流规则，DNS规则小区级/应用级/用户级无线信息通用行业能力API人脸识别、人体识别比对搜索、图形匹配工业互联网平台路车网体系化产品矩阵数据互联互通 智慧园区平台数字化运维能力分析智能化用户数据、教学应用互联互通筑造边缘智能协同服务框架中国移动OpenSigma平台行业能力中已具备针对AI、视频识别场景下差异化任务识别能力，构建智能云边端协同服务框架，实现低延迟、高效能的自适应感知智能计算开发者中心系统配置中心应用中心测试认证中心OpenS