5G是第五代移动通信技术的简称。5G并不是独立的、全新的无线接入技术，是对现有无线接入技术（包括2G、3G、4G和WiFi）的技术演进，以及一些新增的补充性无线接入技术集成后解决方案的总称。5G将是一个融合网络，以融合和统一的标准，提供人与人、人与物以及物与物之间高速、安全和自由的联通，真正开启万物互联网时代。
ITU定义了5G 的三种应用场景：eMBB（增强移动宽带）、mMTC（海量物联网通信）、uRLLC（超高可靠性与超低时延通信）。eMBB场景主要还是追求人与人之间极致的通信体验，对应的是3D／超高清视频等大流量移动宽带业务；mMTC和uRLLC则是物联网的应用场景，eMTC主要体现物与物之间的通信需求，面向智慧城市、环境监测、智能农业、森林防火等以传感和数据采集为目标的应用场景；uRLLC应用对时延和可靠性具有极高的指标要求，面向如车联网、工业控制等垂直行业的特殊应用需求。
虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括：
实时或更快速的数据处理和分析：数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延时间；
较低的成本：企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少；
网络流量较少：随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增加。因此，网络带宽变得更加有限，让云端不堪重负，造成更大的数据瓶颈；
更高的应用程序运行效率：随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高效地运行。
削弱云端的角色也会降低发生单点故障的可能性。
边缘计算在各行各业的应用
AR／VR行业
Digi－Capital 数据显示，2016年VR／AR 市场收入约为39亿美元，其中VR收入为27亿美元，AR收入为12亿美元。2022年AR（包括mobile AR，smartglasses）用户基数有望达到35亿左右，市场规模约为850－900亿美元；2022年VR（包括 mobile， standalone， console， PC等）用户基数预计约为5000－6000万，市场规模约为100－150亿美元。
采用移动蜂窝网络进行VR连接是一种较为理想的方式。4G网络在带宽和时延方面难满足VR需求。5G下，空口时延能达到1ms，使得端到端时延在ms 级别，满足VR对时延的高要求，同时在室内热点，5G 的用户体验速率可达到1Gbps，峰值速率达数十Gbps，在带宽上也能支持用户VR 体验。
AR／VR用户基数（来源Digi－Capital）
全球AR／VR市场规模预测（来源Digi－Capital）
全球AR／VR用户基数预测（来源Digi－Capital）
交通运输行业
边缘计算技术最显而易见的潜在应用之一是交通运输——更具体地说，是无人驾驶汽车。自动驾驶汽车装备了各种各样的传感器，从摄像头到雷达到激光系统，来帮助车辆运行。
2015年全球新车销售约为8800万辆，其中35％的汽车通过嵌入式移动通信系统、 内置Tethered 系统、智能手机等方式实现联网。预计到2020年，全球联网汽车销 售量将占新车销售的98％，预计到2025年全球销售的新车均实现联网。连接方式上，通过嵌入式移动通信模块进行互联的汽车占据主要份额，2025年销 售量将达到7700万辆，占比64％，而通过智能手机实现互联的汽车占比为28％。
全球联网汽车销量及其在新车销售的占比预测（来源：Accenture，IHS、SBD、GSMA）
制造业
智能制造有望从现代工厂大量部署的传感器中获得洞见。由于能够减少滞后，边缘计算可能会使得制造流程能够更快速地做出响应和变动，能够实时地应用数据分析得出的洞见和实时行动。这可能包括在机器过热之前将其关闭。
一家工厂可以使用两个机器人来完成同样的任务，两个机器人装有传感器，并连接到一个边缘设备上。边缘设备可以通过运行一个机器学习模型来预测其中一个机器人是否会操作失败。如果边缘设备断定机器人很可能会出现故障，它就会触发行动来阻止或减慢机器人的运转。这会使得工厂能够实时地评估潜在的故障。如果机器人能够自己处理数据，它们也可能变得更加自给自足和反应灵敏。
2017年底，全球有1800万个状态监测连接，2025年将增长到8800万个。全球工业机器人的 出货量也将从36万台增加到105万台。预计到2020年，全球制造业的连接数将达125亿，工厂网络的市场规模接近500亿美元。
在工业自动化场景，5G能够提供低于1ms的时延、高于99．9999％的可靠性以及每平方公里10万个设备的连接量，能够较好满足工业控制需求。5G具有低时延、高可靠、大连接等特点。5G网络切片和MEC使移动运营商能够提供各种增值服务，为企业提供远程控制中心和数 据流管理工具来管理大量的设备，并通过无线网络对这些设备进行软件更新等。
智能制造与5G三大应用场景（来源：ABI Research等）
其他行业领域的应用
其他可以利用边缘计算技术的行业包括金融业和零售业。这两个行业都使用大型的客户和后端数据集来提供从选股信息到店内服装摆放的各种信息，可以从减少对云计算的依赖中获益。
零售可以使用边缘计算应用程序来增强顾客体验。如今，许多零售商都在致力于改善店内体验，优化数据收集和分析的方式对它们而言绝对很有意义。
随着我们朝着更加互联的生态系统迈进，传感器价格和计算成本的持续下降，更多的“东西”将被连接到互联网，数据生成将继续飞速增加，尤其是在5G技术取得腾飞，进一步加快网络连接以后。可以预见在不久的将来，边缘计算可以发挥很多的作用，创造更多更大量的价值。
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