段晓东，姚惠娟，付月霞，陆璐，孙滔

（中国移动通信有限公司研究院，北京 100053）

1 引言

随着5G的商用规模部署，工业互联网、车联网、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等垂直领域蓬勃发展。Machina Research报告显示：2025年，全球网联设备总数将超过270亿台，联网设备指数级增长，设备呈现多样性趋势，物联网（internet of things，IoT）传感器、摄像机等设备的应用会带来多样化的数据。海量数据的传输、异构数据的分析和存储对传统网络和云计算提出了巨大挑战，使云计算和网络面临“传不畅、算不动、存不下”的局面，驱动计算从云端下移到接近数据源的边缘侧，形成网络中分散的算力资源。Gartner预测：2025年，超过75%的数据需要分流到网络边缘侧，这对网络灵活调度、服务质量（quality of service，QoS）等提出了更高的要求。因此，网络在实现分散节点互联的同时，还需要具备网络和算力协同调度的能力，通过最优路径将业务动态地调度到最优的算力节点进行处理。

算力是对数据处理能力及服务的统称，由多种芯片、部件和封装形成的上层服务组成。算力呈现多样性，是云计算、边缘计算、大数据和人工智能等技术的发展基石，是构成信息社会的“心脏”。云计算、边缘计算以及终端芯片工艺制程的发展必然驱动整个社会的算力分配更加分散和泛在化，即用户周围不同距离会散布不同规模的算力。如何高效利用这些算力，保证云边端算力的无缝协同，同时借助网络使数据与算力得到快速连接、处理，使算力像电力、热力一样成为基础资源，用户可以随用随取而不必关心它的产生与位置。……