边缘计算之所以重要，是在于即使在5G真正商用之时，可以实现超大带宽（eMBB）的应用场景，但庞大数据量的涌现也就意味着需要在云和端传输过程中找到一个承接点，对数据进行预处理再选择是否上云。

　　边缘计算应用演进

　　“现在的4G网络基本能解决80%的传输问题，相比之下，用5G网络只是少了30毫秒的速率。”对于现有应用而言，当前的大部分网络传输都不存在太大问题，5G面临的其实是新应用的适配难题。

　　“5G在物联时，面临的很大问题将是覆盖率。一旦出现基站没有覆盖到位，就很难保证100%的数据传输，甚至运行过程中有可能存在闪断等问题。此外一个数据包从一端传输到另一端，会有很多重传，不是直接就一定能全部传过去，这还涉及到底层协议。因此有很多实际问题要解决。”该人士补充道，这也是边缘计算在5G时代角色越来越重要的原因。

　　5G从网络架构上会有整体变化。简言之，5G网络是通过SDN（软件定义网络）/NFV（网络功能虚拟化）等方式重构的网络架构。其本身在网络边缘就有基础架构设备或服务器，可以直接通过软件定义的方式，把数据中心的能力迁移到网络边缘上，且可以根据网络的需求量，动态调整边缘计算的能力。

　　当前用户对于物联网数据的处理，到底放在数据中心、传输之前还是边缘端，实际上诉求是各占三分之一。不过该机构预计，未来随着边缘层上具备更多分析、AI的能力，将促使这些分析功能在边缘层和核心层之间达到平衡。

　　边缘计算——智能交通的末梢神经

　　在可预见的未来有两个行业的快速发展是非常明确的，一个是通讯行业，另一个就是交通行业，因为社会的快速发展带来的是更多的信息的和物理上的交流，信息的交流靠通讯、物理的交流靠交通。因此，作为最先进通讯技术与交通技术的结合，智能交通领域一直是社会一个关注的焦点。

　　在过去的十年中，智能交通让几何级数增长的城市车辆获取了实时路况信息，让举世瞩目的中国高铁保持着高速运转，让远洋航海中的水手便捷地同家人实时通话。但是，许多业内期待的如自动驾驶、轨道交通无人值守等技术依然还不能完全实现。

　　伴随着新技术的发展，我们逐渐步入全联接的“智能社会”，物联网领域的新技术“边缘计算”被应用在智能交通领域。这为长期困扰行业发展的诸多难题迎来了解决的希望。边缘计算是指通过物联网络将计算能力和服务部署在网络的边缘，向附近的终端、感应器、用户提供通讯和计算服务，解决物联网系统在高分布式场景下的海量异构联接、业务实时性、业务智能性、数据互操作性以及安全和隐私保护等挑战。通俗来说，在未来的智能交通应用环境中，“云计算”就相当于智能设备的大脑，处理相对复杂的进程;而“边缘计算”就相当于智能设备的神经末梢，进行一些“下意识”的反应。

　　边缘计算的到来让智能交通更具安全性。无论是公路、铁路、海运还是航空，安全都是交通行业最为重要的事情。例如最近各大科技公司都不遗余力进行投入的自动驾驶技术迟迟不能应用的最重要原因也是其不能确保上路的绝对安全。“边缘计算”的到来，对这些问题的解决带来了很大帮助。如同人类一样，我们对危险的第一道反应通常不是经过大脑，而是“下意识”的。例如，一辆自动驾驶的汽车在面临危险需要及时停止的时候，如果其还需把数据上传到“云端”，通过计算得出停止的命令，再传送到汽车，汽车再作出反应。那么就不如让车辆本身也具备一定的计算能力，来处理这一问题。同时，我们还可以预想这样一个场景，突发的自然灾害、信号干扰或技术故障使得某一区域自动驾驶的汽车、列车陷入无网络状态。那么，它们就只能依靠边缘计算赋予其的计算能力作出“下意识”的反应，才能确保其安全。