2018年11月，中国工程院院士邬贺铨就边缘计算提出十问，直戳技术演进与产业发展的核心问题，引起业内巨大反响。
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时隔两年，今年11月，邬贺铨院士再度发问边缘计算。
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针对邬院士最新提出的十个问题，边缘计算社区邀请了腾讯@俞一帆、赛特斯@毛健、云迅智能@张立岗、爱立信@甘泉，几位老师来回答，希望给您带来新的启发。观点仅代表自身，与公司立场无关；观点仅供5G、边缘计算交流，无任何其他想法。
01 边缘在哪里？
俞老师：分两种网络，一个是蜂窝移动网络，边缘在接近无线基站的无线机房，综合接入机房及汇聚机房。另一个是固定网络，边缘在接近固定用户接入点的位置，例如，BRAS。另一种在用户设备上实现的所谓现场级边缘计算，个人认为不属于边缘计算，而应归为嵌入式计算。
毛老师：只要不在云端就是边缘，个人觉得通过业务场景的延迟需要确定边缘的部署位置，更加符合边缘计算广义的需要，毕竟是业务驱动了边缘计算的部署。
张老师：按端-边-云架构理解，边的存在位置就是需要满足应用对时延，网络，算力等需求的场所。用手机端视频业务为例，如果是视频，边就是当前CDN资源池，可能存在于市、省一级。如果是VR互动，可能就需要在MEC，区一级的资源池。
02 何谓多接入？
俞老师：多种接入技术，包括有线及无线，其中以4G/5G为代表的蜂窝无线技术最特殊，因为需要考虑跟移动核心网的兼容。其他的接入技术在云计算角度来看，没有本质区别。
毛老师：多接入就是接入形式的多样化，固网接入、移动接入、物联网接入，而接入形式的多样性并不能约束边缘计算的形态，最终都是通过边缘节点来实现就近计算，可以是接入网边缘也可以是园区云边缘。
张老师：MEC是包括了移动，固网，WIFI等各种网络接入方式的边缘计算。对用户无感知，需要做到固移真正融合。
甘老师：
第一、第二问，“边缘在哪里”，“何为多接入”，个人认为无论是站在最终用户（行业用户）的角色还是技术方案提供商的角色上，都无需过于追求确定性的定义，因为无定式的特点和以计算为目的前提设定，以及对数据就近采集和处理的价值的明确，只要聚焦在自身需求的梳理和基于实际情况设计最终技术实现方案即可。
03 MEC是边缘云吗？
俞老师：MEC是边缘云的子集，个人认为应该特指部署在蜂窝基站附近的边缘DC。边缘云范畴更广，可以认为是云计算资源向用户侧的延伸。多接入MEC的提法是一种倒退，混淆了MEC原本的概念。除了蜂窝接入技术以外的多接入MEC跟现有的云计算没有本质区别。
毛老师：MEC肯定不是边缘云，毕竟这个叫法来源于ETSI，但是边缘云可以作为MEC的基础设施层去实现，而有些企业只是把MEC以云的形式去出售，毕竟云的售卖方式更简单。不过随着边缘云轻量化的发展演进，MEC对云的依赖和云的特性将深入集成，最终成为一体。
张老师：MEC是有网络应用（例如UPF，定位等应用）的边缘云。
甘老师：
边缘云是相对于部署在大型数据中心的公有云提出的对比，从应用场景和目标客户角度，边缘云与企业私有云有很大的相似性，在实际的部署案例中许多的MEC边缘云实际上就是为企业量身打造的结合采用了5G网络来支撑业务应用且充分发挥了边缘计算能力的企业私有云。它可能是5G专网支撑的MEC边缘云与企业现有IT网络打通后的体现出了5G应用场景的新型的企业私有云。
04 MEC与CDN和DC的异同？
俞老师：CDN可以看作MEC的一个应用场景，DC可以看作支撑MEC的基础设施。
毛老师：CDN是MEC技术在视频分发领域的一种实现，而边缘DC是具体的部署位置，在某些时候可以将MEC和CDN部署在合适的边缘DC。
张老师：CDN不是严格意义的边缘计算。边缘计算是算力和网络融合，满足应用对资源的需求。
05 MEC计算什么？
俞老师：云计算能做什么，MEC理论上就能做什么。
毛老师：MEC计算是MEC应用的计算，可以是AI的计算，可以是物联网数据的边缘处理，可以是工业生产流程的边缘控制。可以是终端算力的卸载，也可以是云端任务的协同。
张老师：MEC的算力除了一部分用作网络应用外，其余算力是用于应用的部署，算法的部署，对这有要求的应用主要是视频和AI处理。
06 MEC如何发现服务与配置？
俞老师：在5G网络中需要依赖特定的核心网处理流程，目前3GPP正在进行相关标准化工作，而且需要考虑跟现有的互联网业务逻辑匹配。在非蜂窝网络的环境下，采用现有的网络主机发现技术即可。
毛老师：MEC本身是包含服务发现模块的，服务又可以分为消费服务和生产服务，服务都是由管理平台进行统一配置管理。
张老师：管控上需要编排平台，接口实现上可以通过MECM主动式发现，或应用主动式注册。
07M EC的业务规划从哪里来?
俞老师：参考Internet的业务发展历程，个人不认为依赖个别大厂商的所谓顶层规划可以促进MEC业务的爆发。
毛老师：MEC既有云业务的迁移，也有垂直行业细分领域边缘计算新应用的开发，也有特定场景下边缘网络的协同调度，但是需要成规模，成体系，才会具备复制性，才会降低边缘计算部署成本。
张老师：传统业务规划是从上到下瀑布型的。MEC的业务可能来源于终端，从下往上。例如要飞一次无人机拍视频，业务规划是从终端发起，在MEC平台上请求服务，包括资源和算力，算法的准备，开通，部署，回收等全生命周期管理。
甘老师：
关于第四、五、六、七问与对现有生态环境带来的潜在影响也有较强的相关性，MEC在服务于2C和2B两个目标市场领域上会有比较明显的不同专注方向。这几个问题对于传统2C的业务场景或者2B2C的场景，确实对当前市场现有生态中头部企业的战略布局既有挑战也有机遇，如何准备把位MEC与传统网络架构能力的平衡和对现有生态链的破局，个人认为总体机遇大于挑战。但是由于目标场景和技术方案都易于梳理明确，大家最终可能会聚焦在这些被关注的能力到底谁来建设这个问题上。
而对于以专网*部署形式为主面向企业/行业客户的2B场景，由于5G技术的引入对于网络建设和业务提供都是面对较大的新生态空间，当深入到具体的行业对业务诉求的充分理解后会发现非常多的“无定式”特性，同样对商业模式和所用技术成本的接受带来很多的不确定性，可以说当前阶段挑战与机遇并重。（*不认为MEC和当前的热点话题“5G专网”有本质的区别，从网络架构和具体技术实现角度5G专网就是MEC的一种落地形式）
08 计算能力如何在云端配置？
俞老师：云计算技术已成熟到相当程度。现在的很多MEC计算技术就是嵌入式计算的翻版，本质上是把云端算力在硬件资源更有限的条件下交付。5G MEC则要求考虑如何保证原有的云计算架构体系跨越固定网络及移动网络实现。目前的云计算系统本质上还是在固定网络上运行，移动网络被简化成了一条内部运行细节不可见的通信线路。AI算力的部署值得关注，这是云计算面临的共性问题。
毛老师：计算能力可以在部署时候根据应用类型配置（比如是否需要GPU），也可以利用边云协同资源调度能力弹性扩容。
张老师：算力配置，需要结合应用需求，网络带宽，时延以及综合价格等因素。云计算和边缘计算结合后，需要新型的算力网络服务模型来为用户提供“合适”的算力。
甘老师：当这个“云”就是第三问里的“边缘云”，那么这个问题就不是一个突出的焦点问题了，对于许多典型的“数据不出场”的面向垂直行业的边缘计算部署中，“云”即是“边”。而也存在典型的跨地域的广域IoT业务形态，这里的“云”就会是面向特定行业的行业专有云服务，可能来自公有云服务提供商，也有可能来自行业云的服务平台，为降低特定业务所采用的边缘计算能力对网络的过度依赖，这些计算能力的云端配置确实存在配置能力下沉的考虑。
09 云边端计算能力如何协同？
俞老师：云边协同本质上是分布式计算问题，其实已经得到了广泛的研究及应用。只是移动网络的封闭性导致需要对现有技术做进一步更新。
毛老师：云边端可以有资源协同，数据协同，智能协同，应用协同，业务协同和服务协同。
张老师：这是当前的难题，从我看算力网络是解决这一问题的好方式。另外underlay资源和overlay资源的管控分离，需要网络进一步开放和可编程。运营商和大型云服务商提供具有开放能力的算网资源，在这上面可以有创新服务的算网运营商。
甘老师：个人认为这个问题与具体的场景相关性很大，目前在2B领域尚未看到清晰的应用场景。而在2B2C领域，这与特定业务的计算能力的当前分布状况和业务生态也有紧密的关系，所以要解答这个问题不能抛开实际的目标业务和现有生态而纯粹从技术角度来诠释。例如手机游戏这个领域，如何利用MEC的云边端协同保证用户的体验一致性就是一个非常有意义的课题，但是这个问题涉及到的网络运营商和游戏运营商的商业策略多赢可能是更有意思的方向。
10 MEC有定式么？
俞老师：MEC本质还是分布式计算，具体表现形式就是云计算。5G MEC是云计算向蜂窝移动网络的延伸，这方面目前还需要做些工作。
毛老师：MEC没有定式，但是一定是业务驱动，所谓业务驱动也就是要寻找真实需求，而不是伪需求，不管何种形式的边缘计算，规模化，体系化才能发挥价值。
张老师：MEC有定式也无定式。有定式是开发实现最好遵循ETSI标准。无定式是各种场景应用，产品形态和服务模式等不尽相同。
甘老师：
觉得邬院士的第十问的核心观点即“边缘计算无定式”最准确恰当的对边缘计算的特点做了最言简意赅的概括。
边缘计算之所以叫边缘计算，去掉“边缘”这个定语可以看出其核心内容还是计算本身，其根本目的是通过对数据的计算产生出推动社会发展的生产力，而“边缘”是为了能够做到更好更高效的就近对数据进行处理而采用的某一类型的手段的统称。
边缘计算是在当前5G技术进入成熟期开始商用部署和全行业数字化转型加速科技兴国强国的大背景下提出的，体现出全社会对5G技术的高期望和对先进科技可为产业发展带来的推动能力的厚望。如果翻译为技术实现的语言，可以将其简单概括为：网络架构的灵活性，数据获取的多样性，计算能力的适用性，数据传输的安全性这几个方面的特点。
这些特点的背后与做为融合虚拟化技术和分布式部署能力且兼具CT和IT特点的最先进5G网络技术也是紧密相关的，5G技术在很大程度上为数据的采集和传输方式解决了传统的网络连接手段所面临的痛点问题，而同时推动实现了电信网络组网技术的进一步成熟，由此为边缘计算的技术实现打开了一扇大门。
然而由于千行百业的应用场景碎片化和各个企业的实际网络现状以及来自各个专业的技术和管理诉求各有不同特点，使得上述这几个方面特点体现在实际的落地场景上会有较大的差异化，在网络如何组网，数据的采集和汇聚方案如何设计，到底计算能力如何规划以及安全机制和管理手段等等都会有各种各样的最终实现方案，所以边缘计算的“无定式”也就自然成为当前阶段的边缘计算的必要且充分的特性。
特别感谢腾讯俞一帆老师、云迅智能张立岗老师、赛特斯毛健老师、爱立信甘泉老师百忙之中抽空回答这十个经典问题。以上观点仅代表作答者本身，与公司无关。
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