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1、 面向視頻領域的邊緣計算面向視頻領域的邊緣計算 白皮書白皮書 SDN/NFV/AI SDN/NFV/AI 標準與產業推進委員會標準與產業推進委員會 2022020 0 年年 1212 月月 （2020 年） 前前 言言 本白皮書旨在梳理邊緣計算產業發展現狀、 分析邊緣計算在視頻領域的應用場景及需求、提煉邊緣計算在視頻領域的核心價值、構建面向視頻領域的邊緣計算總體架構、歸納其技術特征與技術實現、匯總邊緣計算解決方案、展望邊緣計算未來發展趨勢，推進邊緣計算在視頻領域優先落地。 參與編寫單位參與編寫單位 中國信息通信研究院、浪潮軟件科技有限公司、北京愛奇藝科技有限公司、中國聯合網絡通信有限公司研究院

2、、聯想（北京）有限公司、九州云信息科技有限公司、 上海層峰網絡科技有限公司、 英特爾 （中國）有限公司、北京百度網訊科技有限公司、國家廣播電視總局廣播電視科學研究院、云迅智能科技南京有限公司、騰訊云計算（北京）有限責任公司、貴州白山云科技股份有限公司、網宿科技股份有限公司、北京視博云信息技術有限公司、北京金山云網絡技術有限公司 主要撰稿人主要撰稿人 宋平、穆琙博、畢立波、柴瑤琳、韓淑君、黨小東、任懷影、楊崑、王亞鵬、房蘭濤、張騰、秦建華、陳杲、黃倩、崔先鋒、李鴻斌、荊留清、沈建發、曾紅李、張海亮、吳秋材、何方石、李薰春、張建華、唐云兵、賈玄、曹剛、王文濱、謝煒彬、常文華、李華宇、斯文 目目 錄

3、錄 1.1. 面向視頻領域的邊緣計算面向視頻領域的邊緣計算 . 1 1 1.1. 邊緣計算概念 . 1 1.2. 邊緣計算產業生態發展 . 2 1.3. 視頻領域邊緣計算應用場景及需求 . 8 1.4. 邊緣計算在視頻領域的核心價值 . 11 2.2. 面向視頻領域的邊緣計算總體架構面向視頻領域的邊緣計算總體架構 . 1313 2.1. 總體架構 . 13 2.2. 端側視頻設備 . 14 2.3. 邊緣側 . 17 2.4. 邊云協同 . 24 2.5. 云端集中管理平臺 . 30 2.6. 視頻應用 . 32 3.3. 面向視頻領域的邊緣計算技術特征面向視頻領域的邊緣計算技術特征 . 38

4、38 3.1. 邊緣設備技術特征 . 38 3.2. 邊緣方案技術特征 . 41 3.3. 邊緣服務技術特征 . 45 4.4. 面向視頻領域的邊緣計算技術實現面向視頻領域的邊緣計算技術實現 . 4747 4.1. 流量分流 . 47 4.2. 能力開放 . 48 4.3. 計算卸載 . 49 4.4. 消息路由 . 52 4.5. 邊緣視頻存儲 . 52 4.6. 邊緣視頻編解碼 . 55 4.7. 邊緣視頻智能處理 . 57 4.8. 邊緣視頻處理加速 . 60 5.5. 面向視頻領域的邊緣計算解決方案面向視頻領域的邊緣計算解決方案 . 6262 5.1. 運營商方案 . 62 5.2.

5、云服務提供商方案 . 64 5.3. 工業互聯網方案 . 67 5.4. 垂直行業方案 . 70 6.6. 未來趨勢展望未來趨勢展望 . 7373 6.1. 產業生態合作與共建 . 73 6.2. 標準化建設持續推進 . 73 6.3. 邊緣計算加速應用創新 . 74 7.7. 縮略語縮略語 . 7575 SDN/NFV/AI 推委會 面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） 1 1. 面向面向視頻視頻領域領域的的邊緣計算邊緣計算 1.1. 邊緣計算邊緣計算概念概念 隨著中國 “新基建” 發展步伐加快， 以及 5G、 物聯網、 人工智能、工業互聯網等新型基礎設施的規?；渴?， 國內乃至全球的眾

6、多行業迎來數字化轉型的浪潮。根據專業機構預測，2020 年全球將有超過500 億的終端與設備聯網，2022 年將有 65%的數據在邊緣數據中心存儲和處理。萬物互聯為傳統云計算集中式的處理方式帶來嚴峻挑戰，計算、存儲等能力“下沉”至近用戶側成為必然趨勢，邊緣計算時代已然到來。 國內外邊緣計算相關的標準組織和聯盟從不同角度出發， 提出邊緣計算的定義。例如，歐洲電信標準協會從電信領域的角度，定義了多接入邊緣計算（Multi-access Edge Computing，MEC） ，即一種在接入網絡邊緣提供 IT 服務環境以及云計算能力的系統。 從工業互聯網領域的角度出發，邊緣計算產業聯盟（ECC）將邊

7、緣計算定義為一種在靠近物或者數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的分布式開放平臺（架構） 。 本文認為邊緣計算應具備“云、網、邊、端”的基本特征，通過在近用戶側部署分布式計算架構，實現存儲、計算等能力“下沉” ，面向不同垂直領域的眾多應用場景，為用戶提供低時延、廣連接、大帶寬、 智能化的服務， 滿足業務實時性、 數據智能化處理等行業需求。 按照邊緣計算的技術實現方式，邊緣計算可分為：運營商邊緣、面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） SDN/NFV/AI 推委會 2 云邊緣和工業邊緣三類： 運營商邊緣：基于運營商網絡，在基站、中心機房等位置部署計算資源，提供邊緣服務。 云

8、邊緣：云服務商基于 CDN 節點和網絡構建，通過虛擬化技術， 將算力 “下沉” 到距離用戶較近的城域內， 構建邊緣服務能力。 工業邊緣： 通常在工業企業內部構建邊緣基礎設施， 面向 “人、機、料、法、環”產品質量管理全環節，部署邊緣應用，實現OT 與 ICT 的深度融合。 上述三類邊緣計算已經在垂直行業的不同場景中得以廣泛應用。 1.2. 邊緣計算邊緣計算產業生態發展產業生態發展 在數字化浪潮的背景下，邊緣計算已成為業界關注的熱點。包括設備提供商、電信運營商、云服務提供商、CDN 服務商、聯盟與標準組織以及垂直行業在內的相關國內外組織或單位， 協作共建邊緣計算產業鏈條，并積極推動邊緣計算產業發

9、展。 如圖 1 所示， 設備提供商提供了邊緣計算部署所需的基礎硬件和平臺軟件；電信運營商、云服務提供商和 CDN 服務商等相關企業結合自身技術優勢，為最終用戶提供邊緣服務；各個垂直行業根據行業應用特點，提供用戶業務需求；聯盟、標準組織以及科研機構等積極推進邊緣計算標準化進程，促進邊緣計算產業合作共贏。 SDN/NFV/AI 推委會 面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） 3 基礎運營商服務提供商端設備商基礎設施廠商芯片廠商產業聯盟標準組織科研機構產業服務最終用戶 圖 1 邊緣計算產業架構圖 （1） 設備提供商設備提供商 設備提供商面向“端、邊、云、網”邊緣計算整體架構的全環節提供基礎硬件以及

10、平臺軟件。當前邊緣計算應用場景眾多，設備提供商呈現多元化特征，大致可分為：端設備商、基礎設施設備商、芯片廠商等。 端設備商提供攝像機、傳感器、AR/VR 終端、智能設備等端側設備，構建上行業務流量，展現邊緣服務處理結果?，F階段端側設備整體呈現高清化、 智能化、 協議多樣化的發展趨勢。 基礎設施設備商重點為邊緣側提供邊緣服務器、 邊緣一體機、面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） SDN/NFV/AI 推委會 4 邊緣網關設備、邊緣存儲設備、邊緣網絡設備等基礎設施設備。此外，傳統的通信設備商還提供了 5G 網絡設備，進一步提升邊緣計算的接入能力。 芯片廠商積極布局邊緣智能領域， 提供邊緣 AI

11、 應用所需邊緣智能芯片產品，提升語音識別、文字識別、計算視覺等邊緣AI 應用開發與執行效率。 大部分設備提供商在提供硬件設備的同時，也提供運行在硬件設備上的平臺軟件系統。平臺系統通常集成設備管理、資源管理、應用管理等平臺基礎能力。邊緣應用和服務運行于平臺軟件系統之上，利用虛擬化等技術，使用硬件設備資源。 （2） 電信電信運營商運營商 當前 5G 商用持續推進，大視頻、物聯網等業務蓬勃發展，越來越多新應用對網絡時延、 帶寬和安全性提出更高要求。 行業普遍認為，多接入邊緣計算（MEC）在縮短端到端業務的時延、減少大帶寬視頻業務對骨干網絡資源的占用、 滿足業務與數據的本地化處理和安全要求等方面有著天

12、然優勢。 運營商在網絡和基礎設施方面存在巨大優勢，由于 MEC 需要部署到邊緣，所以網絡服務的能力顯得尤為重要。 當前，運營商將 MEC 邊緣云作為實現 CT+IT+OT 融合的錨點，基于邊緣云平臺結合網絡聯接的控制與管理能力， 向應用能力和創新產品進行滲透。從技術演進角度看，運營商將抓住 5G 機遇，進一步發展云、邊、端之間的協同，增強 MEC 能力，構建算力網絡，使能算力SDN/NFV/AI 推委會 面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） 5 服務，加速網絡業務和服務的創新。 （3） 云服務提供商云服務提供商 云服務提供商通過“CDN 下沉”的方式將云計算能力下沉到網絡邊緣，并結合自身在

13、傳統云計算應用的需求與技術積累，積極拓展邊緣計算應用邊界。云游戲、邊緣 CDN、智能安防、互動直播、視頻會議等相關應用已在云服務提供的通用邊緣計算平臺上部署。 “邊云協同”是目前云服務提供商提供的邊緣方案/邊緣服務的典型特征。云側面向應用、資源、設備等對邊緣計算整體架構進行集中式管理并提供大數據、人工智能等應用平臺，邊緣側提供部分管理能力以及應用運行的基礎環境，邊緣側與云側通過 Internet、VPN 等形式進行通信，從智能、資源、應用等不同方面進行協同。 此外，云服務提供商還積極布局“邊緣+物聯網” 。在云側運行物聯網平臺，對接入的物聯網設備以及網關設備進行統一管理，并對設備采集信息進行智

14、能分析處理；在邊緣側通過部署邊緣網關，提供強大的南北向協議轉換能力，并提供一定的算力資源，可運行輕量化的應用，對設備上送信息進行智能化處理。 （4） CDN 服務商服務商 CDN 被看作是一種廣義邊緣計算的典型應用。CDN 服務商借助其先發優勢，積極轉變傳統 CDN 形態，延展服務能力，增強算力部署。 國內 5G 移動網絡大規模部署，使得邊緣與用戶側進行大量頻繁交互式計算成為可能。在這種背景下，部署在邊緣的大量分布式 CDN面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） SDN/NFV/AI 推委會 6 節點，成為了邊緣計算最早可能落地的場景資源之一，探索的方向包括基于物聯網相關的高并發計算、 基于

15、機器學習相關的低延遲大帶寬計算、基于實時交互的低延遲應用等。各種 CDN 現有的資源和功能將以松耦合的方式在邊緣計算場景里應用。 目前 CDN 的形態逐步由傳統 CDN 節點，轉變為采用“通用服務器+CDN 軟件” 的解耦方式進行部署，并向 CDN 云化方向發展，進一步開放 CDN 節點的計算能力構建邊緣計算平臺。國內外 CDN 企業已將 CDN產品升級成邊緣計算服務，主打的產品除了傳統的 CDN 之外，也通過Serverless 技術提供輕量級的流量加速服務等邊緣計算服務，在離用戶更近的位置實時完成業務處理和響應，跟隨業務變化彈性擴縮，廣泛適用于低時延、實時交互、廣覆蓋的應用場景。 （5）

16、聯盟與標準組織聯盟與標準組織 目前國內外多個產業聯盟與標準組織正在積極推進邊緣計算標準化進程。 邊緣計算產業聯盟定位于搭建邊緣計算產業合作平臺，推動 OT和 ICT 產業開放協作，促進邊緣計算產業健康與可持續發展。目前已經發布運營商邊緣計算網絡技術白皮書 、 邊緣計算 IT 基礎設施白皮書 、 邊緣計算參考框架 3.0等多項邊緣計算領域白皮書。 SDN/NFV/AI 標準與產業推進委員會（SNAI）下設的 SDN 集成與互通測試組、MEC 應用推進組等，面向邊緣計算領域，在白皮書、測試等方面積極開展工作。2018 年 10 月，MEC 應用推進組發布了MECSDN/NFV/AI 推委會 面向視

17、頻領域的邊緣計算白皮書（2020） 7 行業應用白皮書，圍繞多個垂直行業，探索 MEC 應用方案。 歐洲電信標準協會（ETSI）于 2014 年成立 MEC 標準工作組，該工作組致力于 CT 與 IT 融合，在無線接入網內部提供 IT 和云計算能力，通過一個多接入邊緣計算環境運行應用于服務。目前已發布了包括術語、技術要求、參考框架、服務場景等 30 余項多接入邊緣計算標準文檔。 中國通信標準化協會（CCSA）在工業互聯網、5G 核心網、車聯網等方面，積極推進邊緣計算標準化進程。目前已經立項工業互聯網邊緣計算 系列標準、 5G 核心網邊緣計算平臺 系列標準、 面向 C-V2X 的多接入邊緣計算等

18、相關標準。 （6） 垂直行業垂直行業 伴隨移動互聯網和物聯網的快速發展， 海量終端設備充分利用云計算中心強大的計算、 存儲能力， 在工業、 能源、 醫療、 教育、 交通、金融等垂直行業領域得到廣泛的應用。然而，采用傳統云計算的集中式交互方式， 增加了網絡負載， 對網絡帶寬和吞吐量提出更高的要求。 當前邊緣計算在多個垂直行業中得到廣泛的應用，滿足大帶寬、低時延和海量連接的行業業務需求。例如，在能源行業，利用邊緣計算可以滿足企業在移動辦公、生產調度、巡檢、監控等業務需求，促進能源企業降本增效，提升核心競爭力。在醫療行業，邊緣計算可應用于三維影像、醫療教學、遠程醫療等細分場景，改變傳統的醫療模式，促

19、進“互聯網+醫療健康”的發展。未來邊緣計算將應用于更多面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） SDN/NFV/AI 推委會 8 垂直行業， 不同的垂直行業需求也將進一步促進邊緣計算技術的演進。 1.3. 視頻領域視頻領域邊緣邊緣計算計算應用應用場景及需求場景及需求 （1） 運營商運營商 在全球移動產業邁向 5G 的背景下，運營商正加大力度，積極探索 MEC 技術在各種行業應用中的價值，并希望通過 MEC 和 5G 技術進一步推動 IT 與 CT 的融合。對運營商而言，可以充分利用邊緣計算探索新的應用場景，發揮云、邊緣、核心電信網絡的集成優勢，為自身提供更加廣闊的發展空間。 在眾多“5G+ME

20、C”的行業應用中，視頻類應用占比較大。當前，超高清視頻業務在低時延、大帶寬、高并發方面需求強烈，要求運營商的 MEC 節點應具備按需提供計算、存儲能力，并可支持通過云邊協同提升業務服務能力。新興的 AR/VR 類業務，需要支持用戶以自然的方式與虛擬環境中的物體進行交互操作的重要方式。 在時延和帶寬等方面，不同的沉浸體驗程度對于運營商網絡提出了更高的要求。 運營商利用“5G+MEC”技術可以滿足多種視頻類應用的需求。例如：MEC 提供差異化路由、計算與存儲、運維能力實現視頻的本地處理與交付，提升視頻點播類業務的用戶體驗；通過在 MEC 平臺部署多視角流媒體服務器， 滿足視頻直播類應用對多路視頻高

21、碼率無卡頓播放的需求。 （2） 云服務提供商云服務提供商 4G 網絡的發展開啟了移動互聯網時代，云服務提供商在傳統云SDN/NFV/AI 推委會 面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） 9 計算領域擁有大量的業務需求、技術積累和成功經驗。為了滿足低延遲、大帶寬、低成本、本地化等業務需求，云服務提供商正在積極地改變傳統“云+端”業務模式，向“云+邊+端”的模式演進，支撐新時代眾多新型場景落地。 云服務提供商既需要進一步提升視頻點播、 視頻會議等傳統視頻應用的服務質量，也需要滿足云游戲、超高清視頻直播、VR/AR 等新興視頻類業務的需求。例如：互動直播類應用，要求云服務提供商根據業務流量的瞬時增

22、長，彈性擴張計算資源，并降低帶寬成本；云游戲應用需要在保障大流量視頻數據傳輸可靠性的同時， 保證游戲交互時延，避免卡頓問題。 為了滿足視頻類應用需求， 云服務提供商一方面通過 “CDN下沉”的方式，將云服務能力下放至距離用戶較近的城域內；另一方面，積極地探索與運營商 5G 網絡融合，在距離用戶更近的位置，提供云服務能力。 （3） 工業互聯網工業互聯網 工業互聯網以構建互聯互通的網絡化結構、 提升自動化和智能化水平為目的，為工業企業所涉及的人、機、物提供全面并安全的數字化新模式。工業互聯網的建立將促使 OT、IT 和 CT 的充分融合，并可按需將互聯網云計算的相關技術和能力部署至邊緣側， 以滿足

23、工業企業日益增加的適時計算需求，同時又克服了企業對數據安全的顧慮。 在各種工業互聯網應用中， 視頻相關的應用無疑是近年來最普遍面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） SDN/NFV/AI 推委會 10 的數字化和智能化相結合的應用場景。視頻應用對大數據采集、人工智能分析、實時自動化響應都提出了較高的要求，這些恰恰是邊緣計算的特長。同時，工業企業對各自數據的隱私及安全的需求也促使這些應用對網絡傳輸和公有云方案提出了挑戰， 這也促進了工業企業對邊緣計算和私有化網絡部署的渴望。 從工業領域所涉及的人、機、料、法、環的角度，質量檢測、良率控制、過程優化、預測性維護、人機協作、物流追溯、人員安全管理、

24、環境監測、機器人等各個環節都對面向視覺的邊緣計算有廣泛的需求。這些通常都通過攝像頭對目標進行視頻采集后，可以選擇性地對視頻進行編解碼以獲取原始圖像， 再結合計算機視覺對視頻進行處理和分析并反饋至執行機構做相應的處理。其中，計算機視覺部分往往由多個環節組成，包括圖像預處理、機器學習算法模型推理、圖像后處理等多級結構。近年來神經網絡和深度學習技術突飛猛進，使得視頻邊緣計算也得以快速發展。眾所周知，深度學習往往需要同時擁有算法模型訓練所需的集中式密集計算需求， 也包含分布廣泛的算法模型推理所需的中等計算需求， 這也促進了工業互聯網和邊緣計算的大量部署。 （4） 垂直行業垂直行業 面向視頻的邊緣計算在

25、垂直行業得到廣泛應用， 例如醫療領域的遠程醫療，遠程監護等，工業領域的現場視頻巡檢等場景，能提高行業應用的可視化和智能化水平。 SDN/NFV/AI 推委會 面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） 11 視頻用于遠程醫療的典型場景包括遠程監測類，遠程會診類，遠程指導類等?；?5G+MEC 基礎設施的發展，能夠支持 4K/8K 的遠程高清視頻和 VR/AR 技術會診和醫學影像數據的高速同步傳輸與共享，并讓專家在線開展會診，提升診斷準確率和指導效率，促進優質醫療資源下沉。 遠程醫學示教通過引入高清視頻和 VR/AR 設備支持對手術示教，操作示教，以及對相關病例的直播和錄播等，能讓受教者的沉浸感

26、更強，具備更多交互內容，提升效率和效果。還有視頻用于遠程查房使遠端專家無需到現場就可以遠程精準指導。 用于工業現場的巡檢， 輔助維修等場景是視頻結合邊緣計算與AI技術的另一個垂直應用場景。以電網運檢為例，通過引入無人機、巡檢機器人、智能攝像機等新型視頻前端，結合智能化運檢平臺，智能分析決策平臺等，實現從“人巡”到“智巡”變革，顯著實現了電網運檢模式的革新。無需進行大量人力投入，便可輕松實現對電網設備狀態、人員行為、區域安全等全場景智能化監控，從而極大地提高工作效率，確保巡視不停、保障不停。 1.4. 邊緣計算在視頻邊緣計算在視頻領域領域的的核心核心價值價值 全球行業數字化轉型浪潮已經到來， 邊

27、緣計算技術獲得全球各行業的廣泛關注。與傳統的云計算不同，邊緣計算技術將存儲、計算、網絡資源更加接近用戶或設備進行部署， 解決未來爆發式增長的用戶和設備對傳統云計算產業帶來的挑戰。邊緣計算將廣泛應用于制造、能源、 交通等不同領域的多個場景， 滿足人民對未來科技生活的向往。 面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） SDN/NFV/AI 推委會 12 以超高清視頻、工業視覺、AR/VR 等為代表的視頻應用，借助邊緣計算“低時延、高帶寬、大連接”的先天優勢，助力各行業數字化轉型， 滿足各行業對視頻業務實時性、 視頻數據智能化等方面的需求。未來 3-5 年將是邊緣計算規模部署的關鍵時期， 視頻領域將成

28、為邊緣計算先行落地的應用領域。 SDN/NFV/AI 推委會 面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） 13 2. 面向視頻面向視頻領域領域的的邊緣計算邊緣計算總體架構總體架構 2.1. 總體架構總體架構 邊緣側視頻采集視頻呈現視頻設備計算存儲網絡虛擬化邊緣管理平臺云邊緣節點管理視頻設備管理資源監控調度邊緣視頻應用/服務視頻應用管理云端視頻應用/服務視頻上行視頻業務上行視頻業務下行多種協議接入集中管理平臺主要功能控制分析緩存管理數據協同邊邊協同資源協同應用協同服務協同 圖 2 面向視頻領域的邊緣計算總體架構 本白皮書從邊緣視頻應用需求出發， 結合業界通用邊緣計算標準架構，提出面向視頻領域的邊緣

29、計算總體架構，如圖 2 所示。面向視頻領域的邊緣計算架構具備“云、邊、端”的邊緣計算基本特征。 端側設備通過多種協議接入到邊緣側，主要包含攝像機、監視器等視頻采集設備以及顯示器、 VR 終端等視頻呈現設備， 用于生成上行視頻業務流量，接收并展示下行視頻業務流量。 運行于邊緣側的邊緣管理平臺利用虛擬化技術管理計算、 存儲和面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） SDN/NFV/AI 推委會 14 網絡資源，提供智能化的音視頻分析處理能力，本地化存儲視頻業務數據，管控端側設備。邊緣應用/服務運行于邊緣管理平臺之上，為用戶提供視頻服務。 云側運行集中式的管理平臺，從全局角度管理邊緣節點、邊緣設備、

30、邊緣應用和全局資源。于此同時，云側通常提供大數據、人工智能等平臺服務。部分視頻應用/服務運行于中心云上，利用平臺提供的能力，與邊緣側協同處理視頻業務。 邊緣側與云側之間從數據、資源、應用、服務等多個方面進行協同，滿足視頻應用需求，保障整體架構高效、穩定運行。 2.2. 端側端側視頻設備視頻設備 （1） 視頻采集視頻采集 視頻采集設備是指具有靜態圖像捕捉、視頻攝像等功能的設備，例如視頻監控、攝像頭、照相/攝像機等。 攝像機作為傳統的視頻采集設備， 主要分為演播室和廣播攝像機、數字電影攝像機等。 演播室和廣播攝像機主要用于演播室和直播制作的專業廣播攝像機，可用于體育賽事等直播場景，支持 4K、2K

31、、高幀率（HFR） 、高動態范圍（HDR）等。數字電影攝像機主要是用于制作電影、電視劇、商業廣告和獨立電影的攝像機。網絡的不斷發展，傳統的廣電行業、影視制作行業的攝像機越來越來的支持網絡方式傳輸。 監視器作為攝像機中一種特殊的類型，主要被用于監控、行車記錄、最終監視器的不斷發展，越來越多的智能攝像機、云臺攝像機等SDN/NFV/AI 推委會 面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） 15 新型的產品涌入市場。 云臺攝像機的好處是擺脫了傳統監視器進行本地存儲帶來的成本和不安全因素， 但是云臺攝像機也存在著由于網絡傳輸不暢導致的視頻畫面丟失的風險。 目前，8K、360全景等新型視頻的拍攝需要專用的

32、攝像頭，比如 8K 視頻的拍攝需要專用的 8K 攝像機。360全景的拍攝也需要全景攝像機的支持。因此伴隨高新視頻的不斷出現，新型的專用攝像機將越來越多。 此外，攝像頭還廣泛應用在各種設備上，例如手機、平板電腦、PC、汽車、無人機等。此類設備體積小、分辨率高，但由于這些設備的存儲容量、處理能力有限，需要在云端進行存儲、處理。 （2） 視頻呈現視頻呈現 2020 年 5 月 21 日，工信部、廣電總局印發超高清視頻標準體系建設指南（2020 版） 中指出超高清終端呈現設備涉及到電視、機頂盒、個人電腦、手機、平板、VR/AR 終端。 電視作為家庭場景中重要的視頻呈現設備是超高清視頻呈現的主要設備之一

33、。當前家庭互聯網絡的不斷發展，智能電視逐漸普及，家庭中的智能電視可以快速接入邊緣計算的架構當中。智能電視，是基于 Internet 應用技術，具備開放式操作系統與芯片，擁有開放式應用平臺，可實現雙向人機交互功能，集影音、娛樂、數據等多種功能于一體，以滿足用戶多樣化和個性化需求的電視產品。其目的是帶給用戶更便捷的體驗，目前已經成為電視的潮流趨勢。 面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） SDN/NFV/AI 推委會 16 機頂盒作為一種連接電視機與外部信號源的設備， 隨著互聯網和有線電視入戶在家庭視頻呈現中也扮演著重要的角色。 它可以將壓縮的數字信號轉成電視內容，并在電視機上顯示出來。機頂盒在

34、中國經過幾十年的發展，逐步走向了智能化、高清化、互聯網化。搭配Android/TVOS 操作系統，支持 4K 解碼是當前機頂盒的主流配置。在內容上，有線電視、IPTV 數字電視機頂盒由運營商提供內容，OTT 機頂盒主要由生產商與視頻牌照方合作提供內容。未來 IPTV 機頂盒將作為一種家用數字平臺被廣泛用于不斷擴大的交互式多媒體數字內容服務領域。 VR 終端設備市場上主要產品可以分為移動端 VR、PC 端 VR 和一體機。 移動 VR 被很多人認為是未來的主流 VR 設備。 另外由于移動 VR設備相對來說技術含量較低、成本不高，使得移動 VR 設備推廣更為迅速，但在消費者的沉浸感和交互性體驗上，

35、遠低于 PC 端設備和一體機。PC 端 VR 頭盔相對于移動 VR 存在操作繁瑣、價格昂貴、攜帶不便等困難， 但其絕佳的體驗感讓消費者體驗到 VR 技術真正的魅力。但 PC 端 VR 需要一定的空間以及多項設備包括 PC、傳感器的鏈接，并且 VR 設備對 PC 的硬件要求也很高。 相較于市場上的手機盒子以及依托電腦輸出的 VR 產品，一體機更符合人們對 VR 的認知。VR 一體機是具備獨立處理器并且同時支持 HDMI 輸入的頭戴式顯示設備。具備了獨立運算、輸入和輸出的功能。 智能設備終端包括智能手機、平板等。由于互聯網應用的不斷發展，智能終端設備將承載越來越多的視頻流量，用戶在手機上觀看視SD

36、N/NFV/AI 推委會 面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） 17 頻變得越來越方便。短視頻的流行如火如荼，直播代購方興未艾，正是新的視頻場景和業務的出現給移動端的視頻播放帶來了更大的挑戰。 2.3. 邊緣邊緣側側 （1） 主要功能主要功能 a.a. 控制控制功能功能 在視頻業務場景中，利用邊緣計算本地化計算能力，可以對攝像頭等視頻設備上傳的采集信息進行及時、高效地處理，并根據外部環境變化，生成控制指令，控制相關設備行為，滿足智能安防等應用需求。因此，邊緣側主要控制功能應包括采集信息能力感知、設備行為控制等相關功能。 采集信息能力感知要求邊緣側利用多種標準化接入協議感知設備接入；在邊緣對

37、設備進行抽象，并與應用、服務、場景等進行綁定，實現設備對接；通過專用接口，獲取接入設備的采集信息。 設備行為控制要求邊緣側根據設備采集信息， 結合分析功能，生成設備控制指令，并通過南向協議向對應設備下發指令，完成對設備行為的控制。 b.b. 分析分析功能功能 根據設備采集的音視頻信息，利用邊緣節點計算資源，進行本地面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） SDN/NFV/AI 推委會 18 化智能分析處理，是邊緣計算在視頻領域的核心價值所在。一方面，在邊緣側預處理設備產生海量數據信息，進行數據過濾，可以有效降低上云帶寬；另一方面，將計算量大的訓練、推理卸載至邊緣側，可以有效地保障時間敏感應用的

38、處理需求。 邊緣側分析功能具體包括數據導入與預處理功能、智能分析功能。 數據導入與預處理功能是大數據技術與邊緣計算技術的有效結合。在邊緣側對設備產生的海量視頻數據進行導入，并采用流式計算等方式對導入的數據進行預先處理，滿足部分業務的實時計算需求。邊緣視頻監控業務本質上使用了一種基于邊緣計算的視頻圖像預處理技術，通過對視頻圖像進行預處理，刪除圖像冗余信息。 智能分析功能是人工智能技術在邊緣側的重要體現。智能分析功能主要針對邊緣節點上采集的視頻信息進行 AI 加工處理和 AI 算法的管理， 并通過編排功能支撐多算法組合、 調度，實現實時的圖像特征提取、視頻基因分析、視頻文字提取等相關視頻分析處理能

39、力。 c.c. 緩存緩存功能功能 邊緣緩存功能一方面將大量用戶頻繁訪問的視頻業務數據， 臨時緩存到邊緣側，從而降低用戶訪問時延、改善用戶體驗的服務質量，滿足高清視頻點播等視頻業務需求；另一方面，針對上行視頻業務流量，在邊緣側為用戶提供各種類型的存儲服務，實現本地化的數據存SDN/NFV/AI 推委會 面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） 19 儲，減少骨干網流量、避免網絡擁塞、保障數據安全，滿足安防監控等視頻業務需求。 在 “熱” 數據緩存方面， 通過本地 DNS、 流量重定向等緩存模式，在近用戶位置響應視頻業務請求，并利用基于流行度緩存、基于用戶偏好緩存、基于學習緩存等多種緩存策略，實現

40、高效業務緩存機制。緩存功能根據不同視頻業務所需的計算性能與存儲容量， 可以靈活部署在不同的邊緣位置。 利用邊緣存儲優勢，可以選取就近的邊緣節點上傳視頻數據，并優質傳輸鏈路，保障傳輸質量。此外，邊緣側還可以針對傳輸的視頻數據執行加密、脫敏等操作，保障數據安全。為了滿足未來眾多場景各類視頻的用戶需求，邊緣側應提供邊緣文件存儲、邊緣對象存儲、邊緣塊存儲等多種類型存儲方式。 d.d. 管理管理功能功能 邊緣側應支持對邊緣視頻應用/服務的相關管理功能，主要包括應用生命周期管理、運維管理、應用規則管理、資源管理等。 應用生命周期管理支持對應用的生命周期進行管理，具體包括：支持實例化應用；支持終結應用實例；

41、支持查詢應用實例信息； 支持改變應用實例的狀態， 如停止、 啟動等； 支持查詢應用實例的狀態。 運維管理包括平臺配置、性能和故障管理、應用程序監控、遠程服務配置和服務控制、有關平臺功能的信息收集、可用面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） SDN/NFV/AI 推委會 20 服務和可用虛擬資源等。 資源管理利用虛擬化技術對邊緣資源進行有效地管理，通過VIM 采集 CPU、 內存、存儲、 GPU 加速卡和 FPGA 加速卡資源使用量，以及用戶訪問應用的網絡分流流量，并提供北向資源統計信息 API 和公共服務調用的統計信息 API。 應用規則管理包括服務授權、流規則配置以及 DNS 配置等。邊緣

42、管理平臺通過管理相關規則，實現應用和服務的按需調度。 （2） 邊緣形態邊緣形態 a.a. 邊緣設備邊緣設備 目前主流邊緣設備類型包括邊緣服務器、邊緣一體機、邊緣網關等。 邊緣服務器邊緣服務器 目前邊緣服務器通常使用業界通用的 x86 或 ARM 服務器。 邊緣服務器的配置根據部署需求不同， 存在差異。 在機房條件較好的環境下，優先使用通用服務器承載邊緣業務;對于機器學習和人工智能訓練型服務器，可采用專用的 GPU 服務器，小規模計算場景采用通用服務器配置 GPU 卡，其基本部署在城市核心 DC，配合邊緣數據中心實現視頻類類業務。 采用通用服務器方案并使用虛擬化技術，形成資源池，有利于提升資源利

43、用率及對虛擬化資源進行統一管控、運維、監控等。此外，SDN/NFV/AI 推委會 面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） 21 采用通用服務器方案還能避免廠商鎖定問題，有利于后期擴容、升級與維護。 邊緣邊緣一體機一體機 邊緣一體機往往集成了計算、存儲、網絡等硬件資源、虛擬化能力以及邊緣云軟件平臺，具有快速部署、運維管理簡單等特點。 邊緣一體機適合邊緣機房環境以及部署成本等因素受限的場景。特殊尺寸的邊緣服務器具有尺寸小、功耗低、計算密度高等特性;采用前走線設計，便于維護管理。邊緣一體機有利于利用現有接入和匯聚機房，減少邊緣機房改造，滿足用戶低時延等業務需求，快速開展邊緣計算業務。 邊緣網關邊緣

44、網關 邊緣網關設備通常用于工業互聯網、物聯網等場景，是一類具有較強接入能力和協議轉換能力的計算設備。 邊緣網關通常具有 RS 232、RS 485、RJ45、USB 等有線接入能力，以及 4G/5G、專用無線芯片、藍牙等無線接入能力。在協議轉換方面，根據應用場景不同，邊緣網關將多種不同的南向接入協議轉換為 MQTT 等標準北向協議。 在滿足接入與協議轉換能力的基礎上， 邊緣網關通常具備一定的計算存儲能力，可部署運行邊緣應用，提供輕量化的大數據與人工智能服務。 b.b. 邊緣平臺邊緣平臺 目前主流邊緣平臺包括多接入邊緣計算平臺及邊緣 IoT 平臺等。 面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） S

45、DN/NFV/AI 推委會 22 多接入邊緣計算平臺多接入邊緣計算平臺 以ETSI定義的MEC參考架構為代表的多接入邊緣計算平臺 （MEP） ，主要實現邊緣數據中心的分流規則管理、DNS 管理、API 網關能力等功能，它是從邊緣網元和應用訪問端點之間的控制模塊，實現更精細的邊緣訪問管理控制。MEP 主要功能包括： MEP 為實現 MEC 應用發現、發布、使用以及提供 MEC 服務提供環境。 MEP 根據來自 MEPM、MEC APP、MEC Service 的數據流路由規則完成數據面路由轉發規則的控制。 MEP 接收 MEPM 的 DNS 配置信息完成 DNS 代理/服務器的配置。 邊緣邊緣

46、IoTIoT 平臺平臺 邊緣 IoT 平臺為物聯網的萬物互聯提供安全、可靠、穩定的終端接入、 協議適配、 數據路由、 數據存儲、 數據分析、 應用使能等功能。邊緣 IoT 平臺的位置如圖 3 所示。 SDN/NFV/AI 推委會 面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） 23 圖 3 邊緣 IoT 平臺 邊緣 IoT 平臺具有如下功能： 連接服務：提供設備聯網功能，支持設備通過各種無線或有線的通信方式接入網絡，并支持各種網絡傳輸協議； 設備服務：提供設備基礎管理功能，包括設備的鑒權管理、數據協議解析、 消息路由、 設備影子數據及元數據管理功能； 數據服務：提供設備數據的基本管理功能，包括設備的

47、上下行日志存儲，以及一些數據指標的聚合分析，如平均值、最大、最小值等； 使能服務：提供應用使能服務，主要是為上層或第三方應用提供按規則和條件進行數據訂閱和數據轉發的服務。包括應用注冊、規則引擎、數據流轉服務； 其它：包括基礎的安全服務、控制臺和監控服務。安全服務提供基本物聯網安全機制；可視化控制臺提供邊緣 IoT 平臺面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） SDN/NFV/AI 推委會 24 與客戶交互的界面；可視化監控提供服務可用性及風險監控能力。 2.4. 邊云協同邊云協同 隨著 VR/AR、 4K/8K、云游戲等技術的迅速發展， 視頻類應用越來越場景化和多樣化，更大的數據量、更強的交互

48、性以及用戶對應用體驗的更高要求，都對視頻類應用及業務承載網絡提出了新的挑戰，在保障高帶寬的同時，要兼顧視頻類應用的低時延需求。 為滿足視頻類應用發展需求，邊緣計算與云計算需要從資源、數據、應用、服務四個維度進行緊密協同，并在中心云的統一管理下，實現邊緣節點之間協同。 （1） 資源協資源協同同 云邊協同的作用之一，是在評估可用資源和資源需求的情況下，完成業務的部署和調度和負荷分擔。 調度過程需依據業務的資源占用、流量、 運行狀態等， 從全局視角， 對計算資源、 網絡互聯帶寬和延時、存儲資源和應用軟件資源完成調度和配置，以達到全局的業務整合。 計算資源協同方面，邊緣側根據業務需求，提供不同類型的虛

49、擬化設備，如計算增強型、GPU 渲染增強型、存儲增強型等不同設備。服務商對邊緣節點部署的服務應具備精準監控與調度能力， 在邊緣節點計算資源不足時， 可以調用云端資源進行補充； 存儲資源協同方面，在邊緣節點存儲熱度高、定制化的內容，在云端存儲區域長尾內容，將邊緣節點有限的存儲能力與云端存儲進行聯動，以發揮最大價值；SDN/NFV/AI 推委會 面向視頻領域的邊緣計算白皮書（2020） 25 網絡資源協同方面， 可以在邊緣側實現用戶多路接入、 邊云多路互通。當網絡發生擁塞的時候，運行在云側的網絡控制器可以及時感知，并將流量引入到較為空閑的鏈路上。 為滿足邊云資源協同的需求，要求邊緣側設備具備虛擬化

50、能力，提供 IoT 管理方式， 豐富的北向接口提供精準的狀態反饋與管理顆粒度；云端除了集中算力和存儲資源外，亦需強化對終端、邊緣設備的南向管控。 （2） 數據協同數據協同 在基于視頻類應用的邊緣計算場景中， 邊緣與云端數據的有效協同是為用戶提供優質視頻服務的必要條件。邊緣側可以提供區域化、個性化的本地服務，同時降低回傳網絡負載壓力；與此同時，邊緣側也可以將接入的本地資源與網絡其它部分隔離， 將敏感信息或隱私數據控制在區域內部。 對于視頻類數據，應具備三種數據協同能力： 精準分發精準分發 邊緣計算的特點是靈活、分散、數量大，邊緣節點與云端應搭建精準分發調度體系，通過創建精確調度索引，實現海量數據