2025通信服务行业边缘计算发展动向

2025通信服务行业边缘计算发展动向前言边缘计算——通信服务行业从“连接”到“智能”的关键一跃在数字经济加速渗透的2025年，通信服务行业正站在“算力下沉”与“智能普及”的历史拐点上随着5G网络规模部署进入深化阶段、工业互联网、车联网、AR/VR等新兴应用场景对低延迟、高可靠、大容量的需求持续爆发，传统“云中心”架构已难以满足“数据就近处理、智能实时响应”的核心诉求边缘计算作为一种将算力、存储、网络能力下沉至数据产生端的技术范式，正从“技术概念”快速走向“产业实践”，成为通信服务行业支撑千行百业数字化转型的关键基础设施从通信服务行业视角看，边缘计算的发展不仅是技术层面的升级，更是行业价值定位的重构——从“管道连接者”向“算力服务者”的转型在2025年，我们看到边缘计算正深度融入通信网络架构，与5G、AI、物联网等技术形成协同效应，在提升用户体验、降低网络成本、支撑关键业务等方面展现出不可替代的价值本报告将从技术演进、应用场景、行业趋势、挑战与机遇、典型案例五个维度，系统剖析2025年通信服务行业边缘计算的发展动向，为行业从业者提供全面的参考视角

一、技术演进边缘计算在通信服务行业的基础能力升级边缘计算的发展不是孤立的技术革新，而是通信网络、计算架构、智能化技术深度融合的结果2025年，随着通信服务行业对边缘计算的持续投入，其技术基础正从“单点部署”向“泛在化、智能化、低功耗”方向演进，逐步构建起支撑复杂场景的核心能力第1页共19页

（一）硬件架构从“通用服务器”到“分布式边缘节点”的形态重构边缘计算的硬件部署形态，直接决定了其服务能力的覆盖范围和响应效率2025年，通信服务行业在边缘节点硬件架构上呈现出“分层化、场景化、轻量化”的特点

1.核心边缘节点向“云边协同数据中心”演进在城域和区域级场景，边缘计算已不再局限于传统的“边缘服务器”，而是发展为与云数据中心深度协同的“边缘云节点”这类节点通常部署在城市核心机房或靠近用户侧的通信机房，集成计算、存储、网络资源，可提供与中心云相当的算力和存储能力以中国移动“移动云+边缘云”战略为例，2025年其边缘云节点已实现全国31省覆盖，节点数量较2023年增长120%，单节点平均算力达500TOPS，可支撑中小规模工业互联网、智慧医疗等场景的实时数据处理需求

2.接入边缘节点向“轻量化、低功耗”终端设备下沉在靠近用户或数据产生端的“接入边缘”，硬件形态正从高性能服务器转向更轻量化的边缘网关、智能终端等设备例如，5G基站内置边缘计算模块的方案已成为主流——华为、中兴等设备商推出的5G基站边缘计算单元（ECU），可在基站侧完成数据预处理和实时响应，将端到端延迟从传统的毫秒级降至微秒级此外，针对物联网场景的低功耗边缘设备（如智能传感器、边缘路由器）也在快速迭代，2025年，支持5G+边缘计算的低功耗广域网（LPWAN）设备成本较2023年下降40%，部署密度提升至每平方公里5000个节点，为智慧城市、农业物联网等大规模场景提供了硬件基础

3.特殊场景边缘节点定制化硬件满足差异化需求第2页共19页在工业制造、车联网等特殊场景，边缘节点呈现“定制化”趋势例如，工业场景的边缘网关需满足-40℃~70℃宽温环境、抗电磁干扰等工业级要求，2025年，华为与三一重工联合开发的工业边缘网关已实现IP68防护等级，可在复杂车间环境下稳定运行；车路协同场景的路侧单元（RSU）则集成了边缘计算与V2X通信能力，单台RSU可同时接入1000辆以上车辆数据，并完成实时协同决策，2025年，国内某城市试点的智能网联道路已部署2000+台边缘增强型RSU，支撑L4级自动驾驶的实时响应

（二）协议与网络从“独立通信”到“云边端一体化协同”的协议优化边缘计算的高效运行，依赖于边缘节点、中心云、终端设备之间的“无缝协同”，而协议与网络技术的优化是实现这一目标的关键2025年，通信服务行业在边缘计算协议与网络层面的进展主要体现在以下三方面

1.5G协议深度适配边缘计算需求3GPP R18/R19标准的商用推动了5G网络与边缘计算的深度融合在R18阶段，3GPP明确了边缘计算与5G网络切片的协同机制，通过“网络切片选择辅助信息（NSSAI）”和“边缘节点标识（ENI）”，实现边缘计算任务在指定边缘节点的精准调度；R19标准进一步引入“边缘云-核心网协同接口（E-CN2）”，使边缘节点可直接访问核心网用户面数据，减少数据回传延迟以中国电信5G网络为例，2025年其5G网络已实现边缘计算任务的端到端时延控制在20ms以内，支撑了远程手术、工业控制等对时延敏感的场景

2.边缘-云协同协议从“紧耦合”到“松耦合”第3页共19页为解决中心云与边缘节点的协同效率问题，通信服务行业探索出“松耦合+动态调度”的边缘-云协同协议例如，中国移动推出的“边缘云协同协议（ECP）”，通过“数据同步策略”和“计算任务迁移算法”，可根据业务需求动态决定数据在边缘或云端的存储与计算位置——对于实时性要求高的工业控制数据，在边缘节点本地处理；对于需要长期分析的用户行为数据，回传至中心云存储2025年，该协议已在某汽车工厂的智能产线中应用，通过边缘-云协同，将产线数据处理效率提升3倍，同时降低中心云带宽成本40%

3.低功耗广域网（LPWAN）协议优化边缘接入在物联网场景，LPWAN协议（如LoRaWAN、NB-IoT）通过优化数据传输机制，进一步降低边缘设备的功耗和接入复杂度2025年，通信服务行业推出的“增强型LPWAN协议（eLPWAN）”支持每节点每天100次数据传输仅需1节AA电池供电，续航时间可达5年以上；同时，eLPWAN协议与边缘计算网关的“即插即用”能力提升，设备部署时间从传统的2小时缩短至10分钟，极大降低了物联网边缘部署的门槛

（三）智能化技术AI与边缘计算的深度融合，从“数据处理”到“智能决策”边缘计算的核心价值不仅在于“就近处理数据”，更在于通过智能化技术实现“实时智能决策”2025年，AI技术在边缘节点的部署和应用已成为行业共识，推动边缘计算从“算力中心”向“智能大脑”进化

1.边缘AI推理轻量化模型与硬件加速结合针对边缘设备算力有限的问题，通信服务行业通过“模型轻量化”和“专用AI芯片”实现边缘AI推理能力例如，华为昇腾推出的昇腾310B3边缘AI芯片，单芯片算力达200TOPS，支持INT4/INT8第4页共19页量化推理，可在边缘节点部署轻量化的目标检测、语音识别模型；中国移动联合地平线推出的“边缘AI加速模块”，通过“模型压缩+动态调度”技术，可将复杂AI模型的推理延迟从秒级降至毫秒级，在智慧零售场景中，边缘节点可实时完成商品识别、库存预警等任务，准确率达

99.2%

2.联邦学习在边缘数据安全中的应用数据隐私是边缘计算在金融、医疗等敏感行业落地的核心障碍2025年，通信服务行业将联邦学习技术与边缘计算结合，推出“边缘联邦学习框架”，实现“数据不动模型动”的安全协同例如，某银行在其ATM机边缘节点部署联邦学习模型，用户数据在本地完成特征提取和模型训练，仅将模型参数上传至中心服务器，既避免了用户数据泄露风险，又通过多机构数据协同提升了反欺诈模型的准确率，较传统模式提升15%

3.边缘智能调度基于业务需求的动态资源分配边缘计算节点资源有限，如何实现资源的高效分配是关键2025年，通信服务行业引入“边缘智能调度引擎”，通过AI算法实时分析业务需求（如时延、带宽、算力），动态分配边缘节点资源例如，在大型活动（如音乐节）场景，中国铁塔部署的边缘计算节点通过智能调度引擎，可根据实时用户数量（通过5G基站定位数据）动态调整边缘服务器算力，高峰期每节点算力提升50%，保障直播、AR互动等业务的流畅体验，同时降低资源浪费

二、应用场景从“单点突破”到“生态渗透”的行业落地边缘计算的价值最终要通过具体场景的落地来体现2025年，通信服务行业在边缘计算的应用场景已从早期的“试点探索”进入“规第5页共19页模化渗透”阶段，在工业互联网、车联网、智慧医疗等核心领域形成了成熟的解决方案，展现出巨大的商业价值和社会价值

（一）工业互联网边缘计算重构“实时生产”与“柔性制造”工业互联网是边缘计算落地最成熟的场景之一传统工业场景中，生产数据需回传至中心云处理，导致延迟高、响应慢，难以满足实时控制需求边缘计算通过在工厂本地部署算力，实现“数据实时分析、问题即时处理”，推动工业生产向“智能化、柔性化”升级

1.工业实时控制毫秒级响应保障生产安全与效率在汽车制造、半导体等精密制造领域，边缘计算可对生产设备状态进行实时监控和控制例如，某新能源汽车工厂部署边缘计算节点后，通过对生产线机器人的动作数据（位置、速度、扭矩）进行实时分析，可提前

0.5秒预测设备故障，避免因停机造成的损失（单条产线月均减少停机时间20小时）；在半导体晶圆检测环节，边缘节点通过AI视觉识别技术，实时检测晶圆缺陷，检测效率较传统人工提升10倍，缺陷识别准确率达

99.8%

2.柔性生产调度动态资源分配支撑多品种小批量生产传统工业生产模式下，产线切换需人工调整，耗时且成本高边缘计算结合AI算法，可实现生产资源的动态调度例如，某电子代工厂通过边缘计算节点收集各产线订单数据、设备状态、物料库存等信息，实时优化生产排程，订单响应时间从24小时缩短至2小时，小批量订单的生产周期缩短50%，同时设备利用率提升15%

3.预测性维护从“被动维修”到“主动预防”工业设备的故障往往导致巨大损失，边缘计算通过对设备振动、温度、电流等数据的实时采集和分析，可提前预测故障风险例如，某风电企业在风机部署边缘计算节点，通过分析叶片振动数据，可提第6页共19页前30天预测轴承磨损情况，维修成本降低40%，设备故障率下降25%；某水泥企业在窑炉部署边缘计算模块，实时监测温度和压力数据，预测性维护使窑炉使用寿命延长1年

（二）车联网边缘计算支撑“安全驾驶”与“智能交通”随着自动驾驶技术向L4/L5级演进，车路协同成为关键支撑，而边缘计算是实现车路协同的核心技术2025年，通信服务行业通过边缘计算与5G网络的深度融合，在车联网领域已实现从“单车智能”到“车路云一体化智能”的跨越

1.低延迟V2X通信保障自动驾驶安全决策自动驾驶需要车辆之间、车辆与基础设施之间的实时信息交互，边缘计算通过在路侧部署边缘节点，可降低通信延迟至10ms以内，满足安全驾驶需求例如，在某城市智能网联试点中，路侧边缘节点（RSU）实时接收周边车辆的位置、速度、航向等数据，通过边缘计算节点进行融合分析，提前向车辆预警碰撞风险，试点区域自动驾驶事故率较人工驾驶降低80%

2.智能交通信号控制动态优化提升通行效率传统交通信号控制依赖固定配时方案，难以应对实时交通流量变化边缘计算通过实时采集路口摄像头、传感器数据，动态调整信号配时例如，北京市交管局部署的边缘计算节点，每30秒更新一次路口车流量数据，通过AI算法优化信号配时，主干道通行效率提升30%，晚高峰平均车速从25km/h提升至35km/h；在学校周边，边缘节点可根据上下学时段自动调整信号，减少学生等待时间，试点区域学生通行安全率提升95%

3.车路协同出行服务丰富用户体验第7页共19页边缘计算还可支撑车路协同的增值服务，提升用户出行体验例如，某车企与通信运营商合作，在高速公路部署边缘计算节点，为自动驾驶车辆提供实时路况、应急救援、充电桩位置推荐等服务；在停车场场景，边缘节点通过车牌识别与边缘AI算法，实现“无感支付、自动泊车”，用户停车时间从平均5分钟缩短至90秒，停车场周转率提升2倍

（三）智慧医疗边缘计算推动“远程医疗”向“精准化、实时化”升级医疗数据的敏感性和实时性要求，使得边缘计算在医疗场景中具有独特优势2025年，通信服务行业通过边缘计算在医院本地部署算力，解决远程医疗的延迟、隐私等问题，推动优质医疗资源下沉

1.远程手术低延迟支撑精准操作远程手术对端到端延迟要求极高（需控制在100ms以内），传统云中心架构难以满足边缘计算通过在手术中心部署边缘节点，直接处理手术机器人数据，将延迟降至50ms以下例如，北京某三甲医院通过5G+边缘计算技术，成功完成300公里外的远程肝脏肿瘤切除手术，手术精度与本地手术相当，患者术后恢复时间缩短3天；在基层医院，边缘节点可实时将手术影像数据回传至上级医院专家，辅助基层医生完成精准操作，提升基层诊疗水平

2.实时健康监测慢性病管理的“贴身管家”针对高血压、糖尿病等慢性病患者，边缘计算可实现健康数据的实时采集与分析例如，某健康管理机构为慢性病患者配备边缘计算模块的智能手环，实时监测心率、血糖、血压等数据，异常时立即通过5G网络回传至医院边缘节点，医生可及时干预，降低急症发生率；第8页共19页在疫情防控中，边缘计算节点可在社区、隔离点实时分析核酸检测样本数据，检测结果从4小时缩短至30分钟，提升疫情响应效率

3.医疗设备智能化边缘AI提升诊断精度边缘计算与AI的结合，使医疗设备具备更强的智能化诊断能力例如，某医疗设备厂商推出的边缘AI超声设备，可在本地完成图像分析，实时生成病灶定位和风险评估报告，诊断准确率达95%，较传统人工诊断提升15%；在基层医院，边缘节点可对CT影像进行预处理，提取关键特征后回传至上级医院，辅助专家诊断，缩短诊断时间从2小时至15分钟

（四）其他新兴场景AR/VR、智慧城市、能源等领域的快速渗透除上述核心场景外，边缘计算在AR/VR、智慧城市、能源等领域也展现出快速渗透的趋势

1.AR/VR低延迟保障沉浸式体验AR/VR对视觉清晰度、交互延迟要求极高，边缘计算通过在用户侧部署边缘节点，降低数据传输延迟和带宽需求例如，某VR教育平台通过边缘节点在本地渲染3D教学内容，延迟从传统的200ms降至30ms，学生佩戴VR设备可获得“无卡顿”的沉浸式学习体验；在工业AR领域，边缘节点实时处理设备维修数据，通过AR眼镜为远程专家提供“第一视角”指导，维修效率提升2倍，培训成本降低60%

2.智慧城市“感知-分析-决策”闭环支撑精细化治理智慧城市的核心是通过“感知层-网络层-决策层”的闭环，实现城市治理的精细化边缘计算在感知层和决策层的部署，使城市数据处理更高效例如，在某智慧城市试点中，边缘节点实时采集交通、环境、安防等数据，通过AI算法分析后，动态调整交通信号、启动智能路灯、预警安全隐患，试点区域城市运行效率提升25%，居民满意度第9页共19页达92%；在城市应急场景，边缘节点可快速响应突发事件（如火灾、地震），实时分析现场数据并生成疏散路线，救援效率提升40%

3.能源领域边缘计算提升电网与新能源的协同效率能源行业对数据实时性和可靠性要求高，边缘计算可支撑分布式能源的高效管理例如，某电网公司在变电站部署边缘计算节点，实时监测电力负荷和设备状态，通过AI算法优化电网调度，新能源消纳率提升10%；在风电/光伏电站，边缘节点实时分析气象数据和设备运行状态，预测发电量并优化储能系统充放电，电站收益提升15%

三、行业趋势通信服务与边缘计算的深度融合2025年，通信服务行业与边缘计算的融合已从“技术叠加”进入“战略协同”阶段，呈现出“网络-算力-应用”三位一体的发展趋势，通信运营商、设备商、云厂商等产业链各方正通过合作共建，推动边缘计算从“单点服务”向“生态服务”转型

（一）通信运营商从“管道服务商”向“边缘服务提供商”转型传统通信运营商的核心业务是“管道连接”，但随着边缘计算的发展，其角色正从“网络基础设施提供者”向“边缘算力服务整合者”转变2025年，运营商在边缘计算领域的战略布局呈现以下特点

1.边缘云资源规模化布局，构建“2+4+31+X”网络架构中国电信、中国移动等运营商已明确提出边缘云网络架构例如，中国移动“2+4+31+X”架构中，“2”为国家中心节点，“4”为区域中心节点，“31”为省级节点，“X”为边缘节点，通过这种分层架构，实现全国边缘云资源的统一调度；截至2025年Q1，中国移动边第10页共19页缘云节点已覆盖全国300+城市，边缘云资源池容量达5000PFlops，可满足中小规模企业的算力需求

2.推出边缘计算订阅服务，从“硬件销售”转向“服务变现”运营商不再单纯销售边缘硬件，而是通过“算力订阅”“带宽租赁”等服务模式，实现边缘计算价值的持续变现例如，中国移动推出的“边缘计算按需服务”，企业可根据需求灵活选择“算力包”（100TOPS/天、500TOPS/天等），按使用量付费，单家企业年均服务收入达数百万元；中国电信与某制造企业合作，提供“边缘云+工业软件”打包服务，帮助企业快速部署智能产线，服务费用较传统自建模式降低30%

3.联合行业伙伴共建垂直行业边缘平台运营商通过开放边缘计算API接口，联合行业伙伴共建垂直行业平台例如，中国移动与华为、用友等合作，推出“工业边缘云平台”，为制造企业提供从边缘节点部署、数据采集到工业APP开发的全流程服务；中国电信与商汤科技合作，在智慧零售场景推出“边缘AI视觉平台”，支持商品识别、库存管理等功能，已服务全国1000+连锁超市

（二）产业链协同芯片-设备-云-应用的“一体化”合作边缘计算的发展需要产业链各方协同发力，2025年，通信服务行业的产业链协同呈现“从单点合作到生态共建”的深化趋势，形成“芯片厂商提供算力、设备商提供网络、云厂商提供平台、应用厂商提供场景”的分工模式

1.芯片厂商推出边缘专用芯片，提升算力效率为满足边缘场景的低功耗、高性能需求，芯片厂商推出专用边缘AI芯片例如，华为昇腾310B3边缘芯片、地平线征程6芯片、英伟第11页共19页达Jetson AGXOrin芯片，单芯片算力达100-200TOPS，功耗控制在30W以内，可满足工业网关、路侧单元等设备的部署需求；2025年，边缘芯片市场规模预计达50亿美元，年复合增长率超35%，推动边缘算力成本持续下降

2.设备商硬件与边缘软件深度融合通信设备商不再单纯提供硬件，而是将边缘计算软件能力集成到硬件产品中例如，中兴通讯推出的5G基站边缘计算单元（ECU），内置边缘AI推理模块，可直接在基站侧完成数据预处理和实时响应，端到端延迟降至10ms；爱立信与微软合作，将Azure IoTEdge软件集成到基站设备中，支持第三方应用快速部署，已在欧洲运营商的边缘试点中应用

3.云厂商边缘云平台开放与生态整合云厂商凭借其平台能力，加速边缘计算生态的构建例如，阿里云推出“边缘计算节点服务（ECS）”，提供从边缘节点部署到应用迁移的全生命周期管理；AWS Outposts在企业数据中心部署边缘节点，支持混合云协同，企业可将核心业务部署在边缘，非核心数据回传至中心云；2025年，全球边缘云市场规模预计达120亿美元，云厂商在边缘计算市场的份额将超过40%

（三）商业模式创新从“单一服务”到“场景化解决方案”边缘计算的价值最终要通过商业模式落地，2025年，通信服务行业在边缘计算领域的商业模式呈现“场景化、定制化、生态化”的创新趋势

1.“边缘+行业软件”的打包服务为降低企业部署门槛，通信服务行业推出“边缘硬件+行业软件”的打包解决方案例如，中国电信与某工业软件厂商合作，推出“智第12页共19页能工厂边缘套餐”，包含边缘网关、数据采集软件、MES系统（制造执行系统），企业无需自行开发，直接部署即可实现生产数据实时分析，套餐价格较单独采购降低25%，已服务500+制造企业

2.“算力共享”与“按需调度”模式在非核心场景，边缘算力资源可通过共享提升利用率例如，某运营商推出的“边缘算力集市”，企业可将闲置边缘算力资源（如非高峰时段的服务器算力）共享给其他企业，按使用时长获得收益；2025年，国内边缘算力共享平台已接入1000+企业节点，共享算力规模达100PFlops，资源利用率提升40%

3.“边缘计算+碳足迹管理”的绿色模式随着“双碳”目标推进，边缘计算通过降低数据传输能耗，助力企业实现绿色转型例如，某能源企业通过边缘计算节点在风电场本地处理数据，减少数据回传至中心云的能耗，年碳排放量降低12%；通信运营商推出“边缘计算绿色认证”，为采用边缘计算的企业提供碳减排证明，帮助企业获得政策补贴和市场认可

四、挑战与机遇行业发展的现实瓶颈与破局方向尽管边缘计算在通信服务行业呈现快速发展态势，但在技术、成本、安全、标准等方面仍面临诸多挑战深入分析这些挑战并探索破局方向，是推动边缘计算持续健康发展的关键

（一）核心挑战技术、成本、安全与标准的多重考验

1.技术挑战网络切片质量与跨域协同难题边缘计算需要网络切片提供差异化的带宽、时延、可靠性保障，但当前5G网络切片的质量仍难以满足复杂场景需求例如，某车联网试点中，因网络切片资源竞争，自动驾驶车辆在高峰期出现200ms的时延波动，影响驾驶安全；此外，不同运营商、不同区域的边缘节点第13页共19页之间缺乏统一的协同协议，导致跨域数据流转困难，2025年调研显示，约60%的企业认为“跨域协同效率低”是边缘计算落地的主要障碍

2.成本挑战硬件部署与维护成本高企边缘节点的硬件成本和部署维护成本是制约其大规模应用的关键以工业场景为例，单个边缘网关成本约5-10万元，某汽车工厂部署100个边缘节点需投入500-1000万元；在偏远地区，边缘节点的电力供应、散热、网络接入成本更高，某偏远矿区边缘计算试点因维护成本过高，项目在6个月后被迫暂停2025年，边缘计算硬件成本较2023年下降30%，但仍比中心云算力成本高2-3倍，中小微企业难以承担

3.安全挑战数据隐私与边缘节点防护漏洞边缘节点分布广泛、环境复杂，数据安全风险高于中心云2025年，某零售企业边缘节点因未及时更新安全补丁，导致10万+用户消费数据泄露；在工业场景，边缘节点被恶意攻击可能导致生产中断，某化工企业边缘控制系统曾因遭受勒索攻击，生产中断3天，损失超亿元此外，边缘设备的物理安全防护（如防篡改、防拆卸）仍存在漏洞，约45%的边缘节点未部署完善的安全防护机制

4.标准挑战行业标准不统一，应用落地困难边缘计算涉及通信、IT、行业应用等多领域，目前缺乏统一的行业标准例如，边缘节点接口标准、数据格式标准、服务质量标准等仍存在差异，导致不同厂商设备难以互通，某物流企业因使用不同厂商的边缘网关，数据无法互通，系统集成成本增加50%；在车联网领域，V2X通信协议与边缘计算的协同标准尚未完全统一，导致跨厂商车路协同试点难以推进第14页共19页

（二）破局机遇政策、技术、市场的多重驱动尽管挑战重重，但2025年边缘计算仍面临难得的发展机遇，政策支持、技术进步、市场需求的三重驱动将推动其突破瓶颈

1.政策红利新基建与数字经济规划的强力支撑国家“十四五”数字经济规划明确将边缘计算列为关键技术创新方向，地方政府也出台专项补贴政策例如，上海市对边缘计算节点建设给予30%的补贴，单个节点最高补贴500万元；广东省推出“边缘计算产业园区”，为企业提供税收减免和人才支持2025年，全国边缘计算相关政策补贴规模预计达200亿元，直接降低企业部署成本

2.技术突破5G-A与AI大模型推动边缘能力升级5G-A（第五代移动通信增强技术）的商用将为边缘计算提供更强的网络支撑，其峰值速率达100Gbps，时延降至1ms，可满足自动驾驶、远程手术等极致场景需求；AI大模型的轻量化部署（如GPT-4o的边缘版本）使边缘节点具备更强的智能决策能力，2025年，边缘AI模型的推理延迟已降至10ms以内，接近人类决策速度

3.市场需求垂直行业数字化转型的迫切需求据IDC预测，2025年全球边缘计算市场规模将达300亿美元，其中工业互联网、车联网、智慧医疗是主要增长领域例如，中国制造业数字化转型投资中，边缘计算占比从2023年的15%提升至2025年的30%；车联网市场对边缘计算的需求年均增长45%，预计2025年市场规模达50亿美元中小微企业的边缘计算需求也在快速释放，2025年，中小微企业边缘计算部署率预计达25%，较2023年提升15个百分点

4.生态成熟产业链协同加速，降低落地门槛随着通信运营商、设备商、云厂商、行业伙伴的深度协同，边缘计算生态正逐步成熟例如，运营商推出的“边缘计算开放平台”使第15页共19页应用开发商可快速调用边缘算力资源，开发周期从传统的3个月缩短至2周；芯片厂商推出的低成本边缘芯片（如千元级AI加速模块）降低了中小微企业的部署门槛，2025年，边缘计算解决方案的平均交付周期已从12个月缩短至3个月

五、典型案例国内外通信服务企业的边缘计算实践理论与趋势需要实践验证，2025年国内外通信服务企业已在边缘计算领域积累了丰富的实践经验，这些案例为行业提供了宝贵的参考

（一）国内案例从“规模覆盖”到“深度渗透”

1.中国移动雄安边缘云试点，支撑智慧城市与自动驾驶中国移动在雄安新区部署了全国首个“城市级边缘云试点”，构建了“1个区域中心+20个边缘节点”的边缘网络架构，节点覆盖雄安核心区和重点产业园区该边缘云平台支持5G+边缘计算+AI技术，为智慧城市、自动驾驶等场景提供服务智慧城市边缘节点实时处理交通、安防、环境数据，动态优化交通信号、启动智能路灯、预警污染事件，试点区域城市运行效率提升25%；自动驾驶在雄安新区主干道部署边缘增强型RSU，支持L4级自动驾驶车辆的实时协同决策，试点区域自动驾驶车辆通行效率提升40%，事故率下降90%该试点已成为国家“新基建”标杆，带动雄安新区数字经济增长15%

2.中国电信东风汽车车路协同边缘计算项目中国电信与东风汽车合作，在武汉部署“车路协同边缘计算示范项目”，构建“路侧边缘节点+车载终端+云平台”的协同系统第16页共19页路侧边缘节点采用5G+边缘计算技术，每节点可接入1000辆以上车辆数据，实时完成车辆定位、碰撞预警、信号控制；车载终端通过边缘节点与云平台的协同，实现“车-路-云”信息共享，支持自动驾驶车辆的路径规划和应急响应；项目落地后，试点区域交通事故率下降70%，车辆通行效率提升35%，成为国内车路协同的标杆案例

3.中国联通医疗边缘云平台，助力远程手术落地中国联通与北京某三甲医院合作，部署“5G+边缘云医疗平台”，在医院本地部署边缘节点，实现远程手术的低延迟支撑边缘节点集成AI影像分析模块，实时处理手术影像数据，为远程专家提供高清图像和精准标注；通过5G网络与边缘计算，手术机器人的控制指令延迟降至50ms，支持医生远程操作手术器械；项目落地后，成功完成300公里外的远程肝脏肿瘤切除手术，患者术后恢复时间缩短3天，基层医院通过该平台获得上级医院专家支持，诊疗水平提升40%

（二）国际案例从“技术探索”到“商业闭环”

1.ATT零售边缘计算服务，提升顾客体验美国ATT为零售行业推出“边缘计算+AI”解决方案，在商场部署边缘节点，实时分析顾客行为数据边缘节点通过摄像头和传感器采集顾客位置、停留时间、商品互动等数据，结合AI算法预测顾客需求；商家可根据边缘节点分析结果，动态调整商品陈列和促销策略，试点商场销售额提升20%，顾客复购率提升15%；第17页共19页该方案已服务沃尔玛、塔吉特等500+零售企业，2025年相关收入达10亿美元，成为ATT的核心业务之一

2.AWS工业物联网边缘节点，降低制造业成本亚马逊AWS在欧洲部署“边缘计算节点服务”，为工业制造企业提供本地化数据处理能力边缘节点部署在工厂车间，实时采集设备运行数据，通过AI算法预测故障，试点工厂设备停机时间减少40%；边缘节点与AWS云平台协同，将非实时数据（如历史分析数据）回传至云端，本地仅处理实时控制数据，带宽成本降低30%；该服务已服务西门子、博世等200+工业企业，2025年市场份额达欧洲边缘计算市场的35%

3.NTT DOCOMO5G+边缘计算，支撑智慧农业日本NTT DOCOMO在北海道部署“5G+边缘计算智慧农业项目”，为农场提供精准种植解决方案边缘节点部署在农田，实时监测土壤湿度、光照、病虫害等数据，结合AI模型推荐灌溉和施肥方案；通过5G网络和边缘计算，数据传输延迟降至20ms，支持无人机实时巡检和精准播种；试点农场产量提升25%，农药使用量减少30%，该模式已向日本全国推广，带动农业数字化转型结语边缘计算重构通信服务行业的未来2025年，边缘计算已不再是通信服务行业的“新兴技术”，而是支撑数字经济发展的“基础设施”从技术演进来看，边缘计算的硬件架构更泛在、协议更协同、智能化能力更强；从应用场景来看，其已从工业、车联网等核心领域向AR/VR、智慧城市、能源等新兴领域第18页共19页渗透，形成“多点开花”的格局；从行业趋势来看，通信运营商、设备商、云厂商的深度协同，推动边缘计算从“技术产品”向“服务生态”转型尽管面临网络切片质量、成本高企、安全漏洞等挑战，但政策红利、技术突破、市场需求的多重驱动，正为边缘计算的发展注入强劲动力未来，随着5G-A的商用、AI大模型的轻量化部署、产业链协同的深化，边缘计算将在“数据就近处理、智能实时响应”方面发挥更大价值，推动通信服务行业从“连接服务”向“智能服务”跨越，为千行百业的数字化转型提供坚实支撑作为通信服务行业的从业者，我们需以开放的心态拥抱变革，以务实的行动解决挑战，共同推动边缘计算技术的成熟与应用落地，最终实现“万物互联、智能协同”的数字未来（全文约4800字）第19页共19页。