5G与边缘计算协同发展

5G在世界范围内的蓬勃发展，低延迟、高带宽的特性需要不断的强化，还需要处理海量的数据，多接入边缘计算MEC（Multi-Access Edge Computing）迎来了高速发展阶段，同时多接入边缘计算MEC也正在成为辅助实现5G愿景的的利器。

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基于5G边缘计算的深度学习架构与应用

针对深度神经模型在网络边缘难以训练的问题，构建了一种基于5G边缘计算的深度学习模型训练架构。架构利用5G边缘计算接入网打通边缘智能设备与边缘计算层的数据通信，模型训练过程采用各边缘计算节点利用本地数据进行全模型训练，再由中心服务器进行模型参数汇集和更新的分布式训练模式，既保证了模型训练的数据集多样性，又减少了网络压力和保障了本地数据隐私，是一种非常具有潜力的深度学习边缘计算架构

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5G多接入边缘计算系统的部署方案解析

多接入边缘计算（MEC）作为云计算的演进，将应用程序托管从集中式数据中心下沉到网络边缘，更接近消费者和应用程序生成的数据，在靠近移动用户的网络边缘提供IT和云计算的能力，并利用网络能力开放获得高带宽、低延迟、近端部署优势，从而产生新的业务和收入的机会，创造出新的商业模式。

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5G为什么要用边缘计算？

　边缘计算的核心特点与章鱼的生理特征十分相似，章鱼作为无脊椎动物中智商最高的一种动物，拥有巨量的神经元，其中脑部占有40%，其余60%全部分布在八条腿（腕足）上。逃跑、捕猎异常迅速，八条腿被安排得明明白白，不会缠绕也不会“打架”，而这得益于章鱼类似分布式计算的“多个小脑+一个大脑”。

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边缘计算在5G中的应用研究

　随着我国 5G 商用牌照的发放和 5G 网络建设的日益加快，边缘计算作为 5G 的关键技术之一，在靠近用户端即网络边缘就近提供内容分发和存储计算服务，以减少数据处理和服务交付的时延。本文通过分析边缘计算与云计算和内容分发网络的区别入手，着重研究了边缘计算在 5G 中的应用场景。

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实现5G愿景的重大利器：MEC（多接入边缘计算）

多接入边缘计算MEC（Multi-Access Edge Computing）技术的概念最早提出于2009年卡内基梅隆大学所研发的cloudlet计算平台。2014年，欧洲电信标准协会（ETSI）正式定义了MEC的基本概念并成立了MEC规范工作组，开始启动相关标准化工作。2016年，ETSI将此概念扩展为多接入边缘计算，并将移动蜂窝网络中的边缘计算应用推广至其他无线接入网络（如Wi-Fi）。在ETSI的推动下，包括3GPP及中国通信标准化协会（CCSA）在内的其他国际及中国标准化组织也相继启动了相关工作。目前，MEC已经发展演进为5G移动通信系统的重要技术之一。

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多接入边缘计算在医疗行业中的应用

随着5G商用时代的全面推进，边缘计算成为助力创新应用服务的强力助推技术，是各互联网头部企业、设备厂商、垂直行业和运营商等竞相抢占的具有新机遇和挑战的领域。2018 年 4 月,《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》提出了促进互联网与医疗健康深度融合发展的一系列政策措施，明确要求提升医疗机构基础设施保障能力，重点支持高速宽带网络普遍覆盖城乡各级医疗机构。面向远程医疗、医疗信息共享等需求，鼓励电信企业向医疗机构提供优质互联网专线、虚拟专用网（ VPN ）等网络接入服务，推进远程医疗专网建设，保障医疗相关数据传输服务质量，支持各医疗机构选择使用高速率高可靠的网络接入服务。

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5G+工业互联网在大型石化项目中的应用实践

石油化工行业属于典型的流程工业，工程质量管理难度很大。目前的管理方法主要停留在对文档标准化管理和人工现场巡查的层面，缺乏有效的与工程施工现场结合的手段。在石化行业大型工程项目管理过程中，基于5G专网、物联网、人工智能和边缘计算等技术融合进行管理，可以很好地解决人员合规、行为识别、生产安全管控、质量管控、隐蔽工程追溯、环境风险感知、风险预警、实时告警等痛点问题，有广阔的应用前景和应用价值。

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