邊緣計算是一種前瞻性的新興計算范式，將對城市化進程中的我國經(jīng)濟社會發(fā)展產生深刻影響，帶來巨大變革。本文從邊緣計算的基本概念入手，探求技術應用背后的系統(tǒng)本質屬性，展望邊緣計算重點應用領域和發(fā)展趨勢。邊緣計算能夠為智慧城市建設提供高效的網(wǎng)絡計算體系架構，構建網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的邊緣開放平臺，提供高效低時延的近端用戶服務。面對隨之而來的機遇和挑戰(zhàn)，提出邊緣計算驅動智慧城市發(fā)展的建議，作出未來智慧城市藍圖的展望。

　　邊緣計算的基本概念

　　近年來，物聯(lián)網(wǎng)和無線網(wǎng)絡廣泛普及，推動著萬物互聯(lián)的應用需求不斷發(fā)展。萬物互聯(lián)不僅包括人與人、人與物，以及物與物的連接，還包括具有語境感知能力、更強計算能力和感知能力的人、物、數(shù)據(jù)、流程、場景等有機融合，從而使得互聯(lián)更有價值。萬物互聯(lián)所涉及的邊緣設備類型十分廣泛，傳感器、智能家電、智能手機，甚至可穿戴設備都將成為萬物互聯(lián)的一部分。因此，位于互聯(lián)網(wǎng)邊緣的終端設備數(shù)量及其產生的數(shù)據(jù)量將會急劇增長。

　　根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司(International Data Corporation)統(tǒng)計數(shù)據(jù)[1]顯示，到2025年，全球將有1500億個終端設備接入網(wǎng)絡，其中超過70%的數(shù)據(jù)將在網(wǎng)絡邊緣進行處理。美國思科公司預計，全球設備產生的數(shù)據(jù)量將從2016年的218ZB增長到2021年的847ZB。隨著邊緣設備所產生數(shù)據(jù)量的增加和計算需求的提升，網(wǎng)絡的時延過大和帶寬不足正逐漸成為傳統(tǒng)云計算的瓶頸問題，然而僅靠增加網(wǎng)絡帶寬并不能滿足海量物聯(lián)網(wǎng)設備和應用對時延的要求，必須在接近數(shù)據(jù)源的邊緣設備上卸載計算任務，從而減少數(shù)據(jù)傳輸并提高響應速度。

　　針對云計算面臨的困境，邊緣計算作為一種新型計算范式被提出，并逐漸成為適應萬物互聯(lián)應用需求的新興計算模式。邊緣計算模型中的邊緣設備具有計算和分析的能力，通過在網(wǎng)絡的邊緣來執(zhí)行計算，為應用開發(fā)者和服務供應商提供計算能力支持[3]。邊緣計算采用了一種分布式計算架構，將主要應用程序、服務和數(shù)據(jù)存儲下沉到網(wǎng)絡的邊緣側，從而使計算更加靠近數(shù)據(jù)源頭。

　　邊緣計算通過將原本在中心節(jié)點處理的大型任務分解成多個小的更易管理的子任務，放置在靠近數(shù)據(jù)源或者用戶服務終端上運行，就近提供邊緣智能服務，從而降低網(wǎng)絡通信和服務交付的時延，減少云端壓力，并且產生更快的網(wǎng)絡服務響應，滿足行業(yè)的實時業(yè)務、智能應用、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。

　　2017年，加州大學伯克利分校Michael I. Jordan教授(美國科學院、美國工程院、美國藝術與科學院三院院士)領銜發(fā)布的人工智能研究報告，指出邊緣—云端融合是支撐未來人工智能應用的九大關鍵技術之一。相較于傳統(tǒng)的云計算，邊緣計算的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下三個方面。

　　就近實時計算。云計算需要將數(shù)據(jù)上傳到中心節(jié)點進行處理，由于網(wǎng)絡帶寬的限制，將邊緣設備產生的海量數(shù)據(jù)上傳到云計算中心會造成巨大的網(wǎng)絡負擔，而物聯(lián)網(wǎng)應用往往具有高實時性需求，比如無人駕駛要求每一個動作都要在10毫秒內完成，云計算在傳輸數(shù)據(jù)的過程中造成的巨大時延顯然無法滿足如此實時性需求。與之相反，邊緣計算能夠將算力部署在網(wǎng)絡中離各個操作邏輯最近的地方(如移動蜂窩基站)，從而保證自動駕駛車輛可以實時對車輛感知數(shù)據(jù)進行處理。

　　本地化數(shù)據(jù)保護。物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)與用戶的生活息息相關，將這些數(shù)據(jù)上傳到云計算中心會增加泄露用戶隱私數(shù)據(jù)的風險。而邊緣計算數(shù)據(jù)的收集和計算都在本地或邊緣節(jié)點上進行，不用上傳到云端，重要敏感的信息不必經(jīng)過網(wǎng)絡傳輸，從而有效避免了隱私泄漏問題。數(shù)據(jù)中心和終端設備位于與用戶鄰近的位置，也就減少了網(wǎng)絡傳輸?shù)挠绊?。同時，物聯(lián)網(wǎng)設備很容易受到網(wǎng)絡攻擊，邊緣計算的分布式架構天然具有抵御這種攻擊的特性，具有更高的可靠性和容錯性。

　　減少云端數(shù)據(jù)傳輸。隨著聯(lián)網(wǎng)的設備越來越多，云數(shù)據(jù)中心的計算量和數(shù)據(jù)傳輸量越來越大，網(wǎng)絡的傳輸壓力也越來越大。而在邊緣計算模式下，由邊緣服務器提供算力對存儲的本地數(shù)據(jù)進行計算，與云端服務器交互的數(shù)據(jù)減少，顯著降低了所占用的網(wǎng)絡寬帶，從而減少了進入核心網(wǎng)絡的流量消耗和云計算中心的算力損耗，同時也實現(xiàn)了降低能耗的目的。

　　由于邊緣計算潛在的巨大產業(yè)價值，世界各個國家和地區(qū)均大力推動邊緣計算技術的研發(fā)。2019年歐盟委員會及歐盟“地平線2020”(Horizon 2020)研究及創(chuàng)新計劃聯(lián)合資助實施邊緣計算項目DECENTER，用于研發(fā)可以實現(xiàn)無縫部署智能應用的邊緣計算平臺，同時提供可控的安全和隱私保護。美國國家科學基金會(NSF)發(fā)布2017～2019年CNS(Computer and Network Systems)核心計劃，重點支持邊緣計算研究項目。

　　2018～2019年我國國家重點研發(fā)計劃“先進網(wǎng)絡制造”“物聯(lián)網(wǎng)與智慧城市”專項中，也把邊緣計算作為重點課題列入。在工業(yè)界，各大廠商和巨頭公司也在紛紛布局邊緣計算。AT&T、微軟、Amazon、阿里、騰訊等公司均發(fā)布了邊緣計算戰(zhàn)略，華為、英特爾等廠商紛紛牽頭成立邊緣計算產業(yè)聯(lián)盟，歐洲電信標準化協(xié)會(ETSI)發(fā)布5G邊緣計算白皮書。經(jīng)過幾年的技術積累，目前邊緣計算處于快速發(fā)展階段。
 

 

　　邊緣計算的主要應用領域和發(fā)展趨勢

　　在萬物互聯(lián)時代，邊緣計算正在引領社會發(fā)展的未來。邊緣計算主要存在于以下一些應用領域。

　　智能家居。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使家庭環(huán)境變得更加智能，市場上出現(xiàn)越來越多的智能家居，例如掃地機器人、智能燈光、智能門窗等。[4]在云計算主導的時代，家居所感知產生的數(shù)據(jù)主要是通過無線網(wǎng)絡發(fā)送到云數(shù)據(jù)中心，一些比較耗時耗資源的任務由云端統(tǒng)一進行處理。而隨著邊緣計算的發(fā)展，家居終端本身就擁有更強大的計算力，加之更低的處理延時使得家居更加智能。

　　幾乎所有的家庭家居都可以接入物聯(lián)網(wǎng)，掃地機器人可以自主學習更加復雜的家庭布局從而做到全屋規(guī)劃不漏掃，門窗門鎖等家居產生的帶有隱私的數(shù)據(jù)不需要傳輸?shù)皆贫硕诩彝シ秶鷥燃纯赏瓿商幚?。邊緣計算的引入，提升了家居的便利性、舒適性和安全性。

　　智慧醫(yī)療。隨著醫(yī)療保健行業(yè)的重要性日益增加，人工智能輔助的醫(yī)療平臺和可穿戴設備為行業(yè)發(fā)展助力。個性化的便捷醫(yī)療服務和醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私安全問題，讓邊緣計算在智慧醫(yī)療保健行業(yè)發(fā)揮著越來越重要的作用。邊緣計算的應用，使醫(yī)療保健資源可以更好地被偏遠地區(qū)的人們所享用，通過更智能的可穿戴設備和人工智能醫(yī)療平臺，享受到更加個性化的醫(yī)療服務。醫(yī)療保健行業(yè)將隨之迎來更美好光明的未來。

　　智能交通。邊緣計算在智能交通中的應用包括自動駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)車、交通管理等。生活中的各類交通工具都會產生很多數(shù)據(jù)(包括文本、圖像、視頻等)，并需要實時處理，邊緣計算技術可以極大地提升交通秩序管理和交通運輸?shù)男?。例如，自動駕駛對任務響應時間的要求極高，汽車上各種各樣的傳感器收集了很多數(shù)據(jù)，利用邊緣計算，可以在距離車輛更近的地方處理數(shù)據(jù)，從而減少延時。[5]

　　智慧教育。隨著物聯(lián)網(wǎng)與人工智能時代的到來，教育信息化正逐漸從“互聯(lián)網(wǎng)+”升級到“智能+”。在現(xiàn)代化智慧校園中，教學設備不斷升級，例如多媒體教學設備、交互式電子白板、智能監(jiān)考與監(jiān)控、智能控制中心等。

　　教育應用也在不斷進化，特別是VR/AR、沉浸式教學等教育模式的出現(xiàn)，對邊緣計算設備的數(shù)據(jù)分析能力、高效處理音視頻能力等提出了更高要求。通過邊緣計算與基礎設施的交互與協(xié)同，有利于積極應對教育領域的各種挑戰(zhàn)，比如個人學習、數(shù)據(jù)分析、教學創(chuàng)新、校園安全等。

　　智慧農業(yè)。農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術是實現(xiàn)智慧農業(yè)、精準農業(yè)的有效手段。邊緣計算能很好地解決偏遠地區(qū)的網(wǎng)絡帶寬資源不足問題，通過物聯(lián)網(wǎng)感知，將動植物和環(huán)境信息(如溫度、濕度、土壤、光照和設備性能等)進行全面的感知和互聯(lián)，服務于農業(yè)生產的各個場景中，提升農業(yè)效益，助力農業(yè)生產數(shù)字化和智能化。

　　智能制造。邊緣計算與工業(yè)制造存在密切關系。隨著“工業(yè)4.0”時代的來臨，工業(yè)制造將走向智能化，設備的組件化和專一性要求更高，生產過程將產生更多的數(shù)據(jù)，生產制造的各個環(huán)節(jié)都需要做到數(shù)據(jù)互通和實時交互。邊緣計算的應用，讓設備可以進行本地的升級更新，對設備性能起到更好的監(jiān)控，滿足了生產過程中實時性的要求。通過邊云協(xié)同，可以做到產業(yè)鏈和產業(yè)結構優(yōu)化，讓工業(yè)真正走向智能制造。

　　公共安全。公共安全涉及社會的方方面面(如消防、出行)，影響著人們的生活。自然災害、交通事故、刑事犯罪等各類事件存在諸多不確定性，在預防和處理公共安全事件時，對實時性和準確度的要求很高。公共環(huán)境安裝了很多傳感器和攝像頭，尤其是對于視頻圖像，在邊緣端進行處理可以降低網(wǎng)絡帶寬需求，即時數(shù)據(jù)分析處理對很多公共安全事件的預防和處理具有極其重要的作用。[6]

　　緊急救援。近年來，頻發(fā)的災害給人們的生命財產造成了嚴重損失，人們越來越重視對緊急救援機制和方案的研究。在緊急救援場景下，對信息的實時處理以及救援人員的安全保障極為重要。將無人機技術應用于救援中，可以獲取更加全面的信息，并保障救援人員的人身安全。類似地，一些輕巧的救援機器人可以深入到危險區(qū)域，并通過邊緣計算和云計算向急救人員提供緊急情況的有關信息。這些應用，都離不開邊緣計算的快速發(fā)展。

　　邊緣計算的應用領域遠不止以上提到的幾個場景，還可以應用到經(jīng)濟社會中的方方面面，例如金融、新零售、能源等。

　　總之，邊緣計算正在引領物聯(lián)網(wǎng)的未來;也將會是5G的核心功能之一，5G時代將會產生更多的數(shù)據(jù)，5G帶來的高帶寬低時延將會進一步促進邊緣計算的發(fā)展。[7]

　　邊緣計算給智慧城市帶來的機遇和挑戰(zhàn)

　　邊緣計算技術具有廣闊的發(fā)展?jié)摿Γ瑢橹腔鄢鞘械臉嫿◣砭薮髾C遇，可歸納為技術層面和應用層面。

　　技術層面。

　　邊緣計算通過采用網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，提供高效的近端服務。由于其應用程序在邊緣側發(fā)起，從而可以達到更快的網(wǎng)絡服務響應，從技術層面滿足了智慧城市建設中在實時業(yè)務、快速部署、高效運行、安全與隱私保護等方面的基本需求。由于更加靠近用戶，邊緣計算為智慧城市的應用提供更快的響應，將任務需求在邊緣端解決。通過采用邊緣計算技術體系架構，許多控制將通過本地設備實現(xiàn)，而無需交由云端;處理過程也將在本地邊緣計算層完成，大大提升處理效率，減輕云端負荷。

　　邊緣計算還可以與云計算相結合，以克服不同計算模式的特定限制，并提供更高效的服務。在隱私保護方面，許多終端設備(如智能路燈、電子標簽)沒有足夠的資源來支持端到端的安全性，通過采用邊緣計算模式，安全管理任務可以從低性能的終端設備轉移到性能更強大的邊緣設備上，通過使用邊緣設備作為安全代理來管理終端設備的安全需求。

　　在實現(xiàn)時，邊緣設備可以為每個終端設備創(chuàng)建一個安全配置文件，任何對終端設備的訪問或發(fā)送到終端設備的指令都由邊緣設備代表這些終端設備通過完備的安全審查機制來處理。例如，代理終端設備的邊緣設備可以利用認證協(xié)議來認證希望與終端設備通信的第三方設備。授權也可以由邊緣設備管理，決定哪些第三方設備有權訪問由終端設備收集的數(shù)據(jù)，或者可以向終端設備發(fā)送控制命令。[8]

　　應用層面。

　　邊緣計算在智慧城市中具有豐富的應用場景，從網(wǎng)絡視頻攝像頭部署、智能感知系統(tǒng)平臺搭建到數(shù)據(jù)采集、傳輸與處理。眾多研究與觀察發(fā)現(xiàn)邊緣計算非常適用于需要超短延遲的用戶服務，例如沉浸式虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實應用。利用邊緣計算，可以實現(xiàn)高清視頻流的增強現(xiàn)實用例，支持智慧城市的旅游行業(yè)發(fā)展。無論用戶如何移動，邊緣計算確保服務始終跟隨用戶，并始終從最近的邊緣為用戶提供服務?；谶吘売嬎?，智慧城市建筑有望實現(xiàn)智能化、人性化，并對建筑產生的數(shù)據(jù)進行良好的處理和利用。

　　基于移動邊緣計算，并輔助以深度學習和大數(shù)據(jù)分析的自主駕駛技術，無人駕駛服務可以實現(xiàn)包括視線內不可見車輛的實時定位，城市區(qū)域的協(xié)同危險預測，以及自主駕駛三維地圖生成。基于邊緣計算的多能源網(wǎng)絡可以提高包括大型建筑在內的不同規(guī)模區(qū)域(如公園、島嶼、城鎮(zhèn)等)能源系統(tǒng)的整體效率和效益?；谶吘売嬎慵夹g的多能源網(wǎng)絡可以整合智能電網(wǎng)、供熱供氣網(wǎng)和網(wǎng)絡流量，實現(xiàn)智能城市的統(tǒng)一能源管理。 邊緣計算作為一種新興技術，其發(fā)展同樣也會經(jīng)歷從無到有、從初始到成熟的過程，還會受到社會需求與傳統(tǒng)規(guī)則的影響。

　　盡管邊緣計算無論從技術層面還是應用層面都將為智慧城市的構建帶來巨大機遇，其發(fā)展過程也會面臨技術、應用甚至法律、倫理層面的挑戰(zhàn)。

　　邊緣計算技術在智慧城市應用中面臨的主要挑戰(zhàn)包括以下三個方面

　　數(shù)據(jù)收集與存儲挑戰(zhàn)。

　　智慧城市應用會產生大量的感知數(shù)據(jù)，這對邊緣計算系統(tǒng)的存儲與計算都提出挑戰(zhàn)。研究報告顯示，[9]一個人口100萬的城市每天將產生180PB的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來自公共安全、公共衛(wèi)生、公共設施和公共交通等方面。此外，將邊緣計算應用到智慧城市的建設，還會遇到數(shù)據(jù)所有權歸屬的法律問題。基于邊緣計算，大量數(shù)據(jù)被存儲在邊緣，并被利用到智慧城市的各類應用中。但是，數(shù)據(jù)的產生者(或者擁有者)很多情況下并不知道自己的數(shù)據(jù)(甚至是隱私數(shù)據(jù))被他人利用了。如何從倫理或立法的角度，明晰邊緣計算系統(tǒng)數(shù)據(jù)所有權的問題，是智慧城市建設的一大挑戰(zhàn)。

　　差異化與可擴展服務挑戰(zhàn)。

　　差異化且可擴展的邊緣計算服務管理系統(tǒng)設計是智慧城市建設的重要需求之一。未來的智慧城市建設預計將在網(wǎng)絡邊緣部署多個服務，這些服務將有不同的優(yōu)先級。例如，一些關鍵的服務，如公共安全和故障報警，應該比普通服務得到更早的處理。健康相關服務，如跌倒檢測或心力衰竭檢測也應該比娛樂等其他服務具備更高的優(yōu)先級。[10]與此同時，邊緣計算系統(tǒng)中可能有多個應用程序共享同一個數(shù)據(jù)源。一個應用程序失效或沒有響應，可能會導致使用同一數(shù)據(jù)源的其他應用同時失效。上述系統(tǒng)應用隔離帶來的挑戰(zhàn)可以通過引入部署或取消部署框架來解決。如果在安裝應用程序之前操作系統(tǒng)可以檢測到?jīng)_突，則可以警告用戶并避免潛在的訪問問題。另外，如何將用戶的私有數(shù)據(jù)與第三方應用程序進行隔離也是隔離挑戰(zhàn)之一。

　　數(shù)據(jù)隱私和安全挑戰(zhàn)。

　　在網(wǎng)絡的邊緣，數(shù)據(jù)隱私安全保護是最重要的一項服務。采用邊緣計算推動智慧城市建設，可以從感知到的使用數(shù)據(jù)中獲取大量隱私信息。隨著邊緣設備上可用數(shù)據(jù)的增多和計算能力的提高，邊緣設備同樣可能會受到安全攻擊。[11]例如，通過對用電量或用水量的了解，可以很容易推測出市民住房是否空置。

　　對于邊緣數(shù)據(jù)安全和使用隱私問題的解決，仍然存在巨大挑戰(zhàn)。以WiFi網(wǎng)絡安全為例。在全球4.39億使用無線連接的家庭中，49%的WiFi網(wǎng)絡是不安全的，而80%的家庭仍然將路由器設置為默認密碼。對于公共WiFi熱點，89%屬于不安全的利益相關者，包括服務提供商、系統(tǒng)和應用程序開發(fā)者以及終端用戶。需要意識到，在網(wǎng)絡邊緣用戶的隱私會在不被通知的情況下受到損害。用戶或者應用需要邊緣服務器提供計算資源，不可避免會將數(shù)據(jù)臨時存儲在邊緣，網(wǎng)絡邊緣高度動態(tài)的環(huán)境會使用戶隱私和數(shù)據(jù)安全面臨更大挑戰(zhàn)，目前還缺乏有效工具來保護網(wǎng)絡邊緣的數(shù)據(jù)隱私和安全。

　　邊緣計算驅動的城市公共安全視頻分析案例

　　作為視頻數(shù)據(jù)的重要來源之一，視頻采集攝像頭在城市各個角落隨處可見。不僅如此，攝像頭的數(shù)量還以每年20%的增長率不斷擴大規(guī)模，伴隨而來的是視頻大數(shù)據(jù)衍生的視頻分析應用數(shù)量的飛速增長，城市公共安全場景下的視頻分析也隨之吸引了學術界和工業(yè)界的注意力。在數(shù)據(jù)處理量急劇增長的背景下，如何獲取視頻中的有用信息，成為智慧城市發(fā)展過程中的關鍵目標，而智能視頻分析則是實現(xiàn)該目標的有效手段，將決定著整個智慧城市的智能化程度。

　　視頻分析任務往往會要求高準確率和低延遲以支撐應用實時獲得結果的需求，這就需要很強的計算性能。目前的商業(yè)攝像頭，其本身的計算性能還無法高效實時地支持其完成視頻分析任務。為了解決這個問題，提出了視頻源與云結合的解決方案，將攝像頭產生的視頻流發(fā)送到計算性能強大的云端，再在云端完成視頻分析任務。然而，這帶來額外的網(wǎng)絡資源消耗和網(wǎng)絡延遲，對要求高實時性的視頻分析任務造成了很大的阻礙。為了追求更低的延遲，結合邊緣計算的解決方案應運而生。如圖1所示，通過在距離攝像頭更近的邊緣端完成部分或全部的計算任務，視頻分析系統(tǒng)以更低的帶寬消耗，實現(xiàn)更低的延遲以完成視頻分析任務。

　　不同的視頻分析任務往往有著不同的性能需求。有些視頻分析任務是長期、持續(xù)進行的，例如統(tǒng)計車流量作為紅綠燈持續(xù)時間的參考，對時延的需求就不會很高;而有些視頻分析任務則是需要在很短的時間內完成，例如車牌應用對準確率和時延的要求都會很高。與此同時，視頻分析任務的性能會受許多因素影響，例如計算資源(處理器類型，內存等)、視頻流的參數(shù)(分辨率等)、視頻分析算法的模型等。如果提供的資源不足，可能會無法運行滿足準確率需求的視頻分析算法，或者延遲太高，不能滿足應用需求;如果提供的資源過多，又會造成浪費。

　　所以，對于視頻分析系統(tǒng)，如何合理地調度任務、分配資源，使系統(tǒng)可以在滿足視頻分析任務需求的前提下有效利用資源，具有非常重要的研究意義。

　　而從架構方面而言，現(xiàn)有視頻分析系統(tǒng)關注的是如何在不同層次之間、同層次的不同節(jié)點之間決定任務的執(zhí)行位置，以實現(xiàn)計算卸載從而提高整個系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。由于現(xiàn)實中存在許多系統(tǒng)架構、資源特點各不相同的場景，有些工作提出了在特定場景下結合視頻分析任務特性與整體架構特點的調度策略，以提高系統(tǒng)性能。例如，對于一個承擔多任務的攝像頭，其產生的視頻流往往會被用以執(zhí)行多個不同的視頻分析應用(包括車流檢測、失蹤兒童搜尋和逃逸車輛追蹤等)。

　　然而，這些視頻分析過程的執(zhí)行流程在某些步驟上是相同的，意味著可以利用這個特性去節(jié)省資源開銷。多任務對同一臺攝像頭的視頻流分別做目標檢測，再基于目標檢測結果來根據(jù)不同應用進行不同分析，不可避免地會導致系統(tǒng)效率的下降。針對邊緣計算驅動的城市公共安全視頻分析，如何高效合并任務需求以及合理的配置邊緣計算資源是一個亟待解決的研究課題。

　　發(fā)展建議與展望

　　在邊緣計算驅動智慧城市發(fā)展過程中，可以從以下幾個路徑出發(fā)提升邊緣計算的應用效能和安全水平。 夯實安全基礎，完善邊緣計算安全保障體系。智慧城市的建設需要提升城市基礎信息網(wǎng)絡、核心要害信息以及系統(tǒng)的安全可控水平，智慧城市的建設涉及應用、平臺、連接、終端等多個層次，各方面存在不同的安全隱患。同時，伴隨邊緣計算在賦能智慧城市進程的不斷深入，應用層面、平臺層面、網(wǎng)絡層面、數(shù)據(jù)層面、終端層面等每個層面的威脅和風險都有其獨特性，任何一個層面的安全防御被突破都可能會帶來不可預估的損失。

　　在邊緣計算賦能智慧城市的進程中，需要不斷完善安全保障體系以及安全防護機制，根據(jù)不同層面的特征，統(tǒng)籌考慮安全技術、安全管理、安全運營等因素，設計制定個性化的安全規(guī)則，配置部署針對防御全層次的定制化安全防護機制，為賦能智慧城市夯實安全基礎。

　　堅持融合發(fā)展策略，研制邊緣計算標準規(guī)范體系。在邊緣計算賦能智慧城市的進程中，需要積極響應政府主導，協(xié)調有關各方研制統(tǒng)一的、科學合理的智慧城市中邊緣計算技術的應用標準規(guī)范體系，為各地進行智慧城市建設程度、水平和效益評估等提供依據(jù)，為有需求的部分地區(qū)建立地域化的拓展以及定制化的評價指標體系提供基礎，為綜合分析各地區(qū)智慧城市規(guī)劃建設等提供統(tǒng)一維度。同時，針對不同技術、政策等產生的異構海量數(shù)據(jù)、硬件設備、網(wǎng)絡資源等異構信息，需要推動構建一個開放的、可擴展的、可伸縮的、能適應城市各領域需求動態(tài)變化的標準規(guī)范體系，將智慧城市建設發(fā)展推向深入。

　　圍繞核心需求，打造開放的邊緣計算生態(tài)體系。智慧城市是高新科技的載體，涵蓋政務、園區(qū)、物流、交通、教育、醫(yī)療等應用場景，需要多技術、多產業(yè)深度融合。在邊緣計算賦能智慧城市的進程中，需要打造足夠開放的生態(tài)體系，能夠融合邊緣計算、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等新技術，吸引優(yōu)質伙伴，吸納優(yōu)質資源，圍繞智慧城市核心需求，在市民、企業(yè)、城市管理等方面，有針對性地開展符合城市定位的特色應用，多方多角度參與共同建設智慧城市。

　　構建完善監(jiān)督機制，形成智慧城市建設的良好閉環(huán)。在邊緣計算賦能智慧城市的進程中，需要遵循智慧城市與邊緣計算技術發(fā)展規(guī)律，做好頂層設計、搭建好體系化布局，探討邊緣計算技術在賦能智慧城市過程中的監(jiān)管問題，同步開展相關政策以及法律法規(guī)研究，注意防范各種潛在風險，構建科學合理的監(jiān)管監(jiān)督機制，為完善安全保障體系、優(yōu)化標準規(guī)范體系、建設開放生態(tài)體系提供科學指引，形成良好閉環(huán)，促進邊緣計算技術賦能下的智慧城市可持續(xù)化發(fā)展。