1、封面页（此页面将由下图全覆盖，此为编辑稿中的示意，将在终稿 PDF 版中做更新）目录 Part 1 大会回顾篇.3 文章 1：打开时空隧道，重演 72 小时云世界.3 Part 2 演讲/文章合集.14 文章 2：丰沛繁荣的云上森林，因边缘云的驱动而生.14 文章 3：产业前瞻：边缘计算剑指何方？.25 文章 4：体验不尽，进化不止，视频云技术六大创新.38 文章 5：云原生驱动，打造融合通信的顶级触达力.48 文章 6：声声声声临其境，一起坠入超音感空间.57 文章 7：基于倚天的视频云原生业务新范式.70 文章 8：OPPO 云边端的协同实践.79 文章 9：虚实共生 芯启未来.86 PA

2、RT 3 重磅发布.95 附：边缘云技术演进与发展白皮书重磅发布.95 文章 1：打开时空隧道，重演 72 小时云世界 3 Part 1 大会回顾篇 文章 1：打开时空隧道，重演 72 小时云世界 “计算，进化，未来”，2022，杭州。今天，云计算正在创造越来越多的终端新形态。手机不再只是通信，是一款手中的计算机；汽车不再只求“马力”，需要比拼“算力”，是一台“四轮计算机”。在云栖大会上，阿里云智能总裁张建锋认为，云端加速融合，算力正在不断从终端转移上云，这让终端突破了物理限制，不仅手机、电脑、汽车、音箱会变成计算机，未来万物皆是计算机。未来，80%的数据和计算将发生在边缘，边缘云靠近无数终端

3、与数据源头，推动端侧的算力赋能，助力万物的业态革新。1.边缘云计算创新论坛 11 月 3 日，阿里云 边缘云计算创新论坛，从战略与产业发展、技术与创新应用、场景实践与生态合作等维度，全方位演绎边缘云与视频云创新融合的极致进化。文章 1：打开时空隧道，重演 72 小时云世界 4 场景驱动，多维升级 边缘云已切实成为企业数字化转型的重要利器，带来成本降低、体验提升、业务革新三大重要价值，并为未来探索更多边缘应用场景奠定了基础。阿里云边缘云重磅发布将产品定位升级为 全球领先的边缘基础设施服务提供商，并带来 5 大产品服务能力及 19 款产品功能的重磅升级。同时，阿里云边缘云以多态算力支撑音视频、云游

4、戏、云渲染、边缘网络及云网融合五大新兴场景，以场景之力驱动多维升级。边缘云技术演进与发展白皮书发布 伴随云计算、5G、物联网等技术的快速发展，边缘计算正在加速迈向广泛普及和深度应用的新阶段。在本次论坛中，阿里云携手中国信通院，联合发布了边缘云技术演进与发展白皮书。白皮书深入探讨了边缘云在技术架构、应用场景、标准布局等方向的演进与发展，为边缘云计算下一阶段发展提供新动能。文章 1：打开时空隧道，重演 72 小时云世界 5 边缘产业发展趋势解读 随着政策环境的不断完善，边缘计算市场稳定增长，边缘产业未来发展空间广阔。边缘原生理念兴起，技术创新推动边缘应用落地，边缘计算与行业进一步紧密结合，不断创新

5、、拓展、融合。中国信通院云计算与大数据研究所，边缘计算团队负责人李昂，从边缘云技术演进与实践应用层面，分享了如何构建统一边缘云资源管理和运维，实现业务体验与资源利用的最优平衡。OPPO 云边端的协同实践 OPPO 是全球领先的智能终端制造商和移动互联网服务提供商。本次论坛中，OPPO 云计算总经理鲍永成，分享了 OPPO 基于云边端一体的机器学习平台 StarFire，在机器学习 AI 领域的云边端协同应用实践。基于云边端一体的机器学习，OPPO 实现了业务赋能、生态开放和隐私计算，真正提升了业务价值。文章 1：打开时空隧道，重演 72 小时云世界 6 云边端一体的视频云技术创新应用 视频云是

6、交叉学科创造的技术领域，是 5G+云原生时代最大的确定性，对于竞争激烈、快速迭代的大视频产业而言，视频云已经逐渐发展为一项关键的基础设施。通过多年场景实践和技术演进，阿里云视频云形成了“云端一体”、“云边一体”、“软硬一体”的从视频生产到消费的全流程技术架构及服务，积累了丰富的技术落地经验，拥有了极具竞争力的场景实践。超低延时直播 RTS、云渲染、实时互动虚拟演播、多端协同云剪辑从视频云技术的发展趋势，到云、边、端一体的数智化音视频能力和创新应用，音视频技术正在极致演进与创新升级。云原生驱动的融合通信 云通信是基于互联网云服务的语音与数据通信功能服务，通过资源整合、技术创新、风险控制等将运营商

7、提供的基础通信能力进行 PAAS 与 SAAS 化，提供给客户统一、可靠、便捷、安全、创新的通信服务。由云原生驱动的融合通信，以安全可信、组件化、智能化的产品融合，深入客户个性化场景，快速、高效、低成本地满足客户多样化场景诉求，驱动客户业务价值增长。虚实共生，芯启未来 在云游戏的生态背后，需要有强大渲染能力、计算能力、视频处理能力的 GPU 来支撑。作为硬件芯片提供商，Intel（英特尔）长期以来在通用计算芯片方面持续投入，面向云游戏提供全面的产品和方案覆盖，带来高质量画面和低延迟的渲染效果。2.视频云&倚天 ECS 强强联合 2022 云栖大会上，阿里巴巴宣布自研 CPU 倚天 710 已实

8、现大规模应用，并以云的形式服务多家互联网科技公司，算力性价比提升超 30%，单位算力功耗降低 60%。文章 1：打开时空隧道，重演 72 小时云世界 7 张建锋表示，未来阿里云还将继续扩大自研 CPU 的部署规模，预计未来两年内 20%的新增算力将使用自研 CPU。阿里云视频云与平头哥数据中心解决方案团队联合，针对倚天 ECS 进行 s264，s265编码器的深度优化，打造 ARM 友好的视频编码器。在 ARM 视频编码优化上，阿里云视频云重构了视频编码数据结构，并行框架，重新调优了快速算法策略，从软件，汇编，硬件层面跨层深度优化，塑造极致性能。视频转码 on 倚天 ECS，对比 C7 性能提

9、升 30%，在 8K 直播场景中性能提升 33%，助力更普惠、更高清的转码服务。阿里云视频云同步探索 AI 辅助视频编码方向，初步结果显示：借助倚天 ECS 的超强算力，倚天 ECS 在 Saliency map 推理上成本低于 G6ni 50%以上，在窄高的普惠化方面展现出了巨大空间。阿里云视频云将会基于倚天 ECS 的超强算力，聚焦视频编解码、视频处理持续挖掘算力空间，通过“软硬一体”的联合优化，塑造持续竞争力。文章 1：打开时空隧道，重演 72 小时云世界 8 3.创新融合技术展 今年的云栖科技展上，阿里云边缘云&视频云围绕云游戏、8K VR、超高清、虚拟演播厅、全球边缘基础设施五大体验

10、展台设置边缘与音视频技术展区，全然展现边缘云与音视频技术创新融合的丰富场景。云游戏 云游戏是近年来十分火爆的话题。在5G与边缘计算技术的推动下，社会和用户对云游戏的关注度和认知度不断提升，然而关于云游戏的用户体验却不尽如人意。依托于边缘云的分布式架构和就近部署，阿里云实现对海量终端高并发的分布式处理，有效提升计算效率，并满足用户低延时的场景化需求。用户只需使用手机、电脑、智能音箱等终端设备将控制指令发送至边缘云节点，经过边缘云服务器的云上渲染处理，即可获得实时游戏画面，畅玩最新最火爆的游戏。文章 1：打开时空隧道，重演 72 小时云世界 9 基于阿里云与西山居的云游戏创新实践，用户可使用任何系

11、统设备，零门槛、随时随地畅享剑网 3 游戏，深入感受边缘云技术带来的低延时、强互动、超沉浸式体验，遨游于创新融合的云上空间。8K VR 据 IDC 数据显示，2021 年 VR 全球市场整体出货量超 1000 万台，消费者市场出货占比持续提升。随着硬件消费市场的加速渗透，8K+VR 拍摄制作与优质内容生态打造或将成为通向爆款的必经之路。文章 1：打开时空隧道，重演 72 小时云世界 10 8K VR 互动项目，吸引了众多参会者前来体验，用户可佩戴最新款 Pico 眼镜，360度身临其境体验千里之外的超高清实景画面，实现一场虚实穿越的时空之旅。不仅如此，用户还可全然身临其境，感受令人惊艳的全景立

12、体声带来的声场空间全新体验，体会视觉之外，软硬融合之下沉浸技术带来的真实魅力。文章 1：打开时空隧道，重演 72 小时云世界 11 超高清 在信息爆炸的今天，用户对流畅高清的视频内容提出了更高的要求。阿里云超高清展台，搭载了智能触控屏，以“视频播放+轻互动”的形式，呈现视频云最新的编解码技术和 AI 融合能力。视频经过窄带高清转码之后，能减少对带宽的需求，降低最高达 50%的带宽成本，同时还能够保持高清、丰富的视觉体验，真正实现质量、码率和成本的最优均衡。体验者通过现场多维对比窄带高清技术处理前、后的视觉效果，可直观清晰地了解视频云技术对日常视频在清晰度、色彩、流畅性等维度的极致升级，从而获得

13、更佳的视听体验和感官享受。虚拟演播厅 虚拟演播厅是视频云的一项持续创新的技术产品，曾用于 2022 北京冬奥，让百年奥运首次实现虚拟互动的实时播报。对于演播而言，目前业界的演播厅使用的抠图技术大多与绿幕抠图相关，但绿幕抠图需要专门搭建绿幕设备并进行提前布景，应用场景非常受限。文章 1：打开时空隧道，重演 72 小时云世界 12 基于此，阿里云团队对虚拟演播厅的技术方案进行全面升级，通过云端多路实时实景抠像、虚拟背景生成与实时动态渲染技术，打造富有强沉浸感的实时演播产品，达到广电级的节目制作水准，真正实现虚实融合。在现场，用户仅需通过 1 台电脑和 2 部手机，即可与虚拟主播进行同台互动，实时交

14、互，打造虚实共生的想象空间站。全球边缘基础设施 万物上云时代，越来越多的企业不断强化边缘云能力，为用户提供更低成本和更好体验的产品方案。据 Gartner 预测，到 2024 年，会有超过 50%的组织将在至少一个边缘计算系统部署超大规模边缘解决方案。有了“边缘”加入的云计算，逐步成为众多创新场景生长的土壤，云游戏、自动驾驶等新型应用开始在边缘蓬勃发展。在全球边缘基础设施展台，阿里云全方位展现多年积累的边缘云技术力和实践力，诠释如何创新多领域业务场景，激发产业新活力，以一朵无处不在的云，实现技术普惠与应用革新。文章 1：打开时空隧道，重演 72 小时云世界 13 2022 云栖大会落下帷幕，但

15、云计算的革新与进化仍将持续上演。未来，一切应云而生，万物基于云边端加速融合，实现万物新生。文章 2：丰沛繁荣的云上森林，因边缘云的驱动而生 14 Part 2 演讲/文章合集 文章 2：丰沛繁荣的云上森林，因边缘云的驱动而生 “从概念到场景落地，边缘云加速革新，颠覆体验，拟造丰沛生态。”边缘云的概念自明确以来已有四个多年头。什么是边缘云？边缘云，即把公共云的能力放在离数据发生端和消费端最近的地方，提升数据的处理效率，承载更多场景，同时降低数据的搬运成本。在边缘云的演进过程中，阿里云提炼出边缘云技术发展的三大价值驱动力，通过云边协同的方式，推动企业数字化发展，为用户带去更多的可能。1.靠近用户，

16、三大价值 边缘云最大的特征就是“就近”，即靠近用户侧和靠近数据。基于就近的特点，边缘云凸显其三大价值方向点，而用户也基于此部署自身的云边协同架构。文章 2：丰沛繁荣的云上森林，因边缘云的驱动而生 15 体验升级 边缘云在靠近数据和数据的消费侧有更好的算力，更好的网络触达，能提供更低的时延和更高的带宽。边缘云就近的特征，满足海量数据传输的需求，很多过去从中心或远距离不能大规模数据传输的高清视频流，如今可以得到更好的支持。就近的价值同样体现在时延的降低上，边缘云缩短了超高清视频传输的物理延时，丰富了用户的观看体验。业务革新 从仅支持分发延展到分发加算力，边缘云实现了场景能力升级，拥有更多业务革新的

17、空间和可能。过去，缺乏全域的算力覆盖和多形态的算力支持，很多创新场景受限于能力和成本，空有创意而难以落地。如今，边缘的强大算力可以完成终端算力上移或者云上算力大量下移，支持更多创新场景走上良性发展的正轨，真正提升业务价值。成本降低 通过云边协同部署，数据分发和上传处理终结在边缘，大幅缩短数据搬运的距离，优化业务综合成本。文章 2：丰沛繁荣的云上森林，因边缘云的驱动而生 16 边缘云多维升级的背后，是赛道布局者长达数年的技术思考与沉淀。基于三大驱动力的价值投射，阿里云边缘云升级为全球化边缘基础设施，以全域覆盖的多态算力和场景驱动之力，带来基于覆盖、规模、能力、场景的四大维度全面升级。2.算力自如

18、，覆盖升级 业务场景的创新，依赖于算网融合的革新，云边协同的演进。算网融合 阿里云基于算力和网络基础设施的能力延展，又结合阿里云自有飞天操作系统的技术积累，在边缘，云网融合能力得到极大沉淀。算网融合，不仅在边缘结点之间，在边缘和中心 region、边缘和客户端之间同样也需要很多协同。基于此，企业能更好地满足场景化的用户需求，做自如的算力流动，而这种流动的灵活性同样促进了更多创新场景的出现。全球覆盖 随着边缘云业务发展，阿里云实现国内 31 个省的全面覆盖，也就是说，用户在中国大陆的这些区域内都能获得充沛的算力支持。除此之外，为了支持中国企业出海，阿里云边缘云在海外部署了 60+个节点，覆盖海外

19、 30+个国家，以亚太区域为核心，在欧美、中东非等区域提供算力支持，助力企业出海成功。作为中国最大、技术领先、全球覆盖的边缘云计算平台，为全球 100 多个主要国家和区域提供低时延、高带宽的网络接入、多态计算和分发服务，帮助客户便捷地使用云边协同能力。文章 2：丰沛繁荣的云上森林，因边缘云的驱动而生 17 算力的自如流动背后离不开核心网络的支持。专属网络 边缘节点延展以外，网络连接能力同样得到升级。阿里云边缘云在全球节点所及之处提供专属化、高安全、强可靠的高速网络通道，长途链路覆盖中国 80%的省份，同时，也完成了整个亚洲和欧洲的基础网络覆盖。3.规模提升，带动新力 同步于覆盖能力的延展，每个

20、边缘节点的算力以及网络能力也在不断地提升。中国的边缘云技术已经走在了世界的最前沿。阿里云边缘云的规模升级，代表着中国边缘云行业的缩影。阿里云边缘云在全球提供 500 个全节点。有别于传统 CDN 网络节点以分发功能为主，全节点具备了边缘云所有的云能力。对应这些节点，阿里云边缘云在全球范围内提供 170 万核的通用算力 CPU 核以及400P FLOPS 的异构算力核，满足边缘场景下大数据，AI 推理等对异构算力的需求。规模的提升，边缘能力的综合升级，带动了最新锐的云游戏的应用。过去一年云游戏的并发峰值提升了十倍多，更多的用户涌入到云游戏行业中，革新了业务场景。文章 2：丰沛繁荣的云上森林，因边

21、缘云的驱动而生 18 4.19 款产品，能力拓延 除了覆盖和规模提升之外，每一个边缘节点内部也实现了充分的技术能力升级。基于边缘云的架构，阿里云边缘云在多态计算、融合存储、融合网络、边缘数据库和边缘安全五大产品版块不断突破创新，带来 19 款产品核心功能的重磅升级。在多态计算多态计算上，从最开始仅支持虚机到支持裸机、裸金属、容器和函数等多种算力形态，阿里云边缘云致力于服务更多想在边缘云或者云边协同架构里做创新应用的企业。在融合存储融合存储上，提供了快照、协同存储、全闪云盘、存储网关等标准云组件的能力。在融合网络融合网络上，提供了标准的公共云网络套件和具有边缘云特色的点到点组网、多点组网的能力。

22、边缘的网络是边缘存在的根本，算力场景在边缘发生和在云边之间协同，依赖于边缘的大规模网络和运营商的接入。阿里云边缘云加大研发力度，打造在边缘的融合网络。将全球先进的数据库和安全能力引入边缘云，在边缘完成产品化的部署。文章 2：丰沛繁荣的云上森林，因边缘云的驱动而生 19 五大产品板块，新增 19 款产品功能 5.五大场景，顺势生长 除 CDN 分发之外，边缘云还能有什么快速爆发和规模化普及的场景？茂盛的森林生态也许还未到来，但五棵参天大树俨然初见雏形。今天，越来越多的企业开始使用边缘云的能力，并快速完成商业化验证，推动着整个边缘生态丰沛繁荣。阿里云边缘云经过多年的行业摸索与思考，聚焦于音视频、云

23、游戏、云渲染、边缘组网、云网融合五大场景，推动着边缘云应用场景的跨越式升级。音视频：成熟领域找突破 基于 CDN 分发技术的音视频场景已被广泛地应用和接受，而边缘云又能贡献什么样的独特价值？作为一种标准的公共云服务，边缘云支持弹性伸缩和大规模算力的弹性扩容，让一个企业在新应用上线，想在全球范围内做大规模算力部署的时候，提供分钟级别的算力下发，一分钟完成全球化算力部署。同时，基于边缘云就近的特征以及高容量的带宽储备，阿里云边缘云帮助企业协作平台或音视频平台，提升 20%的网络质量，降低 40%的网络时延，大大提升终端用户体验。边缘云作为一个全生命周期免运维的云化基础设施，相比于过去企业自己维护裸

24、机和分布式数据中心的场景，可以提升至少 30%的运维效率。文章 2：丰沛繁荣的云上森林，因边缘云的驱动而生 20 除此之外，边缘的云化能力可以在靠近数据的发生侧和消费侧进行算力卸载，减少大量的搬运成本。案例证明，部署边缘云架构之后，企业的综合 IT 支出成本降低20%。云游戏：新锐行业迎挑战 边缘云助力客户的业务跑得快，跑得稳，跑得久。过去的游戏体验多数依赖于终端能力的提升。在终端设备受限的情况下，如何借助边缘云的能力进一步实现体验升级？边缘云将终端的算力上移到边缘侧，在离用户最近、时延达到交互要求的位置，提供足够多的算力场景，并通过规模化和弹性的能力，助力企业三个月快速补齐云游戏 PaaS

25、平台能力，从 0 到 1 完成上万路并发业务支持。基于边缘网络的高带宽能力以及业内领先的串流技术，阿里云边缘云提供了远强于手机终端的云上视频渲染能力，同时，也基于软硬一体的硬件选型，适配了当前主流的 160 款游戏应用，在保障稳定性的同时，带给用户 1080P 画质，60FPS，超高清、超流畅的云游戏体验。一个新兴业务落地到边缘，首先要完成场景能力的验证，其次要完成商业化闭环。阿里云边缘云通过持续的打磨，提供高性价比软硬一体解决方案，帮助云游戏厂商单路交付成本下降 57%，快速完成商业闭环验证，实现规模化应用。文章 2：丰沛繁荣的云上森林，因边缘云的驱动而生 21 云渲染：一手抓创意，一手抓落

26、地 沉浸式的体验，一方面受限于渲染和展示能力，另一方面也受限于算力和网络支持。用户要和视频发生超低延时交互，就必须要实现视频的实时渲染，而这种渲染能力会受到终端能力参差不齐的影响，很难保障统一的用户体验。边缘云异构计算能力带来的渲染能力的提升，很好地解决了这一问题，通过 GPU 节点部署，终端仿真能力以及音视频串流技术，实现端云统一、多端一致的效果。目前，云渲染场景已在淘宝直播中应用落地。文章 2：丰沛繁荣的云上森林，因边缘云的驱动而生 22 阿里云边缘云支持淘宝直播全真虚拟互动空间（未来城，TAOLIVE CITY）重塑电商3D 世界的人、货、场，实现资源调度百毫秒响应“无感秒开”，应用云化

27、品质不降“体验满分”，即使是低配手机也能获得低延时、超高清、超流畅的沉浸式体验。点击这里查看未来城视频 消费者启用数字分身探索 3D 电商世界，T 台走秀，观赏烟花，逛品牌馆，玩摩天轮沉浸一场虚实结合、真人+3D 场景融合的梦幻 Shopping 之旅。边缘网络：实力在线 基于边边、云边和边端的网络协同能力，阿里云边缘云为用户提供边缘网络服务以及一系列边缘网络应用解决方案。文章 2：丰沛繁荣的云上森林，因边缘云的驱动而生 23 阿里云边缘网络助力客户突破硬件的限制，在安全进一步提升的情况下，网络成本得到 50%的优化，同时，实现长途组网毫秒级探测和秒级故障切换以及本地线路秒级探测和分钟级切换，

28、保障稳定可靠的网络服务。云网融合：独具特色的技术担当 在云网融合场景，阿里云边缘云助力自动驾驶行业打造车云协同能力，通过异构资源多节点部署，实现车机和终端就近接入时延小于 20ms。同时，云网融合支持训练集群下沉至客户机房，结合专有的管控通路，实现边缘云与客户自建资源之间的联通和协同，免除大量数据搬迁成本，真正做到“算力跟着数据走”。通过云上云下全联通能力，阿里云边缘云实现让数据在中心 region、边缘云分布式节点、客户数据中心之间做自由的流动，助力客户构建安全可靠的混合云业务架构。文章 2：丰沛繁荣的云上森林，因边缘云的驱动而生 24 未来，还会有更多边缘云创新应用场景亟待探索和挖掘，以场

29、景驱动，打造边缘云浓郁葱茏的云上生态。文章 3：产业前瞻：边缘计算剑指何方？25 文章 3：产业前瞻：边缘计算剑指何方？“算力在云端澎湃，云计算技术日新月异。”过去十年间，全球云计算市场快速扩张，市场规模爆发性增长。中心化的云计算架构提供了集中、大规模的计算、网络和存储等资源，解决了泛互联网行业在前二十年快速发展所面临的业务迅速增长、流量急剧扩张和大规模计算需求等问题。边缘计算是构筑在边缘基础设施之上，位于尽可能靠近事务和数据源头的网络边缘侧，并能够与中心云协作的云计算模式。相较于集中式云计算，边缘计算可提供弹性扩展的云服务能力，具有快速响应、低延迟和轻量计算等特点。1.产业发展，脉络一览 1

30、)稳定增长，激发市场活力 政策环境不断完善，边缘计算发展，恰逢其时。文章 3：产业前瞻：边缘计算剑指何方？26 2021 年，我国边缘计算市场规模达到 436.4 亿元人民币，预计未来三年年均增速超过 50%，至 2024 年边缘计算市场整体规模达 1803.7 亿元，边缘计算市场增长空间广阔。IDC中国边缘云市场解读，2022报告显示，2021 年中国边缘云市场规模总计达50.4 亿元人民币，其中，边缘公有云服务细分市场占比超过 50%，市场规模达 25.6亿元人民币，为整个边缘计算发展注入新活力。2)欣欣向荣，共建边缘生态 边缘生态包括云厂商、电信运营商、软件行业解决方案厂商、系统集成商等

31、。边缘计算产业全景图覆盖边缘硬件、物联网边缘、边缘云、边缘软件与工具、边缘应用和边缘安全等各环节要素，助力边缘业务落地。其中，边缘云作为关键要素，承下对接物联网硬件等基础设施，向上通过计算服务支撑各行各业应用，起到了非常关键的作用。文章 3：产业前瞻：边缘计算剑指何方？27 3)形态丰富，部署模式呈多样化 随着边缘计算的深入发展，企业的部署模式呈现不同的落地形态：云服务延伸：提供针对特定区域或是广域覆盖的边缘计算资源，包括边缘公有云，CDN 边缘云等类型。电信网络：利用运营商网络边缘节点，根据需求建设资源池规模、服务种类差异化网络边缘服务，提供类似 MEC 多接入服务的边缘计算服务。深入用户现

32、场：在靠近用户数据中心或业务现场的地方，实现按需部署，包括混合边缘云、现场边缘云等类型，支持用户在本地部署自己的边缘云服务，并达到数据合规的要求。4)持续深化，应用部署加速落地 中国信通院边缘计算市场和用户洞察报告（2022）深入研究边缘计算在企业用户中的落地现状及未来规划，为产业未来发展提供实践参考和指引。以下数据源自其中，依次展开分析。在边缘部署类型方面，企业客户采用私有化边缘云解决方案和边缘公有云服务的占比较高，分别为 59.4%和 52.8%，其次是 IoT 边缘计算和边缘软件解决方案，分别占比 48.1%和 32.5%。文章 3：产业前瞻：边缘计算剑指何方？28 边缘部署的类型占比

33、在技术应用方面，受访者企业中，边缘数据处理和分析、边缘虚拟化、边缘存储和边缘网络等技术应用较为广泛，占比均超过 50%，同时，开发框架、AI、安全、中间价和容器等技术，在边缘的应用仍待进一步发展。边缘计算的技术应用占比 在落地场景方面，数据采集、视频监控、物联感知、远程控制等是目前边缘计算落地应用相对比较广的场景，其中数据采集场景应用占比高达 69.3%，其次是视频监控和物联感知，分别为 57.1%和 50.9%。文章 3：产业前瞻：边缘计算剑指何方？29 而远程医疗、视觉质检、云游戏、边缘渲染、低延时直播等场景应用在受访企业中占比不足 20%，未来，仍有更多创新落地的空间。边缘计算的落地场景

34、占比 5)挑战 VS 机遇，规划引领发展方向 在效益提升方面，提升业务的敏捷部署，在边缘计算应用价值中至关重要，占比高达 68.4%。对于一些大型政企客户来说，相比于集中式的数据中心和云上部署，部署边缘云能够更好地实现业务敏捷部署，从而真正为业务带来新价值。在企业调研中，降低计算时延、节约带宽成本、加强数据安全均成为企业部署边缘计算之后带来的显著成效，占比分别为 63.7%，56.1%和 49.5%，极大提升了业务效益和价值。文章 3：产业前瞻：边缘计算剑指何方？30 边缘部署的效益占比 在部署挑战方面，边缘系统管理复杂、维护系统可靠性和稳定性、成本等因素成为边缘云部署的主要挑战，在受访企业中

35、占比分别为 61.3%、60.8%和 53.3%。同时，部署边缘系统困难、无明显业务需求和具有安全风险，也为企业的边缘计算布局带来阻碍，亟待边缘计算技术的发展而解决。边缘部署的挑战占比 在投入规划方面，企业加大对边缘部署的投入规模，边缘计算相关云服务、软件及解决方案、硬件设备等成为企业投入规划的 TOP3，在受访企业中占比高达65.9%、60.3%和 52.7%，边缘计算发展前景广阔。文章 3：产业前瞻：边缘计算剑指何方？31 边缘部署的投入规划占比 2.架构升级，极致演进 以下为边缘计算领域最受关注的五项技术架构，为用户在边缘计算模型的选型与开发提供参考。1)分布式资源管理：协同统一管控 阿

36、里云通过纳管分布广泛、资源异构、规模多样的边缘节点，实现全球范围内边缘云分布式资源统一视角管理使用、监控运维。文章 3：产业前瞻：边缘计算剑指何方？32 边缘管控需要适度自治能力。根据阿里云与中国信通院最新联合发布的边缘云技术演进与发展白皮书，边缘云分布式管控系统是一对多的分级管控模型，各级管控平台需具备满足自身定位的管控能力。边缘云分布式管控系统与中心管控系统协同完成管控逻辑，更加适配边缘计算场景。2)分布式数据管理：释放要素价值 如何在边缘侧进行云边协同的数据管控，是保证业务流通的重要技术点。边缘云分布式数据管理，通过构建数据采集、处理、汇聚、分析、存储、管理等全环节能力，实现业务生产、应

37、用数据，经营、运营管理数据，第三方数据的统一汇聚和分析，发挥数据要素价值。在终端侧，通过传感器、物联设备实现业务应用数据源全面感知采集。在边缘侧，实现异构数据接入、实时处理、边缘存储、数据转发。在中心云，构建统一数据汇聚集成、大规模存储、智能分析等协同体系，有效提升数据应用水平和能力。文章 3：产业前瞻：边缘计算剑指何方？33 3)分布式应用平台：构建敏捷弹性应用 分布式应用平台将云上的开发方式部署至边缘侧，通过跨边缘节点的应用统一开发、部署、调度、管理、运维等能力，加速构建云边协同下弹性敏捷的边缘原生应用。应用部署：实现应用按需分布式部署。多集群管理：通过集群安全连接，统一管理。分布式应用管

38、理：通过部署策略（地理亲和性、反亲和性等），调度策略（资源池、健康状态等），镜像加速（缓存、P2P 等），数据迁移等，实现跨云边端集群的应用统一管理。服务流量治理：通过云边、边边容器网络互通，服务智能路由（位置、时延、网络质量等），流量管理（流量切换、限流、降级、负载均衡等），实现服务统一治理。文章 3：产业前瞻：边缘计算剑指何方？34 4)分布式调度：实现体验、资源最优平衡 如何实现业务体验与资源利用的最优平衡？边缘云分布式调度技术，从资源调度、流量调度以及应用调度等多个维度，统一全局调度管理，以云边端协同的方式满足业务调度需求，最大化提升业务体验，提高资源使用效率。资源调度：构建全局资源监

39、测和伸缩能力，实现资源监测、弹性伸缩；通过调度算法和策略，优化资源使用、时延、位置、成本等指标，实现资源智能化调度。流量调度：结合业务特点，预先进行业务流量预测，对云边计算、网络带宽等进行拆分和规划（例如建立专用通道）；针对流量接入、回源等方面需求，结合位置、成本等因素，实现流量动态接入和调节。应用调度：通过感知业务特定需求（资源硬件、性能指标等），建立应用模型和资源模型，实现应用迁移、弹性扩展等。文章 3：产业前瞻：边缘计算剑指何方？35 5)安全统一能力：构筑立体化安全防护能力 在分布式的环境下，边缘安全面临全新挑战。与集中式云资源相比，边缘节点部署环境复杂多样，并且单个边缘节点受限于资源

40、和成本，安全部署能力较弱。边缘安全行业标准 文章 3：产业前瞻：边缘计算剑指何方？36 通过云边端协同安全，实现边缘侧设备的接入，数据的传输，网络的安全，以及和中心云进行统一的安全管控，构筑边缘侧的立体化安全防护能力。3.场景拓展，应用创新 边缘计算应用场景不断拓展，云边协同的创新实践案例纷纷涌现。目前，边缘计算已经在工业、制造、物流、能源、金融、视频、零售等行业应用落地，并取得显著成效，加速各行各业数字化转型。文章 3：产业前瞻：边缘计算剑指何方？37 4.多维发展，畅想未来 在技术架构方面，边缘原生理念兴起，通过资源管控、数据管理、调度、应用平台等边缘原生技术，推动整体架构升级和边缘应用落

41、地。在行业应用方面，边缘计算和各行各业进一步紧密融合，推动应用场景的不断拓展，助力企业提升业务价值和用户体验。在生态融合方面，边缘侧的开源协同不断深化，通过与已有系统的融合，迎接边缘侧异构的新挑战，加速构建丰沛繁荣的边缘生态。未来，边缘计算创新升级将会带动更多便捷服务和应用实践的落地，进一步推动边缘计算产业的繁荣兴旺发展。文章 4：体验不尽，进化不止，视频云技术六大创新 38 文章 4：体验不尽，进化不止，视频云技术六大创新 “人类的体验欲望不止，从而促成了视频的发展史。”当前，整个社会进入视频化时代，视频被广泛地应用于社会生活的各个领域，相比图文，视频拥有更大的信息密度。视频实际上并不是一个

42、简单的技术，是交叉学科创造的技术领域，如：云计算，网络，编解码，人工智能等。阿里云视频云围绕着视频的全链路生命周期，提供云边端一体的数智化音视频能力和全链路的解决方案。文章 4：体验不尽，进化不止，视频云技术六大创新 39 视频全链路，是指从视频的采集、生产、处理、传输、分发到消费（播放），它的底座一定是基于云的，不管是云边一体，软硬一体，还是云端一体。经过长年的技术积累和应用实践，视频云构建了从内容生产到内容消费的端到端技术架构和服务能力，为用户提供更低延时、更高清、更高效、更沉浸的体验。1.无限演进：超高清、超低时延 体验的无极限演进，让编解码与超高清、与数据量、与算力的三大矛盾涌现。需求

43、的演进，让两大视频技术趋势不可忽略，一是超高清技术，二是视频超低时延技术。视频超高清技术 视频清晰度从 SD，或者说 480P，到 Full HD，也就是所谓的 1080P，两者之间信息量扩大了将近 7 倍，然后又发展到 4K，8K，每一次的升级实际上都是视频数据量爆发式的增长。沉浸体验要求高分辨率，高帧率，宽色域 目前，视频帧率使用较多的是 24 帧、30 帧，但 VR 视频需要 60 帧甚至 120 帧才能带来沉浸式的体验。清晰度的提升，帧率的提高，会带来更好的高运动场景体验。文章 4：体验不尽，进化不止，视频云技术六大创新 40 然而，沉浸体验的 AR、VR，所需的信息量大概是 7000

44、 x7000 分辨率，比我们现在使用的 8K 还要大。可以想象，未来视频场景带来的将是信息量的急剧增长。视频高帧率的发展趋势 这中间，会导致三大矛盾的激增：?编码升级周期 VS 超高清需求的矛盾 如此海量的视频数据需要压缩，但是视频编码平均十年才升级一代。超高清的需求可能十年已经升级了四五代，但是编码器才升级一代。?编码压缩率 VS 数据量增长的矛盾 每一代新的编码器性能大概提升 50%，相当于压缩力多一倍，但是从 Full HD 到 8K，再从 30 帧到 60 帧，是 72 倍的信息量增长。编解码的升级远远达不到视频信息量升级的要求。?编码复杂度 VS 算力增长的矛盾 每一代编码的升级复杂

45、度大概要提高 100 倍，但随着摩尔定律的逐步失效，算力的增长很难做到 18 个月就升级一代。只有把更多的算力，不管是边上的算力，端上的算力，还是云上的算力集中起来，才能够满足用户极致体验的需求。视频超低时延技术 视频的发展历史，就是延时发展的历史。文章 4：体验不尽，进化不止，视频云技术六大创新 41 从最早的 PC 直播，到长视频网站的出现，再到淘宝直播的风靡，整个视频的趋势实际上是视频延时降低的趋势。视频从 30 秒延时的可传播，逐渐发展到到可广播、可互动、可沟通、可操作、可沉浸。可以说，每一次的升级都是视频延时的不断降低。而且，我们可以越来越清晰地看到，视频延时是在急速下降的。延时从

46、30 秒到 10秒可能经历了很长时间，但目前已经到达了百毫秒以内，准确来说是五六十毫秒的水平。云边端协同，构成了更低延时的极限突破，让真正的沉浸成为可能。2.云边端一体的视频云技术框架 视频的每一次升级，对于基础网络和算法之上的整个基础设施，都是一个巨大的挑战。视频技术天然是一个云原生的技术，只有基于云原生，才能让视频技术的规模做大，而用户强体验、低延时的需求带来的成本问题也需要基于云边端协同解决。云最大的作用就是带来弹性。任何的资源，任何的直播，流量都是会变化的，所以这种弹性的能力，不管是在边缘云还是中心云上面，对于视频来说都至关重要。文章 4：体验不尽，进化不止，视频云技术六大创新 42

47、视频永远在追求低成本、高效能、高质量，而边缘云则为视频技术的发展提供了一个非常好的平台。基于 2800 多节点的就近分布，边缘云缩短了第一公里和最后一公里，能够降低传输的延时，同时它带有算力，能够降低算力的延时，最终推动着用户的体验不断升级。运用边缘云、中心云，再结合端，例如手机，可以作为天然的算力分布的设备，阿里云视频云搭建了云边端一体的视频云技术框架，提供一个服务化的平台，以 PaaS，SaaS，SDK 等各种形式更好地服务客户。3.六大创新应用 从最早的数据跟着算力走，到现在算力跟着数据走。只要有数据的地方，就有算力。超低延时直播 RTS 边缘云不但可以缩短物理的接入，同时能够满足算力的

48、需求。视频云超低延时直播 RTS，已全面应用于手淘双十一，从单边直播到 RTC 技术，再到超低延时直播技术，极大帮助手淘提升自身业务价值。文章 4：体验不尽，进化不止，视频云技术六大创新 43 目前 RTS2.0 平均延时达到 200 毫秒，基本上跟普通视频通话的时延持平，但在成本上会大幅降低。未来低延时直播也会应用于更多场景，让用户获得更好的体验。云渲染：超普惠超体验技术 延时可不可以更低呢？是可以的。云渲染技术，利用串流的技术，实现 50-60 毫秒的延时。不管是云游戏，云渲染，虚拟世界都是通过视频流化带给大家沉浸体验，即需要使用串流技术。串流技术比较复杂，虽然五六十毫秒的延时是非常低的，

49、但仍然可以将延时分为物理的延时，编解码的延时等等。实际上需要在视频的每一个环节中，编码、网络 QOS、云端处理、传输等都要做大量的技术创新和突破，才能够真正做到五六十毫秒延时的水平。今年六月，央视三星堆奇幻之旅使用了阿里云视频云的串流技术，以普惠方式让每个人都能物理“穿越”至考古现场。云渲染与串流技术一定会不断演进，未来的应用场景也会越来越广。文章 4：体验不尽，进化不止，视频云技术六大创新 44 虚拟演播：低门槛实时沉浸互动 有了网络和算力的支持，越来越多专业化的内容，也能够进入到普通直播。视频云基于深度学习算法的实时、实景抠像技术，支持了东京奥运会、北京冬奥会的直播需求，在不能物理碰面的情

50、况下，通过导播台多机位、实时连麦、异地开播能力，实现主播与多层虚拟背景完美融合。文章 4：体验不尽，进化不止，视频云技术六大创新 45 点击这里查看东京奥运会现场使用虚拟演播视频 利用云端的算力与网络能力，仅需两部手机和一台电脑，视频云就可以把以往需要专业制作能力的视频，直接搬到我们的现实生活中。云剪辑：智慧高效的美学生产 同样，我们也可以在云端进行各种各样的剪辑。通过云剪辑技术，实现多端统一、端云一致的视频播放效果。文章 4：体验不尽，进化不止，视频云技术六大创新 46 即使是在最传统的多图片场景下，我们也可以应用模板工厂，通过一些简单的 AI 算法，实现类视频化及批量化生产。视频的世界不是

51、一蹴而就的，而是一步一步发展而来。可以看到，视频技术在生活生产的各个方面都发挥着巨大作用。智能媒资：泛媒体的全智能管理 智能媒资基于边缘云技术，对视频进行理解、搜索、打标，将视频作为一种资产来管理。在企业 IT 数字化的背景下，智能媒资让视频可以像文字、图片等信息一样被检索。结合边缘云的算力、网力、存储等，智能媒资利用了大量的 AI 技术，把媒资体系带到离业务更近的地方，实现云+边泛媒体资源池的高效组织与智能管理。8K VR：全视角沉浸的挑战 在 VR 领域，不管是国外已经超过 1000 万台销售量的 Quest2，还是国内 Pico 这样的设备，实际上面临着更大量的数据处理，因为它们至少是

52、8K 清晰度，这对编码技术和播放器技术是非常大的挑战，例如全视角推流，划分 tile，编码大小流配合，视角的预测等。文章 4：体验不尽，进化不止，视频云技术六大创新 47 阿里云“云边端一体化”的视频云技术，对带宽的要求低，降低了成本，同时扩展性好，支持更高清晰度的场景，能够达到用户更极致的体验要求。万物互联时代，视频已经到了一个真正可以为用户体验升级带来爆发的阶段。未来，更多的业务与场景将会融合，更为专业的制播能力将全面云化，视频将朝着实时化，互动化持续加速，为用户带来更低成本、更高质量、超沉浸式体验。文章 5：云原生驱动，打造融合通信的顶级触达力 48 文章 5：云原生驱动，打造融合通信的

53、顶级触达力 “孵化于云端，云通信成为时代的主流。”1.云通信的前世今生 通信与每个人息息相关。生态合作和渠道的规模上量，给传统通信模式带来巨大的挑战，由此衍生出云通信。云通信，即基于云计算平台，将传统通信能力进行云化，为客户提供便捷高效的触达能力。阿里云云通信起步于 2017 年，为了应对业务发展和生态布局，阿里云搭建了云通信的基本模块，包括上层的 OpenAPI、底层的资源虚化、调度以及安全能力模块。这一阶段的云通信主要通过公有云的方式提供服务，解决算力的弹性问题。从 2019 年开始，随着各个行业的商业化，云通信聚焦于用低成本高效率的方式解决规模发展问题。文章 5：云原生驱动，打造融合通信

54、的顶级触达力 49 阿里云采用供应链生态化的策略，通过引进更多的合作伙伴，构建安全、开放、高效的通信云，满足广泛的客户需求。自 2021 年至今，规模化之后的个性需求成为云通信场景中的新挑战。在教育行业，“通知”必须在 15 分钟内到达，而“验证码”则要求在 3 秒内到达，这对通信的并发跟调度都提出了更高的要求。阿里云云通信采用云原生化的方式，通过低代码、组件化以及可视化编排，为客户提供安全可信、场景化、智能化的定制服务。2.解客户之所需 云原生驱动的融合通信，核心是要快速、高效、低成本地满足客户多样化场景诉求。解决场景化问题 在大企业或中等规模以上企业中，通信场景具有多样化特点，即使是一个简

55、单的认证，都可能会有注册认证、二次认证以及多种认证方式组合的形式。融合通信规模支持用户的个性化通信需求，赋能多元化场景，实现企业客户通信需求与业务的统一管理。文章 5：云原生驱动，打造融合通信的顶级触达力 50 近年来，5G 通信与 IM 消息的蓬勃发展推动了云通信的升级演进。通过整合多通道能力，云通信实现了传统通信与互联网通信能力的高效连接，极大地解决了云通信的场景化问题。降低接入门槛 阿里云云通信支持低代码接入，相比以往 API 接入降低了接入门槛，让更多的业务人员也能便捷地使用通信服务，迅速扩大了云通信的使用面。提高生产效率 结合 AI、大数据、区块链等技术，云通信提高了生产效率，助力客

56、户解决业务场景中的服务效率、安全通信、转化成功率等问题。3.云原生驱动：融合通信 云原生驱动的融合通信，通过安全可信、组件化、智能化的融合通信，提供通信增值服务。基于全球融合通信网关底座，结合三大通信增值服务，阿里云推出由云原生驱动的云边协同的融合通信，深入客户个性化场景，满足客户多样化诉求，驱动业务价值增长。文章 5：云原生驱动，打造融合通信的顶级触达力 51 4.技术底座：全球融合通信网关 全球融合通信网关，核心是实现通信的通道资源虚拟化、规格化以及云化，最终向客户输出统一的 API 接口。基于容器化、服务网格、微服务等云原生技术，结合边缘云，全球融合通信网关打造轻量级的边缘网关和云网部署

57、架构，为客户提供易部署、广覆盖、秒级触达能力。动态调度能力是云通信领域的核心技术。通过多级路由调度、动态感知和多因子协同调度、多业务场景优先级调度三种调度方式进行动态流量精准预测和控制，助力客户找到质量、成本、并发等多重因素下的业务最优解。同时，云通信数智化运维通过可观测技术对全球网关节点埋点，实现基于编排的根因分析、故障自动定位和快速隔离，为客户提供安全稳定的通信触达能力。从边缘云原生、动态调度能力和数智化运维技术，衍生出云通信的 3 类服务模式：全托管模式、融合共享模式和专有模式。全托管模式：客户只需关注业务本身，把通道完全托付给阿里云，而无需考虑任何通道的差异性。融合共享模式：客户可以在

58、自己的私有通道或阿里云平台上进行配置，可以把通道分享给阿里云进行使用或者共享阿里云的通道资源。文章 5：云原生驱动，打造融合通信的顶级触达力 52 专有模式：阿里云云通信为一些大中型客户配置独立的账号、相应的独享通道以及独有的通信系统，保障系统稳定性的同时，提供伸缩性上的支持。以全球融合通信网关为基础，云通信实现三种可增值的通信能力，分别为可信通信、场景通信和智能通信。5.安全卫士：可信通信 在通信领域，数据安全对企业来说是重中之重。通信需要跨企业协作，而通信的数据又涉及企业机密。如何全面地解决数据安全问题？从流量的链路管控到业务的安全运营，阿里云通过端到端的可信通信，为客户提供全链路闭环的安

59、全管理。在流量防控上，进行智能审核、传输加密、防盗刷和异常流量识别。在存储技术上，进行加密存储以及基于加密存储的隐私计算。在业务防控上，进行异常风险识别，包括高风险行为识别、投诉风险识别以及无转换识别。在安全运营上，进行相应的权限控制、授权使用以及风险监测和预警。基于云原生的可信、可靠、透明的可信通道，实现客户的可审计，用户的可授信，供应商的扣量可检测，投诉的可防控以及流量的可频控，最终实现多方的信任关系。文章 5：云原生驱动，打造融合通信的顶级触达力 53 6.多元融合：场景通信 基于 Serverless 技术，云通信融合产品，通过组件化、编排引擎和应用运行引擎支持各类客户固定业务场景，提

60、高客户通信业务的使用效益。融合认证 云通信通过号码认证、短信认证、语音认证等多种认证方式，提升整体的转化效率。特别是在号码认证中，基于客户不同的网络环境，进行动态感知和通道选择，能够获得比普通的认证方式更好的效果。全通道服务 阿里云云通信整合了短信和 ChatAPP 的能力，在国际市场推出 Omni-Channel 产品。通过统一的 API 接口，阿里云支持国内出海的客户和国际化公司实现 IM 消息和ChatAPP 能力的自由选择和自动切换。文章 5：云原生驱动，打造融合通信的顶级触达力 54 隐私保护 号码隐私保护在 2017 年被首次提出。随着云通信业务的发展，隐私保护在今年双十一得到了很

61、好的应用。顾客可以在购物的全链路中全程隐藏手机号码，保护自己的隐私，获得更佳的购物体验。工作外联 通过数据语音的方式，云通信实现在外卖、导购、咨询等多种工作外联场景中的高清通话和数据安全管理。同时，融合通信基于 CPaaS 通信平台，支持客户各类自定义业务场景，客户只需聚焦于自身业务，简化运维、通信管理、效益评估等环节，从而降低了业务复杂度。在 PaaS 层，CPaaS 通信平台为企业提供主子账号管理能力、资源管理能力和应用管理能力，通过低代码的方式，支持客户个性化管理账号、黑白名单等，自定义设置业务的重发和转发机制，满足客户动态化的业务需求。除此之外，基于 CPaaS 标准通信组件和定制化通

62、信组件，阿里云云通信在 SaaS 层集成了部门控制台和企业管理后台，让云原生的技术红利惠及更多的客户。文章 5：云原生驱动，打造融合通信的顶级触达力 55 7.高效触达：智能通信 基于底层语音消息等通信产品，叠加达摩院 AI 算法能力，云通信向外输出 AI 热线座席（VoiceChatBot）和 AI 在线座席（ChatBot+转人工）两类产品，为客户提供智能语音和文本对话能力，帮助客户实现高效的用户服务和获客能力。文章 5：云原生驱动，打造融合通信的顶级触达力 56 未来，以云原生驱动的云通信，会以更广泛的连接，更丰富的场景，更智能的应用，实现通信的安全、精准、高效触达，提升企业用户服务体验

63、，进一步助力企业降本增效。文章 6：声声声声临其境，一起坠入超音感空间 57 文章 6：声声声声临其境，一起坠入超音感空间 大众对沉浸体验的追求，不再仅局限于“视觉”。声之切，境尤升。随着硬件技术的升级、软件内容的丰富以及 5G 网络环境的优化，推动几经浮沉的VR 产业走向正循环。就在去年，Roblox 上市、Facebook 更名为 Meta、微软收购暴雪等将元宇宙相关产业推向风口，而 Oculus Quest 2（VR 一体机）出货量破千万台的成绩，更是一件将沉浸式 VR 从概念落地场景实践的标志性事件。在本次云栖大会阿里云视频云的 8K VR 视频技术展台，体验者通过佩戴 Pico VR

64、 头显，感受清晰度高达 8K 的 360 度 VR 视频，实时捕捉超高清细节。不仅如此，体验者还能以“声”临其境，感受令人惊艳的全景声技术带来的沉浸式视听体验。文章 6：声声声声临其境，一起坠入超音感空间 58 1.“视”之外的沉浸之“声”沉浸式视听体验一词已多次出现在大众视野，究竟什么是沉浸式视听体验呢？“沉浸式视听体验”是指通过视频、音频及特效系统，构建大视角、高画质、三维声特性，从而具备画面包围和声音环绕的主观感受特征，观众在所处位置就能获得周围多方位的视觉、听觉信息，带来身临其境之感。听觉作为仅次于视觉的重要感官通道，对沉浸式的视听体验至关重要。随着用户对视听体验的极致追求，在“视”之

65、外，沉浸之“声”技术应运而生。沉浸式音频 是指能够呈现空间的还音系统的声辐射，至少能覆盖观众的前、后、左、右、上五个方位。除此之外，还能真实地营造出声场的水平纵深和垂直高度，即从听者角度能精准地定位声音的方向和位置。从技术角度是如何实现呢？其实，真实世界的声音来自环境的四面八方，人耳往往可以通过声波的时间差、强度差、相位差、频率差等辨别声音的方位。文章 6：声声声声临其境，一起坠入超音感空间 59 但现有的立体声和 5.1 环绕声只能呈现部分方向传来的声音信息，若想获得声音带来的沉浸感，需要尽可能全方位再现真实世界的声音，也需要一种沉浸式音频技术来实现。图片来源于网络 2.一个球面的声场？沉浸

66、式音频主要技术有三大类：基于声道 Channel Based Audio（CBA）、基于对象 Object Based Audio（OBA）、基于场景 Scene Based Audio（SBA）。基于声道技术（CBA）：在传统 5.1 环绕声的基础上，增加了 4 个顶部声道，通过增加声道的方式来补充空间中的声音信息，但只能呈现部分方向来的声音信息。基于对象的技术（OBA）：是目前主流技术，并在电影领域已广泛应用，如 Dolby Atmos 全景声。该技术会产生大量的数据和运算，除了声道的音频外，还有关于声源的元数据 Metadata，即：声源（位置/大小/速度/形状等属性）、声源所在的环境（

67、混响 Reverb/回声 Reflection/衰减 Attenuate/几何形态等），该技术在 VR 领域只适合主机 VR 上的大型游戏，对于普通移动端的硬件设备来讲，算力及带宽承载具有较大压力。文章 6：声声声声临其境，一起坠入超音感空间 60 基于场景的技术（SBA）：用来描述场景的声场，其核心的底层算法是Ambisonics 技术，可被映射到任意扬声器布局中。Ambisonics 技术的特点是：声源贴在提前渲染好的全景球上，即所有声源将被压缩在了这个球上。图片来源于网络 本文的音频体验展示便采用了 Ambisonics 的录制格式（文末体验 DEMO）。Ambisonics 作为全景声

68、的一种录取格式，在上世纪 70 年代就已经问世，但一直没有获得商业上的成功。随着近几年 VR，AR 等相关领域的兴起，Ambisonics 开始逐渐被讨论。与其它多声道环绕声格式不同，Ambisonics 传输通道不带扬声器信号，允许音频工作者根据声源方向而不是扬声器的位置来思考设计，并且为听众提供了用于播放扬声器的布局和数量，因此，大大增加了灵活性。Ambisonics 音频格式可以解码任何扬声器阵列，并且可以完整地、不间断地还原音源而不受任何特定编解码播放系统的限制。下图是一个一阶的 Ambisonics 结构，4 个 MIC 垂直部署在一个四面体上，播放效果与 Dolby Atmos 类

69、似，但和 Dolby Atmos 不同的地方是：Dolby Atmos 只解决了半球的声场。文章 6：声声声声临其境，一起坠入超音感空间 61 而 Ambisonics 除了水平环绕声音，还可以支持拾音位置或者听众上下的声源，即整个球面的声场。图片来源于网络 3.实现声声入耳的引擎：AliBiAudio 全景声不仅仅是增加几个声道那么简单，而是把整个声音系统架构都颠覆了，从之前基于声道来混音的技术上升为基于对象的音频处理技术，使人在环境中的听觉感受与现场实际声音一致。将全景声音频重建成用户可测听的形式有两种途径，一种是多扬声器重建，即电影院或家庭影院中的音响系统，其本质是将全景声音频转换到 5

70、.1.4 或 7.1.4 格式；另一种是耳机重建，即将全景声音频通过双耳渲染技术转换为双声道音频，并保留其全部空间信息。相对于多扬声器重建，耳机重建成本低、易部署、效果好。不言而喻，耳机重建全景声音频，需要一个双耳渲染的过程，以此来通过两个立体声通道创建空间和维度的听觉感知效果。文章 6：声声声声临其境，一起坠入超音感空间 62 AliBiAudio 就是一个阿里自研的双耳实时渲染引擎，结合头部跟踪坐标，可以达到人转动，声源位置不动的效果。当前双耳渲染引擎，具有支持全平台、多场景、易部署等特性。该引擎既可以部署在移动端，也可以部署在云端，并支持三大场景的渲染。单声道输入：用于虚拟会议场景，可将

71、不同位置的人，渲染在不同的角度发声，通常部署在服务端。5.1/7.1 输入：用于影视剧渲染，得到更逼真的环绕声，类似优酷中的“帧享”音效。既可以部署在端上（如：Apple Music 空间音频），也可以部署在服务器上（如：作为媒体处理，将多声道数据下混成 2 路数据）。Ambisonics 输入：对 Ambisonics 格式进行渲染，用于 VR 直播，VR 点播，当前部署在 Aliplay 中。文章 6：声声声声临其境，一起坠入超音感空间 63 4.如何让声音跟随脑袋一起摇摆 HRTF 双耳渲染引擎的核心模块是人头传递函数 HRTF（Head-related Transfer Functio

72、n）。每一方向都有两个 HRTF，分别代表音源到左右耳的房间冲击响应，通过 720 度扫描可以得到一个球形的 HRTF 库，如下图是一个 ARI HRTF 数据库的分布。ARI HRTF 数据库 文章 6：声声声声临其境，一起坠入超音感空间 64 在渲染时，通过输入的角度信息，先从数据库中选出当前角度的 HRTF 对。然后再将输入数据分别和 HRTF 对进行卷积得到左右耳信号。为了得到更逼真效果，还可以添加一定量的房间混响如下图所示：本项目对大量 HRTF 库进行筛选，获取到一个最优的数据库。Ambisonics 数据格式 Ambisonics 的基础功能是让来自不同方向点声源，作为 360

73、度的球面来处理，这个中心点，就是麦克风放的位置。当前广泛用于VR和360度全景视频的Ambisonics格式，是一个叫做 Ambisonics B-format 的 4 声道（还有另一种格式叫 A-format）。由 W，X，Y and Z 组成。对应着 360 度球面的，中心，左右，前后，上下。?W 是一个全向?X 是一个双极 8 字指向，代表前后?Y 是一个双极 8 字指向，代表左右?Z 是一个双极 8 字指向，代表上下 B-format 有两种格式分别是 ambix 和 fuma（它们只是排列顺序不同），而 A-format代表 4 个 mic 采集的原始数据。B-format 和 A-

74、format 的关系如下：文章 6：声声声声临其境，一起坠入超音感空间 65 图片来源于网络 头部跟踪 该技术利用了某些特定款式耳机中的传感器信息，如：加速度计和陀螺仪，从而更好地跟踪头部运动，并做出相应的音频调整。图片来源于网络 文章 6：声声声声临其境，一起坠入超音感空间 66 Apple 已经从 iOS15 开始通过兼容耳机带来支持头部跟踪的空间音频功能，目前Android 13 的发布预览版已完全支持在兼容设备上使用头部跟踪的空间音频。本次云栖大会的展台体验便主要利用了 Pico 头显设备中陀螺仪的信息。5.音频的未来，炫到无法想象 除此之外，全景声双耳渲染技术还可运用于多个场景，带来

75、沉浸视听的无限想象力。VR 演唱会 现场混合 360 度视频和全景声音频，同时将数据传输到相应的移动平台，并进行实时直播。让观众可以达到“不在现场，胜似现场”的感觉。沉浸式影院 也可以称之为沉浸式投影，是一种成熟的高度沉浸式虚拟现实系统。它将高分辨率的立体投影技术、三维计算机图形技术和音响技术等有机地结合在一起，产生一个完全沉浸式的虚拟环境，大大增加观影的沉浸感。文章 6：声声声声临其境，一起坠入超音感空间 67 智慧教育 沉浸式教学模式逐渐受到教育界的关注。例如，IBM 研究院和伦斯勒理工学院联合开发的“认知沉浸室”，它能让学生置身于中国的餐馆、商场、园林等虚拟场景，与 AI 机器人练习汉语

76、对话，大大提升了学生的学习兴趣和专注力。虚拟会议 以 Facebook 基于 VR 开发的虚拟会议为例。而为了更贴近现实，Workrooms 还加入了沉浸音频功能，让用户交谈时，声音的发出的方向跟他们所处的房间位置一致，从而进一步增加参会者的沉浸感。图片来源于网络 未来的沉浸音频技术将如何发展？以双耳渲染引擎的核心模块 HRTF 为例来说，当前的 HRTF 模型，是一个固定模型，无法适应不同人的声音感知差异，尤其在正前方的外化能力还不够好。若想得到更逼真的声音效果，需对 HRTF 进行进一步优化，使其适应每个人的个体差异性。比如：根据每个人的人头大小，耳廓信息以及肩膀的形状独立建模。在国外 H

77、RTF 的建模与个性化发展已经成为趋势：文章 6：声声声声临其境，一起坠入超音感空间 68 3 月开始，杜比支持个性化 HRTF 的定制。9 月开始，iPhone 升级了 ios16，通过人脸扫描，可以定制自己的 HRTF。图片来源于网络 文章 6：声声声声临其境，一起坠入超音感空间 69 此外，用机器学习的方法，将面部，耳部图片，转化成 HRTF 也在火热研究中。未来，阿里云视频云将继续探索基于深度学习与信号处理的的音频技术，为 VR 超高清视频直播带来以声临其境的超沉浸之感。扫描二维码，一起声临其境（DEMO 体验）文章 7：基于倚天的视频云原生业务新范式 70 文章 7：基于倚天的视频云

78、原生业务新范式 以下内容为 2022 云栖大会倚天开启云原生算力新时代中，阿里云智能视频云总经理何亚明带来的题为基于倚天的视频云原生业务新范式的主题分享，详细地介绍了视频云原生业务基于倚天云服务器的新走向，本文根据该演讲整理而成。1.市场份额第一，阿里云视频云云边端能力凸显 视频作为一种内容表现形式，目前已经覆盖直播、短视频等多个行业，社会化的新视频时代，也就是“社会视频化”已经到来。而在内容产出维度，不止有前期拍摄，还有对视频的处理、分发、传播等动作，并加入了 AI 功能。阿里云视频云的云边端一体的数智化音视频能力，包含了云端一体、弹性伸缩、交互顺滑、技术普惠、数智升级等优势特点，所以我们认

79、为视频是一个交叉学科创造的技术领域，不论是传统信号处理编解码还是传输、网络、AI 等，大量的算力需求一定是首要选择。文章 7：基于倚天的视频云原生业务新范式 71 在 IDC 报告中，阿里云视频云连续四年荣获中国视频云整体市场份额第一。先前也有提到，表面看视频拍摄完成后直接上传直播、分发，但实际背后的技术处理需要经过非常长的链路，且成本和门槛以及专业度都非常高。之所以说视频云是云原生的最佳案例，是因为整个视频云就是“长”在阿里云云原生上的，上图中可以看到从上到下，不管是 PaaS 还是 SaaS 工具，实质都是包含服务化的性质。在弹性层面，也不止时间弹性和空间弹性，还有很多 CPU、GPU 等

80、一些 Intel，ARM 的异构资源。2.迈向多趋势，业务场景+客户需求，推动视频高清化技术不断向前 视频发展呈现高清化、低延时、智能化、专业化等多个趋势。以高清化维度举例，因为用户感官对视频高清的极致体验的要求，类似视频平台标清分辨率从最小的 SD 增长到 1080P，这是近乎七倍的信息量增长，到现在的 4K、8K，分辨率的提升带来的是大量数据量的膨胀，加之用户的常态需求，给算力、存储，网络传输带来了不同程度的压力。文章 7：基于倚天的视频云原生业务新范式 72 同时，在一些高运动场景下，视频帧率越高，从肉眼体验上就会越清晰，宽色域也是同样的道理。在沉浸式体验的场景下，视频越高清、分辨率越高

81、，沉浸感也就越强，这些实实在在的挑战也在推动着视频高清化技术不断向前。第二个趋势是低延时。在观看同一场足球比赛直播时，可能隔壁已经在欢呼，你观看的内容球员还没有进球，这就是延时。即使是标准的宽带电视，也有 5s 以上的延时，但是随着对低延时要求极高的 VR、AR 等沉浸式体验的兴起，对底层计算力和芯片的要求也越来越高。文章 7：基于倚天的视频云原生业务新范式 73 不管是低延时还是高码率，最核心的点就是视频编码。视频标准每升级一代，技术复杂度就会提高十倍；视频编码每升级一代，质量码率则小 50%，但视频升级数据量不止 2 倍，这是第二个矛盾；同时，摩尔定律在变慢，算力增长无法实时跟上高清/8K

82、VR 的直播画面，所以复杂度和视频算力之间就是第三个矛盾。我们认为解决三个矛盾实际上是三个方向的结合，即软硬协同提速度、AI 处理提画质、云端联合保体验。软硬协同要充分利用 CPU 的能力，在计算、编码优化、算力提升上和硬件结合，算力提升是大方向。其次是智能处理，我们利用大量 AI 技术，把大量画面中人眼不关注的地方做智能化的忽略。最后一点云端联合，算力不仅云上有，云端的联合我们 文章 7：基于倚天的视频云原生业务新范式 74 可以做后处理，算力不够时发小分辨率视频，用端上的算力进行超分，做成大视频，所有的结合就是我们智能编码解决方案，当然今天着重讲“软硬协同”。3.视频云原生业务拥抱倚天 E

83、CS，可靠、稳定、弹性 倚天云服务器在视频云原生业务下可以发挥可靠、稳定、弹性的优势，包括直播、点播，媒体处理等，很多业务可以混跑，时间复杂度和算法复杂度也可以结合在一起。算力的需求恒定存在，很多活动高峰时对算力要求不一样，倚天芯片可以给视频云更好的选择。一些新品存在超频、降频等问题，使得业务复杂度和抖动较大，选择和倚天结合的 Arm 芯片给我们带来了更强的稳定性。我们选择把算力分布式地部署在不同池子中，在真正“灾难”到来时也相应增加了业务的逃逸能力。文章 7：基于倚天的视频云原生业务新范式 75 在算法层面，基于自研 S263 和 S265 结合 Arm 芯片带来了很多效能提升。在做引擎的过

84、程中我们发现 Arm 在各种视频、转封装、文件，流媒体等协议上适配的过程非常灵活，与此同时 Arm 芯片的架构给视频云的转码业务也带来了更多的选择。在调度方面，使用 Arm 芯片以后，我们实测在单机上资源水位率，CPU 利用率可以提高到 95%，帮助视频云提高了 10%的 CPU 利用率。在视频编码技术层面，Arm 提供了强大的工具帮助指令集实现轻松迁移，不管是高并发的指令还是进程优化，从架构设计上都有天然的优势，和视频云的编码也是一个很好的结合。文章 7：基于倚天的视频云原生业务新范式 76 上图中可以看到，和平头哥合作，结合大量快速的算法优化，迁移到 Arm 上之后，S264、S265 相

85、对 C7 分别可以再提高 31.9%和 33%。性能的提升带来了成本的节省和延迟的降低，视频云是典型的大规模视频处理场景业务，成本和体验就是企业的核心竞争力。文章 7：基于倚天的视频云原生业务新范式 77 倚天的超强算力也让 8K 视频实时直播成为可能。在 AI 方面，我们在推理上及自适应上，相较过去 x86 架构，都在不断地进行性能提升，也在正面帮助视频云降低业务成本。同时，Arm 机型混跑也已经在视频云点播业务上线。文章 7：基于倚天的视频云原生业务新范式 78 4.倚天 ECS+Arm 芯片，发挥算力优势，打造核心竞争力 客户和业务场景的需求给视频技术带来更多挑战，不管是更清晰、更流畅、

86、更低延迟还是更高清的体验，都需要在算力上对视频进行大力支持，后续我们会和倚天云服务器和 Arm 芯片深度合作，发挥算力优势。文章 8：OPPO 云边端的协同实践 79 文章 8：OPPO 云边端的协同实践 以下内容为 2022 云栖大会边缘云计算创新论坛中，OPPO 云计算总经理鲍永成演讲OPPO 云边端的协同实践，分享 OPPO 在机器学习 AI 领域，对云以及边缘计算的应用实践。1.StarFire：机器学习平台 StarFire，星火机器学习平台，是 OPPO 推出的机器学习技术品牌。作为一家终端消费电子公司，OPPO 需要怎样的 AI Platform？OPPO 需要的 AI 平台，可

87、能跟行业里会有略微的差别。目前，OPPO 推荐搜索广告都是通过机器学习进行，五亿多用户的规模量对于企业来说挑战巨大。区别于传统的调研、简单的报表等方式，OPPO 通过 AI 驱动、模型预测，定义产品以及品质的改善，比如功耗、热等指标的改进。产品销售出去之后，用户运营跟用户增长也是企业非常关注的话题，机器学习平台同样要围绕用户运营与增长工作运行。AI Platform 整体的架构，从下往上，底下是混合云基础设施。除了自己的 IDC 之外，还包含公有云、边缘计算等。往上，是 AI 混合云，包含特征存储、EBR，分别服务搜索推荐和向量检索。云真机也是整个技术平台里面验证环节非常重要的部分。很多模型，

88、包括最后裁剪过的模型都要运行在手机上，因此不管是在迭代期间，还是在最后发布之前，都需要一个庞大的云真机集群来验证所有的算法。再往上是控制台和三个核心的部分，下面依次展开介绍。文章 8：OPPO 云边端的协同实践 80 搜推引擎：Stargazer 基于千亿级特征，以及数百 PB 的样本大小，OPPO 不仅有自己的数据中心，和公有云也有深入的合作。很多训练任务会弹性地调度到公有云上，包括最后的推理，也会有一些部署到阿里云的边缘计算节点上。广告允许的延迟非常有限，所以必须在离用户更近的地方部署模型，但是如果完全部署在端侧的话，整个模型部署的深度就会比较浅，因此必须通过协同来解决这个问题。文章 8：

89、OPPO 云边端的协同实践 81 终端 AI 工作台 OPPO 端云协同 AI 工作台主要是为终端服务的。作为一家终端公司，百分之八九十的模型都是为终端服务的，比如打游戏的时候，如何去平衡功耗和热？这需要通过模型测试，在 AI 工作台上进行展开。也就是说，OPPO 大量端侧的 AI 工程师，都会在这个平台上进行日常工作。SOTA 模型市场 OPPO 把很多成熟的模型收集起来，组建 SOTA 模型市场。因为场景非常多，不可能为每一个场景做相应的 AI 模型，因此，SOTA 模型库发挥着技术货架平台的作用，大大提高了业务价值。文章 8：OPPO 云边端的协同实践 82 2.混合云架构 OPPO 在

90、 StarFire 机器学习平台的基础上，构建混合云的架构。如何把这么庞大的平台部署到混合云上去？从整体架构来看，底层是 OPPO 的私有云以及公有云。往上，基于容器化部署，考虑到稳定性、性能等，需要对内核有一定的定制。GPU 的切分也非常重要，很多训练，除非是像一些稠密的场景，比如图像、声音等，GPU 的使用率较高，在很多其他的场景下，GPU 使用率并没有那么高，会造成很大的浪费。此外，算法工程师 80%的时间都在做开发和调试，会用到一些碎片的卡，每个人如果独占一张卡的话，会带来非常高的成本，所以需要对 GPU 进行切分。还有存储以及网络等等，再往上是调度、operator 的编排以及很多框

91、架。在机器学习领域，用框架是最繁多的，因为框架的场景非常多，在不同的场景里面，不同框架的特点也需要充分的发挥，而 OPPO 的框架的兼容性非常丰富。关于 GPU 的切分，其实很多公有云也有类似的能力，但是 OPPO 部署了混合云，在OPPO 内部有大量的 GPU 卡，需要跟公有云使用同一套架构。这样，OPPO 内部的算法工程师在使用的时候，能够达到无差别的要求。OPPO 的 GPU 切分技术，主要是从两个方面实现，一个是显存的切分，另一个是算力上的切分，直接在LINUX内核层面做改动。MPS模式会在训练的时候大规模使用，文章 8：OPPO 云边端的协同实践 83 而在算法工程师日常开发阶段，正

92、常用内核态的截获即可。改进之后，整个 GPU 的使用率提升 2 倍左右。数据是训练中很重要的一部分，OPPO 的数据量也非常大，但是每一天的训练以及不同训练的场景，对数据的索取程度是不一样的。基于混合云的架构，OPPO 不可能把内部所有的数据都放到公有云上去进行训练，一方面因为成本，另外一方面因为性能，这是没有办法做到的。因此，OPPO 在任务调度的时候，会圈出来要用到哪一部分的数据，去进行预加载或者主动缓存，实现算力在私有云、公有云或者边缘上的卸载以及调度，保证整个训练过程的丝滑。算法工程师感受不到这种差异，同时实现对算法工程师承诺准点率，也就是说能够保证训练大概在什么时候之前完成。对很多数

93、据进行预加载，但是数据训练完可能就被销毁了，保证数据在传输以及在公有云上缓存时的加密状态，在训练时才会进行相关的解密。文章 8：OPPO 云边端的协同实践 84 对 AI 平台来说，比较重要的是调度。OPPO 的调度是把私有云跟公有云混合在一起进行调度，以及跟存储做联动。如果是调度到公有云上的任务，会有一个非常重要的 filter，去看数据有没有预加载到，如果没有的话，可能还是会优先调度到私有云上，但是大部分时候命中率还是比较高的。3.云边端一体的机器学习 在 AI 平台基础之上，OPPO 利用阿里云的边缘计算部署相关的工作。在训练阶段，OPPO 使用阿里云的公有云和自己的私有云做混合的调度，

94、训练之外，很多模型会在边缘或者端上进行部署，形成三级的部署结构，来实现部署的响应。文章 8：OPPO 云边端的协同实践 85 在手机中，大量的模型需要响应，比如一张照片的增强，功耗与热都需要模型预测，进行最优状态的调整，这些都要通过模型来实现。模型会部署在云、边以及端上，满足弱网或者网络完全不通情况下的用户体验。如果网络状况非常好，那么整体体验就会非常丝滑。基于云边端一体的机器学习，OPPO 实现了业务赋能、生态开放和隐私计算，真正提升了业务价值。文章 9：虚实共生 芯启未来 86 文章 9：虚实共生 芯启未来 以下内容为 2022 云栖大会边缘云计算创新论坛中，Intel（英特尔）中国区技术

95、总经理高宇演讲虚实共生，芯启未来，分享 Intel 面向云游戏市场开发的整套解决方案。1.云游戏概览 近年来，云游戏市场飞速扩张。预计到 2024 年，整个云游戏市场产值将放大十倍左右，而云游戏的付费用户从 2021 年的 2100 万左右，到 2024 年预计成长为 5800万，实现将近 2.5 倍的增长。全球云游戏市场预测 云游戏为什么能够获得如此多的用户和内容制造商的青睐呢？主要源自三个原因。第一，云游戏的出现，极大地降低了用户对端的性能要求。也就是说，两三代以前的 PC 设备，也可以通过云游戏，玩到最新、最炫酷的三人机游戏。电视机也可以通过云游戏的方式，玩到最为流行、性能要求最高的 A

96、ndroid 游戏或者是 Windows游戏。对用户而言，云游戏极大地降低了对设备端的要求。第二，云游戏的云化特点，加上推流的方式，可以适应各种各样的终端形态，包括但不限于 PC、手机和电视机，将来也许会出现在新能源汽车的中控大屏上，让用户玩到最炫酷的 3A 级游戏。文章 9：虚实共生 芯启未来 87 第三，对内容供应商而言，云游戏的出现可以给内容设计者插上想象的翅膀，提供最大的想象空间来设计各种各样炫酷的游戏。以前游戏设计不得不兼顾市场上的主流硬件，从而把游戏的渲染效果降低到硬件能兼容的程度。云游戏的出现可以让所有的内容设计者不再被主流硬件约束，未来，会有更多的用户涌入游戏领域。云游戏的生态

97、非常多样，通过不同类型的厂商相互联合，构成一个完整的解决方案。从大层次上看，云游戏生态，可以分为云游戏平台和内容服务两个大环生态群。往细了看，云游戏平台的生态环里面，包括最底层的像英特尔、英伟达这样的硬件芯片提供商，也包括面向云游戏优化的系统硬件提供商，之上，包括 IaaS 的云服务供应商，再往上，包括 PaaS，也包括 SaaS，共同组成一个分层的云游戏生态伙伴共创的结构。而内容侧也非常相似，包括独立的游戏开发工作室、游戏开发平台、游戏发行平台，最终构建了一个完整的云游戏生态。当然有些厂商可以扮演多种角色，既是硬件提供商，又是云的提供商，又是内容的发行平台。总之，云游戏是一个上下游全紧密耦合

98、的全球生态链。2.Intel 面向云游戏的解决方案 面向云游戏，Intel 提供五套解决方案。从宏观上而言，云游戏分为两种形式，一种是 Windows base 的云游戏，另一种是 Android base 的云游戏，这两种云游戏都在蓬勃发展。文章 9：虚实共生 芯启未来 88 针对 Windows base 的云游戏，Intel 有两种主打的解决方案。一种基于传统的至强CPU，加上至强显卡配套的纯服务器架构，形成云游戏解决方案，即底层的至强 CPU，加上服务器主板，服务器级的专业显卡，再加上服务器 base 的虚拟化解决方案，然后通过虚机、容器等方式来运行云游戏。Intel 提供的第二种解决

99、方案基于 PC 架构，采用酷睿 CPU，比较推荐的是 I7 和 I9 高性能酷睿 CPU，再加上消费级的显卡。此外，Intel 刚刚发布了 ARC 锐炫显卡，也非常适合运行云游戏，其他像英伟达、AMD 等厂商也都有各自适配云游戏的消费级显卡。消费级 CPU 加上消费级显卡的优势更多体现在高主频上，从而实现了高帧率。Intel在 CPU 显卡基础之上，构建了 PC Farm 解决方案，充分发挥出酷睿 CPU 高性能、高主频的优势，同时，最大程度地实现服务器级别的可管理性、易维护性和高可靠性。针对 Android base 的云游戏，Intel 目前主打的解决方案是服务器 base 的，也就是说，

100、底层是 Intel 至强处理器，加上 Intel 专门面向 Android 云游戏的服务器显卡SG1。在硬件基础之上，Intel 提供了面向 Android 云游戏的一揽子的解决方案，包括云渲染器 Intel Cloud Rendering，包括 Android 上从 ARM 指令集向 X86 指令集进行字节对字节翻译的 Intel Bridge Technology 技术，也包括 Internet Android Container的容器化技术。这些技术组合在一起，共同形成了 Android 云游戏的技术底座。在应用层，Intel 提供非常丰富的解决方案，包括端侧的 Intel Open W

101、ebRTC，包括强大的编解码能力，可以支持 YUV444 编解码和最新但非常有潜力的 AV1 编解码格式，最终构成了 Intel 面向云游戏的整体化解决方案。目前，Intel 已经在解决方案上与阿里云深入展开合作，实现了大量成功案例的落地。文章 9：虚实共生 芯启未来 89 3.13 代酷睿处理器 PC Farm 解决方案，核心采用了 Intel 酷睿处理器。今年九月底，Intel 发布了 13 代酷睿处理器，代号 Raptor Lake，其中，13 代酷睿的旗舰产品 13900K CPU，可以说是目前世界领先的游戏处理器。它具有以下四个特点：第一，采用全新的 Raptor Cove 内核，并

102、在许多微内核的架构上进行改进。同时，在工艺上也做了进一步提升，从而实现在同样的功耗下，比 12 代酷睿提升了600MHz 的运行频率，带来了性能的大幅提升。第二，13 代酷睿旗舰的 13900K 产品，采用的是 8+16 架构，即 8 个 P 核加上 16个 E 核的组合，可同时实现 32 个线程，非常满足云游戏高并发的要求。第三，13900K CPU采用了最新、最快的DDR5内存。目前，内存演化已经到了DDR5，PC 端从去年开始大量普及了 DDR5，今年 DDR5 的速度会进一步提升。1DPC，也就是一个内存通道上插一个内存插槽，最快可以达到 5600MT/s 的速度，2DPC 也可以达到

103、 4400MT/s 的速度。因此，DDR5 提供的高内存吞吐，特别适合于云游戏的高并发应用场景。第四，13 代酷睿拥有更大的缓存，具体来讲，包括更大的二级缓存，每一个 P 核配了 2MB 的二级缓存，和更大的三级缓存 LLC，多达 36MB 的共享级 L3 缓存。同时，目前的内存技术可以实现包容性和非包容性的动态切换，能更好地适应单线程或者多线程的应用场景，从而在单并发和高并发时都能实现非常好的性能。文章 9：虚实共生 芯启未来 90 Intel 有非常标准的全球统一的产品路线图，同时也认识到，中国本土对处理器有一些特别的使用场景，从而催生出不同的需求。最早 Intel 曾向中国市场发布 F

104、型号的处理器，专门针对网吧场景，整个市场的接受度非常高，一度成为爆品，后来趁热打铁，又做了 12490F 这样专门面向网吧的定制化处理器，针对网吧使用场景进行优化，也成为网吧里最新最热的爆款。13 代酷睿，也会有专门面向中国市场的定制型号，如果在云游戏市场，中国有中国的玩法和需求，那也不排除将来会专门为中国的云游戏市场推出定制化型号的处理器。4.Intel ARC 锐炫显卡 虽然 Intel 是市场上第三家做独显的公司，但实际上 Intel 从未离开过显卡市场，作为 AGP 显卡的鼻祖，Intel 多年来一直推动着集显的发展，重新回归独显市场后，基于多年的技术积累，将自身定位为实力新玩家。最新

105、推出的 Intel ARC 锐炫显卡，包括 3、5、7 系列，其中 7 系列是面向高端游戏的旗舰类产品，包含 A770 和 A750 两款产品。Intel A7 家族的显卡，有采用 16GB显存的 A770 显卡，也有 8G 显存的 A770 显卡以及 A750 显卡。此外，5 系列主要面向大型游戏，而三系列主要面向入门级游戏。在云游戏市场上，A770 和 A750 显卡可能是最好的选择。文章 9：虚实共生 芯启未来 91 Intel ARC 显卡采用 XeHPG 高拓展架构，3、5、7 系列在运行频率和内部的执行单元数量上确实有差别，但在很多核心技术上是非常相似的，比如都支持硬件级光追，可以

106、实现 DX12 Ultimate 中所有的光追效果，支持 XeSS，从而实现更高的帧率。未来，AV1 一定会在所有的互联网流媒体上大行其道，Intel 是业界率先支持 AV1 媒体编解码器的厂商，全系列显卡不仅支持 8K AV1 的流畅解码，还支持 AV1 的编码，这对于云游戏来说至关重要。Intel ARC 显卡支持 Deep Link，实现独显和核显之间相互协同工作，比如把游戏运行在独显上，把编解码任务运行在集显上，非常适合在云游戏场景下落地，同时也支持 XMX 矩阵运算引擎，可以极大地加速 AI 的推理运算。5.XeSS 技术的运用 XeSS 技术，是 Intel ARC 显卡里的一大亮

107、点。该技术的核心在于，传统的渲染方式，在对整个物体进行渲染之后，需进行TAA即抗锯齿处理，以及抗锯齿之后的后处理，在传统管线上，对于 2.5K 或者 4K 这些比较高的解析度，需要耗费非常久的渲染时间。XeSS 则取代了抗锯齿 TAA 的部分，在更好地抗锯齿的同时，还可以实现以 AI 为基础的放大，也就是说在 XeSS 之前，可以用一个相对低的分辨率进行渲染，比如说可以用 1080P，在经过 XeSS 抗锯齿和 AI 放大之后，最终生成一个 4K 的画面，而 1080P的渲染速度远远快过原生 4K，所以 XeSS 这种超采样技术可以极大地加速 4K 画面的生成，提高了帧率，同时保证最低限度的画

108、质损失。文章 9：虚实共生 芯启未来 92 目前，XeSS 技术已经在 Intel 显卡家族全系列中运用，并且在很多游戏中得到支持，作为云游戏的关键性技术，未来会在云游戏市场中为用户提供更好的游戏效果。传统的4K画面在渲染和预处理阶段需要非常长的时间，而后进行抗锯齿和后处理，而 XeSS base 的 4K 画面，在前期的渲染和预处理时采用 1080P 或者 2.5k 等进行，大量节省了时间成本，通过 XeSS 的智能放大之后，最终生成 4K 画面，既能保证画质又提高了帧渲染速度，实现了鱼与熊掌兼得的效果。文章 9：虚实共生 芯启未来 93 6.为云游戏而生的 PC Farm PC Farm

109、最早是 Intel 面向集群化 PC 部署，云网吧、云游戏等应用场景，采用服务器的设计思想，从而形成的高密度、高可靠、高性能的解决方案。从 2018 年正式提出，PC Farm 至今已经历了 4 个多年头。最早的 PC Farm，是八个小型化 PC 节点。在 2020 年的时候，Intel 提出了 PC Farm3.0，第一次把每一个PC 节点变成了一个可插拔的迷你刀片的形式。PC Farm3.0 拥有非常强大的管理能力，实现了 IPMI 的所有技术点，可以和云机房里的管理平台进行非常好的对接。从 2021 年开始，PC Farm 在云游戏中的部署速度逐步加快。越来越多的厂商加入到 PC Fa

110、rm 计划中，在 3.0 的基础上衍生出各种各样的产品，覆盖高密度型、高性能型等不同 PC Farm 应用场景。整个 PC Farm 生态蓬勃发展。2022 年，Intel 和阿里云共同研发了 PC Farm 4.0，除了继承 PC Farm3.0 的可管理性、模块化设计、可插拔设计的所有优点之外，还进一步加强了管理性，第一次实现了 VNC 管理，可以远程看到每一个节点的运行画面，从而进行远程管理和远程配置。在 PC Farm4.0 时代，Intel 率先采用 13 代酷睿平台，从而为用户带来最高性能的产品，同时，也会在 PC Farm4.0 上适配 Intel ARC 显卡，从而实现“I+I

111、”整体解决方案。此外，PC Farm4.0 在显卡选择上是开放的架构，不管是哪一家的显卡，都可以进行适配，从而为用户提供最为灵活的选择。文章 9：虚实共生 芯启未来 94 PC Farm4.0 的出现，进一步推动了云游戏的蓬勃发展。未来，Intel 将在技术路线上不断进步，结合其他云游戏解决方案，让产品更加适配云厂商和内容厂商，满足用户方方面面的需求，最终惠及千家万户。附：边缘云技术演进与发展白皮书重磅发布 95 PART 3 重磅发布 附：边缘云技术演进与发展白皮书重磅发布 2022 年 11 月 3 日，在 2022 云栖大会边缘云计算创新论坛上，阿里云与中国信息通信研究院联合发布边缘云技

112、术演进与发展白皮书。本白皮书首次站在技术视角，围绕边缘云节点小型化、边缘云节点硬件基础设施、边缘云节点网络架构、边缘云分布式云管系统等方面，全面梳理边缘云技术发展演进路线。同时，白皮书阐述边缘云几大典型应用场景，为边缘云应用落地提供参考，为边缘云计算下一阶段发展提供新动能。边缘云技术演进与发展白皮书在线阅读 扫码关注 视频云技术公众号 扫码关注 阿里云 Edge Plus 公众号 阿里云开发者“藏经阁”海量电子手册免费下载 演讲嘉宾：郝冲：阿里云智能边缘云总经理 何亚明：阿里云智能视频云总经理 孔繁盛：阿里云智能云通信总经理 李昂：中国信通院云计算与大数据研究所边缘计算团队负责人 鲍永成：OPPO 云计算中心 GM 高宇：Intel 中国区技术总经理 内容编辑：籍云 盈君 惬来