1、多种计算、存储等设备分布在云、边、端不同的位置，将这些设备横向及纵向进行协同与协作,实现优势互补,形成立体计析,新决业务体验不好、算力分布不均、算力利用率低、信息孤岛等一系列的问题与挑战。通过多维感知与数据建模技术，物理世界被境像、计算、增强,形或孪生的数字世界;利用光场全息渲染、Al内容生成等技术，实现教字世界到物理世界的情确映射。结台时回与空间、虚拟与现实的多维协同，实现物理世界与数字世界的无缝融合。立体计算1)边缘计算未来是万物互联的智能世界池看术的成熟与应用，边缘计算开始在IC1T业泛都著，预期2030年全球市场规模持从1001心美元增长到数千亿美元，市场潜力早大，影可边缘计算大规校应
2、用的主要问题与挑战包括:_边缘智能、边缘算力网络、边缘安全、边缘标准与开放生态等。边缘智能:制造、电力、城市、交通、金融等垂直行业的智能化升级与改造，是边缘计算在这些行业规模应用的重要驱动因素，将带来爆发式的增长。需提供增量学习、迁移学习、硬件亲和的模型压缩、推理调度部署等AI基础能力开发套件，来解决跨行业的智能化共性问题;以及面向制造行业的复杂背景、弱对比、小样本、弱监督等应用特征提供开发套件，来解决智能制造的共性问题，其它行业依次类推。进而形成一整套功能完备的应用使能SDK ( Software Development Kit，软件开发工具包)。边缘算力网络:边缘设备因未来业务发展多样化的
3、诉求，逐渐向小型化、移动化、低功耗的方向发展，算力、存储、带宽、时延等越来越成为瓶颈。全息及多维感知类业务对算力提出至少100倍于当前能力的要求，对存储提出100倍乃至1000倍于当前能力的要求，对网络带宽的诉求高达到10Tbit/s级别;智能制造、智慧电力、智能交通等行业基于自身的业务特点提出了毫秒级时延及确定性时延的要求。为了满足边缘加速、卸载和突破性能瓶颈的诉求，要求进行计算、存储、网络的协同与超融合，以及多样算力的有效利用，对边缘软、硬件架构带来新的挑战。边缘安全:边缘设备在物理位置上通常离攻击者比较近，所处环境复杂，更容易遭到来自物理硬件接口、南北向业务接口、北向管理接口等的攻击。数
4、据往往是用户的核心资产，丢失或被窃取可能使用户遭受重大损失。预计2030年将有80%的数据在边缘进行处理，需加强在边缘进行数据采集、存储、处理、传输过程中的安全与隐私保护;严格保护边缘应用、模型等核心资产的安全与隐私;避免因数据隐私保护形成数据孤岛，导致数据与Al算法在医疗、金融、工业等领域的潜在价值无法充分发挥。边缘标准与开放生态:面向不同行业应用的边缘设备在软硬件形态、算力、功能、接口等方面差异巨大，各厂商提供的私有软、硬件方案及接口协议，相互之间难以兼容互通，很大程度上影响了边缘计算的推广与普及。需要将边缘计算系统与软硬件框架，及相关的接口与协议标准化，并建立对应的测试验收标准，以促进边缘设备、软件与协议的兼容互通。同时面向各个行业建设开放生态，吸引更多厂商与合作伙伴的投入来共融共建。
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