赞
踩
先上福利
第 1 步:关注本公众号,分享此文到您朋友圈
第 2 步:扫描下方二维码,添加运营老师微信,将所发朋友圈的截图发给运营老师
我们会按先后顺序选出前10名小伙伴,送出——
价值 ¥99.8 元的《从云端到边缘:边缘计算的产业链与行业应用》新书一本。
截止时间:2021年12月31日中午12:00
正文开始
5G商用落地进入快车道,边缘计算有助于解决5G在应用中遇到的包括回传网络传输压力、投资扩容成本高等问题。边缘计算产业链大致分为上、中、下游三个部分,文章将详细分析每部分包含哪些企业,以及其在边缘计算中发挥的作用及进展情况。
本文节选自《从云端到边缘:边缘计算的产业链与行业应用》第三章,部分内容有所删减。本书主编吴冬升,东南大学博士,现任高新兴科技集团股份有限公司高级副总裁、粤港澳大湾区自动驾驶产业联盟副理事长。
全文9000,预计阅读20分钟
文 | 吴冬升 开山
01
边缘计算产业链整体情况
当前,5G应用场景商用落地助推边缘计算发展进入快车道,5G网络在应用中面临不少挑战,包括回传网络传输压力,投资扩容成本高,单纯依靠无线和固网物理层、传输层的技术无法满足超低时延要求等,边缘计算可有助于这些问题的解决。
边缘计算产业链可大致分为上、中、下游三个部分,其中上游包括由云服务商和硬件设备厂商,中游主要包括电信运营商、边缘计算运营和管理的服务提供商,下游则包括OTT厂商和一些智能终端和应用开发商。此外,还有多个产业联盟等核心研究机构,在边缘计算产业链中发挥着重要作用,相互开展合作,共同推进产业链发展。
02
上游
云服务商是软件基础设施提供商是边缘计算的重要参与方。云计算和边缘计算既有一定的竞争,也同时具备协同性,可放大各自价值,更好满足多样化场景的需求。边缘计算靠近执行单元,可进行数据采集和初步处理,提高云端应用性能。同时,云计算通过大数据分析优化输出的业务规则可下发到边缘侧,赋能边缘计算能力。鉴于云计算和边缘计算的紧密联系和相互补充的关系,产业链上传统云服务商不断向边缘渗透。国内外头部云计算企业,纷纷依托其现有的云服务基础和生态向MEC拓展。
谷歌
谷歌在2017年推出了边缘计算服务Cloud IoT Core,协助企业连接及管理物联网装置,并快速处理物联网装置所采集的数据,同时发布了全球移动边缘云(GMEC,GlobalMobile Edge Cloud)战略,同电信运营商合作,推出边缘计算平台Cloud Anthos。使企业能够改造现有应用,构建新的应用,随时随地运行这些应用,确保了本地应用和云环境的一致性。
谷歌对源代码开源,意味着兼容不同厂商的硬件和应用程序。随着云端训练的AI模型越来越需要边缘运行,谷歌推出了Edge TPU解决方案支撑AI边缘运行。Edge TPU是对Cloud TPU和Google Cloud业务的补充,提供端到端基础设施(云到边,硬件+软件),用于部署客户基于AI的解决方案。Edge TPU方案性能高、功耗低、安装空间小,使能AI高精度边缘部署。目前AT&T(美国电话电报公司)已和谷歌已经展开合作,利用谷歌在Kubernetes和AI上的投资以及AT&T在全国范围广泛的网络覆盖优势,为零售、制造和运输等行业推出针对性的边缘计算解决方案。
亚马逊
亚马逊云服务是市场上领先的云解决方案之一。早在2016年,亚马逊将其AWS扩展到边缘设备,推出其首个商用边缘产品AWSIoTGreengrass。该产品将AWS业务无缝扩展到边缘设备,使这些设备对各自产生的数据进行本地处理,同时使用云上管理、分析和存储。同时还销售Echo和Alexa智能家居设备等边缘设备。
亚马逊还开发了一种数据迁移和边缘计算设备AWSSnowball Edge,用于数据本地存储和大规模数据传输。该设备可以部署在客户现场,内置存储和计算功能。它不仅可以实现在本地环境和AWS云之间的数据传输,还可以按需承载本地处理和边缘计算的工作负载。这些设备还可以部署在网络连接受限或没有网络连接的荒地、临时或移动环境中。亚马逊还提供现场运行AWS基础设施的AWS Outposts,专为网联环境设计,可用于支撑因低时延或本地数据处理需求而必须留在本地的工作负载。企业可以从公有云获取惯用的、相同的本地AWS业务。
2019年,在AWS 2019年创新峰会上,亚马逊发布AWS Wavelength服务,直接面向边缘提供服务,并同Verizon、Vodafone、KDD和SK电讯等电信运营商合作,提供边缘云服务。
微软
微软作为云计算和智能业务运营领域的领导者之一,在切入边缘计算领域时优势突出。微软提出“智能云和智能边缘”口号,并于2018年宣布计划4年内投资50亿美元用于物联网和边缘计算,持续加大边缘计算开发和应用力度。随即推出面向边缘的云平台AzureIoT Edge,将人工智能和分析工作下沉到网络边缘。另外,微软还发布了边缘计算系列产品及服务,包括AzureIoT中心、AzureIoT Edge(部署在边缘设备上的AI服务)、AzureIoTHub(将边缘设备连接到Azure云的通信服务)等。通过发布关于使用语音、摄像头以及人工智能技术的新一代边缘计算工具引导更多开发人员,将业务重心从Windows操作系统转移到智能边缘计算方面来。
2020年微软推出Azure Edge Zones,这是Azure公共云的扩展基础架构服务,将在微软的全球网络、电信提供商的5G网络和客户数据中心中提供。Azure Edge Zones是业界最全面的边缘计算平台之一。Azure Edge Zones建立在Azure公共云和Azure Stack产品组合的基础上通过Azure边缘区域提供三种边缘类型,如图2所示[3。
图2 微软Azure Edge Zones边缘云架构
阿里云
阿里云在2018年宣布战略投入边缘计算技术领域,核心战略为“云+边+端”三位一体的计算模式,推出了LinkIoT Edge物联网边缘计算解决方案,通过管理用户的边缘计算节点,提供将云上应用延伸到边缘的能力,并与云端数据联动。首个IoT边缘计算产品Link Edge,可被用于AI实践,在发布时已经有16家芯片公司、52家设备商、184款模组和网关支持阿里云物联网操作系统和边缘计算产品。2020年云栖大会上,阿里发布边缘网络实现终端-边缘、边缘-边缘、边缘-中心的一体化协同,同时发布边缘计算视频上云解决方案,如图3所示。
图3 阿里云边缘计算覆盖场景分布
腾讯云
腾讯云在边缘计算上从CDN开始发力,推出了CDN Edge,将数据中心的服务下沉至 CDN边缘计算节点,以最低的延迟响应终端用户,同时降低用户数据中心的计算压力和网络负载。2019年6月,腾讯云发布了可自定义的边缘计算解决方案TSEC(Tencent Smart Edge Connector),为应用提供从边缘到云的智能协同。TSEC采用MEC技术,与5G网络融合,为消费者和行业应用提供低时延和高带宽。
2020年10月,腾讯滨海总部落地5G边缘计算中心,融合5G、边缘计算与物联网技术支持云游戏、机器人等5G业务,提供可交付的整体解决方案。在5G边缘计算中心的支持下,通过接入腾讯云云游戏解决方案,企业无需适配复杂的软硬件平台即可多端部署,快速上线云游戏。此外,由于没有了算力和网络时延的掣肘,一些工业场景下的巡逻机器人、远程医疗、AR/VR等应用也将快速发展。例如,在智能工厂中,可帮助用户快速搭建靠近工厂物联网设备数据源头的边缘计算平台,提供实时数据采集分析,建立工厂分析模型,感知并且降低环境和生产过程中的风险,提升生产的效率,优化生产的成本,如图4所示。
图4 腾讯云智能工厂边缘计算方案示意图
随着边缘计算、人工智能等新技术与核心网和接入网的融合规模不断加大,复杂性不断增长,边缘机房与核心数据中心在运行条件上有很大区别,包括机架空间限制、环境温度稳定性,以及机房承重、抗震、电磁兼容性等。对于不同的垂直行业应用场景,需考虑一体化集成交付能力以及各类现场智能化接入设备的丰富生态。例如,偏远地区接入所的边缘机房如果要部署通用的X86服务器存在各种局限性,同时为了适配简陋环境,边缘服务器在耐高温、防尘、耐腐蚀、电磁兼容、抗震等方面也相应做了定制。如图6所示中国移动边缘计算底层硬件形态。
图6 中国移动边缘计算底层硬件形态
边缘计算驱动网络升级,过去运营商网络大多使用专用系统设备完成网络传输,未来为了实现网络切片和边缘计算,系统设备架构会发生变化,边缘计算的物理载体将更偏向于云化设备。
华为、中兴通讯、诺基亚、英特尔等企业日渐成为中国运营商和有意部署边缘计算的云服务公司的关键合作伙伴,特别是针对基于现有电信基础设施设计的符合3GPP标准的边缘计算基础设施,包括边缘服务器、边缘网关、边缘AI芯片等[2]。
英特尔
英特尔认为移动边缘计算将会是未来物联网中重要一环。2016年英特尔发布了《无人机搭载LTE小基站360度视频实时直播解决方案》白皮书,介绍了基于移动边缘计算的端到端解决方案。以新零售领域为例,英特尔通过边缘计算进行积极探索。在英特尔2020零售科技创新峰会上,英特尔表示数据资产和数据价值挖掘能力是未来零售企业的核心竞争力,将围绕着两条主线持续推动边缘计算技术落地零售场景,一是围绕客户和场景增强购物体验,二是围绕人货场洞察和运营效率提升。在中小型门店以POS机为核心进行扩展,在大型店铺以边缘计算盒子为中台,可以统一部署管理多套前端设备,降本增效,实现灵活算力。
华为
华为是移动边缘计算行业的积极推动者。2014年,华为联合沃达丰等6家运营商在ETSI建立了移动边缘计算MEC工作组。2016年,华为联合英特尔、ARM等在中国发起了边缘计算产业联盟,合作发布《边缘计算产业白皮书》。2020年8月,5G边缘计算开源平台EdgeGallery正式开源。EdgeGallery是由华为联合中国信息通信研究院、中国移动、中国联通、腾讯、紫金山实验室、九州云和安恒信息等八家创始成员发起的5G边缘计算开源项目。EdgeGallery聚焦5G边缘计算场景,通过开源协作构建起MEC边缘的资源、应用、安全、管理的基础框架和网络开放服务的事实标准,实现同公有云的互联互通,在兼容差异化异构边缘基础设施的基础上,构建统一的MEC应用生态系统。如图7所示。
图7 EdgeGallery运营商MEC公共平台
EdgeGallery平台采用ApacheLicense 2.0作为开源代码协议,已在码云发布第一批种子代码,与业界几十家应用伙伴、共30多款应用完成了集成验证,覆盖了智慧园区、工业制造、交通物流、游戏竞技等应用场景,并已在EdgeGalleryApp Store中进行展示。EdgeGallery社区在深圳和西安建立了两个自动化测试中心,并于2020年底在北京、南京、上海、东莞等地陆续建成5个场景化测试验证中心。
中兴通讯
2019年10月,中兴通讯推出全融合边缘云平台Common Edge,包括MEC能力开放平台、轻量级边缘云、全系列边缘服务器。支持并集成移动和固定网络(4G、5G和Wi-Fi),构建统一的固定和移动融合平台。
中兴通讯MEC能力开放架构如图8所示。为了实现5G网络的能力开放,在MEC架构中引入了MEP(ME Platform)。MEP通过南向接口获取下层网络的相关信息(UE实时位置、无线链路质量、漫游状态等),并将这些信息包装成不同的服务能力,如LBS位置能力、RNIS无线网络信息能力、QoS能力、带宽能力等,再通过北向统一API接口开放给上层第三方应用,从而提供更多的增值服务或提升服务质量。同时MEP也可以将感知的上层应用服务相关信息,比如业务时长、业务周期、移动模式等反馈给下层网络,下层网络通过分析这些信息,进一步优化其UE资源配置与会话管理。
图8 MEC能力开放架构
03
中游
边缘计算产业链中游主要包括电信运营商、边缘计算运营和管理服务提供商等。其中,电信运营商处于核心地位,国内主要包括中国电信、中国移动和中国联通。设备厂商的边缘硬件能力,受限于接入方式、空间覆盖、网络保障上的限制,亟需通过5G等大带宽、低延时管道进行更好的联接方式,更需要电信运营商全方位布局的边缘计算节点进行承载,因此对运营商在一体化交付、基础架构能力集成、边缘机房适配等领域提出了新的需求。从事边缘计算运营和管理的服务提供商主要提供社区云搭建、边缘云托管等服务。
电信运营商是边缘计算产业链的核心。5G时代边缘计算成为网络的重要组成部分,运营商不仅仅是修路者,更有可能成为生态的主导者。过去十年,云计算蓬勃发展,全球前五大云计算厂商都是互联网巨头,运营商在公有云生态中更多的扮演“基础设施提供者”的角色,在提速降费、同质化竞争加剧的大背景下,运营商陷入增量不增收的管道化瓶颈,单纯依靠流量收费的边际效应递减。电信运营商纷纷启动网络重构与转型。
边缘计算区别于传统公有云,是一种分布式云计算架构,运营商丰富的网络管道及地市级数据中心资源是实现边缘计算的重要基础,同时边缘技术与5G网络性能的深度结合是运营商的又一大优势,运营商有望借此进入流量之外的增值服务领域,分享更大利润空间,摆脱日益管道化的趋势。
边缘计算的商业模式仍在摸索阶段。边缘计算需要根据不同网络环境配置不同的策略,因此必然与运营商核心网络深度结合,运营商在产业链中占据主导地位,可负责部署和管理解决方案所需的边缘基础设施,并提供相应的网络连接、设备和IT服务。不过,对运营商来说,提供仅具备连接功能的边缘计算场景能带来的收入不高。国内运营商在非传统电信业务收入增长率上保持领先。2018年,非传统电信业务(消费者和企业)为中国三大运营商创造了1440亿人民币总收入,同比增长约30%。这其中包括付费电视、节目和广告、物联网、企业解决方案以及包括金融、支付和生活方式在内的更广泛的数字业务领域,如图9所示。
图9 2018年电信运营商核心业务以外的收入占比
电信运营商针对不同的应用场景进行MEC网络的部署并提供服务,目前来看,主要聚焦有如下特征的应用:第一,对一些本地传输资源有限,但却对时延要求较高的本地业务;第二,高清视频直播、云游戏等需要本地优化的应用;第三,一些需要利用大量本地位置信息进行数据分析的应用。
目前,美国、中国、欧洲和亚太地区的一些发达市场,正在扩大相关的试点和规模部署。鉴于边缘计算的潜在影响和转型性质,全球范围越来越多的电信运营商有些正在开展边缘计算试点,有些则在推行边缘商用产品和解决方案。希望通过边缘计算,实现从管道经营到算力经营转变,强化2B市场能力,完善2C业务体验。国内方面,三大运营商中国移动、中国电信和中国联通均认为,边缘计算发挥了5G优势,是面向行业和企业数字化转型的下一个超越连接的市场机会。
中国移动
中国移动正在实施网络转型计划,将人工智能、物联网、大数据、云和边缘计算等技术融入5G网络,实现联接与数字化服务的结合,提高定制服务能力。
技术方面,中国移动的电信云架构分为核心云和边缘云,覆盖了从核心集中到边缘分布的数据机房。根据业务需要,边缘云可以部署在地市、区县两级,甚至更低地区层级。中国移动发布了适配第三方边缘应用能力的边缘IaaS平台BC-Edge、边缘PaaS平台Sigma、面向5G和MEC的深度定制服务器OTII等产品。2019年2月中国移动发布《边缘计算技术白皮书》,规划了中国移动边缘计算技术系统,如图10所示。
图10 中国移动边缘计算技术体系视图
产业合作方面,中国移动于2018年10月成立中国移动边缘计算开放实验室。后续推出的OneNET集中式云平台,支持汇聚多种网络环境和协议下物联网设备的数据。第三方应用程序和分析服务可通过一系列API和应用程序模板访问存储数据。许多增值服务功能允许将不同类型的服务集成到端到端解决方案中,其中包括应用于工业场景的OneNET Edge。OneNet Edge为企业客户提供大规模低时延应用。物联网设备和应用可在本地实时监控和管理,实现实时决策,免受数据采集和存储位置的约束。
中国联通
作为5G时代集约化、敏捷化、开放化战略的一部分,中国联通推出“CUBE-Edge”智能边缘业务平台。1.0版本于2018年发布,后续升级到2.0,如图11所示。CUBE-Edge业务平台包括硬件资源层、虚拟化层和平台能力层,为开发者提供灵活的平台能力和丰富的API接口,使其应用于各行各业。
图11 中国联通MEC边缘云平台架构
中国联通正在以DC为中心的全云化网络上构建MEC边缘云架构,实现边缘技术与云的融合。管理面集中部署,业务面下沉,与通信云融合。边缘云与公有云和私有云对接,实现云边协同。在部署架构上,中国联通MEC边缘云主要分为三大层级。如图12所示,分别为全网中心节点、区域中心/省会节点、本地核心/边缘计算节点。
全网中心节点:在广东/河南部署集团级边缘业务运营平台,对接集团OSS、BSS、政企营销门户、NFVO、统一云管,对外提供开放接口供开发者及客户上传业务能力和应用。
区域中心/省会节点:区域中心/省会节点已在广东、上海、北京、浙江、福建、吉林、重庆等地部署,区域中心/省会节点目前还在持续地补充完善,未来将扩展到全国31个省市自治区。
本地核心节点/边缘计算节点:本地核心节点/边缘计算节点对应各个部署MEC地市的核心/汇聚/现场接入机房节点,节点内部署ME_ICT-IaaS、MEP、ME-VAS,承载客户的具体业务应用。
图12 中国联通MEC边缘云整体架构
“做大生态”是中国联通发展边缘云的版图计划。中国联通参与了从智能制造到智慧城市和港口等多个行业的边缘相关项目和举措,并与百度、腾讯、中兴通讯、英特尔等多家公司建立了边缘合作关系。2018年1月中国联通主导的《IoTrequirements for Edge computing》国际标准项目成功立项,这是ITU-T在IoT领域的首个边缘计算立项。2018年6月成立了中国联通边缘云创新实验室,目前已有超过150家生态合作伙伴。2020年3月,中国联通联合产业合作伙伴推出EdgePOD边缘云解决方案,在硬件和软件上进行了全面优化。在边缘计算发展规划方面,如图13所示,中国联通提出的MEC边缘云演进路标主要分四个阶段,并计划在2025年实现100%云化部署。
图13 中国联通边缘云实施时间表
中国电信
云网一体化是中国电信在5G时代的重要战略支柱。中国电信正在建设新一代云网一体化操作系统,包括全云化5G核心网和边缘计算。
技术上,中国电信已规划将边缘计算应用于移动和固网业务。具体来讲,为缓解网络流量造成的回传压力,并保证固网和移动网用户体验一致,中国电信正在构建统一的MEC,通过利用现有固网资源优势,实现固定和移动网络的边缘融合。2018提出面向FMC的MEC架构如图14所示,平台可以根据服务类型或需求,灵活地将流量分配到不同的网络,从而通过多网络共享边缘CDN资源提升用户体验,实现内容的智能分发。
图14 中国电信面向FMC的MEC架构
产业合作上,中国电信面向企业客户推出了全云化、全光纤化的5G云网一体化解决方案,大力推动边缘计算在各领域移动网络的发展,参与国际标准的制定,携手华为、中兴通讯、腾讯等合作伙伴开展研发和测试,并在石油、天然气、港口、媒体和娱乐等领域,进行试点和小规模部署。2020年,中国电信投资建设边缘计算和网络切片平台,使其与云资源及5G网络充分融合,帮助有本地化需求的企业客户构建专用网络。
中国电信非常重视MEC在工业互联网中的应用。中国电信提出的5G MEC融合架构主要是基于通用硬件平台,可以支持MEC功能、业务应用快速部署。同时支持用户面业务下沉、业务应用本地部署,实现用户面及业务的分布式、近距离、按需部署,还支持网络信息感知与开放,最后是支持缓存与加速等服务及应用。
边缘计算可以看作 CDN 和云计算的结合,专业 CDN 厂商已经有大量分散的 CDN节点资源和技术储备,在边缘计算领域有一定优势,因此在边缘计算领域布局进度很快,代表企业包括网宿科技、金山云等。
2018 年 6 月,北京邮电大学联合网宿科技共同发起并成立了“边缘计算与网络系统联合实验室”。2019 年 1 月,网宿科技与中国联通成立的边缘计算合资公司正式挂牌,在边缘计算建设和运营等领域取得实质性进展。
金山云推出的容器云平台 KENC 可支持在边缘运行定义的容器镜像,将云端转码、游戏渲染等放在边缘来完成,真正实现热门场景下时延降低 50% 以上,显著缓解中央系统负载压力。除在边和端上布局边缘计算之外,在客户端上金山云联合小米发布了“1KM边缘计算”解决方案,以“云 + 亿级终端”边缘计算模式将弱网互联,实现全网速度提升,并解决了网民上网时弱网丢包、上网劫持两大痛点。
04
下游
边缘计算产业链下游包括OTT厂商和一些智能终端和应用开发商。
OTT头部企业期望实现从中心云到边缘云的生态下沉,如HBO、Netflix、CNBC等利用边缘计算可以实现不依赖任何CDN提供商进行边缘缓存内容,在网络边缘启动自己的自定义微型缓存。Netflix已经在亚马逊的AWS上进行了多年部署,同时进行NetflixOpenConnect计划,与ISP合作多年,将高流量内容托管在距离用户更近的地方,满足客户低延迟需求的同时无需客户支付额外费用。对于OTT视频业务而言,OTT厂商还可以利用电信边缘计算PaaS平合进行视频优化加速,同时能获取用户身份信息、行为习惯信息等数据以提供个性化交互式服务[10]。
智能终端和应用开发商位于边缘计算产业链下游,可基于电信运营商提供的MEC业务平台为终端用户提供软硬件服务,或者有些企业可以同运营商合作共同建设和运营边缘计算平台[10]。
边缘计算下游应用不断拓展,给了智能应用提供商广阔的发展潜力。比如,在智能制造领域,工厂可利用边缘计算智能网关采集本地数据,并对数据进行清洗过滤等,同时还可以统一接入碎片化的工业网络。智慧城市领域,边缘计算主要应用于智慧楼宇、监控和物流方面,可现场采集分析楼宇的各项参数,并提供预测性维护,可以监控和预警冷链运输车辆和货物,并可以实现毫秒级人脸识别、物体识别等智能图像分析。直播游戏领域,边缘计算为CDN提供丰富的存储资源,同时可降低AR/VR终端设备的复杂度,降低产业成本。车联网领域,边缘计算运用到车联网上可以减少数据传输的往返时间,降低时延,缓解中心云端的数据存储和计算压力,同时可在基站本地提供算力,支持处理和分析高精度地图的相关数据。智能应用开发商的代表企业有腾讯、海康威视等。
参考资料
[1] GSMA. 5G 时代的边缘计算:中国的技术和市场发展 [R]. 2020.
[2] 安信证券 . 边缘计算,5G 时代新风口 [R]. 2019.
[3] 中国移动 . 中国移动边缘计算技术白皮书 [R]. 2019.
[4] 中国联通 . 中国联通 5G MEC 边缘云平台架构及商用实践白皮书 [R]. 2020.
END
▎推荐阅读
▎好书推荐
01
本书由人民邮电出版社出版,聚焦5G,由点及面全景解读边缘计算。在介绍5G时代边缘计算内涵和核心技术的基础上,着重分析和介绍边缘计算产业链的情况和边缘计算7大典型行业的应用。
产业链方面涵盖上游、中游、下游。典型行业应用方面,包括交通行业(自动驾驶、智能网联、智能交通、智慧道路)、安防行业、云游戏行业、工业互联网、能源互联网、智慧城市和智能家居等。
吴冬升博士 主编
吴冬升,东南大学博士。现任高新兴科技集团股份有限公司高级副总裁、粤港澳大湾区自动驾驶产业联盟副理事长、广州车路协同产业创新联盟理事、广州市智能网联汽车示范区运营中心理事等。致力于5G、智能网联、自动驾驶、大数据、人工智能等技术的研究与应用创新。省市级期刊发布论文数十篇,主编《5G与车联网技术》等书籍,参与编写《广州市智能网联汽车与智慧交通产业发展报告(2020)》等。
购买链接
02
本书系统剖析5G车联网整体架构、体系标准、关键技术、典型业务及应用场景等,对全球及国内车联网最新进展做了全面的扫描和分析,并对5G车联网产业发展面临的挑战和未来发展前景进行展望和预测,对于致力于5G及车联网产业研究、标准化及相关产品实现的广大从业者具有参考价值。
购买链接
关于我们
「5G行业应用」是聚集TMT行业资深专家的研究咨询平台,致力于在5G时代为企业和个人提供客观、深入和极具商业价值的市场研究和咨询服务,帮助企业利用5G实现战略转型和业务重构。本公众号专注提供5G行业最新动态及深度分析,覆盖通信、媒体、金融、汽车、交通、工业等领域。
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。