今天结合我们的主题，我演讲的题目是5G移动边缘计算与大数据结合未来创新应用，未来的一些创新应用。

首先想跟大家报告一下，现在5G进入试联网阶段，因为我们大唐电信参与工信部组织第二阶段的实验，在北京怀柔，马上开始做试验，部里面的领导已经看过我们的试验点，5G的整个加速，未来有一个很重要的变革在5G里，就是移动边缘计算，会成为5G面向应用核心技术创新之一。

第5代移动通信，跟我们过去1-4代移动通讯最大的区别，到目前为止包括我第4代移动通信，更多还是我们能不能应用。到了第5代移动通讯的时候，就进入到万物互联的时代，进入到物联网时代。

面向未来重要的是数据、连接，连接大数据场景和用户体验。所以未来三大应用场景，包括增强性宽带，也沿着我们互联网的方向往前走。第二未来有海量机器类的通信，面向物联网。还有未来在工业控制和车联网方向，未来5G是三大应用场景深入到我们工作、学习、生活等方方面面。

5G其实从需求来看，从需求来推动关键指标最大的变革，大概可以看到5G里有几个大的指标，除了我们流量密度的提升，数据的提升有一个最大的指标，标志性的就是万物互联的指标，一平方公里会达到100万个连接。跟我们目前来说的，第四代移动通信之前的移动通信，为人服务大家很难相信，一平方公里有100万人，未来的连接数会达到100万连接，这是最大的区别。

包括我们移动速度，现在像高铁我们从过去120公里，3G的时候到350公里到500公里等等。包括我们的分支速率会达到10G，用户的体验速率会达到100M这样一些体验的指标。

另外回到今天我们相关的5G，其实面向应用的时候，5G的网络架构也会发生巨大的变化。主要就通过控制和转发的分离，在5G的网络里，通过网络切片和网络功能重构，实际上未来的网络面向应用的时候，构成一些逻辑的服务。

那么包括我们侦查性的宽带，包括万物互联的服务，海量机器型的通信，包括第一时间高可靠，可能用户需要网络切片，包括核心网的切片，也包括我们无限空口的切片，实现构建这样一个逻辑的无限网络，适配多样网络的变化和业务的需求。

接口可以看到，通过我们的网络功能重构等等，实际上未来移动边缘计算是5G一个非常重要的关键技术。如果我们看整个功能定义来看，无非是讲我们过去在云计算云上，下沉下来到网络的边缘，就变成移动的边缘计算。实际上靠近移动用户的位置上，提供IT的服务、环境和云计算的能力，变成边缘的计算。

讲业务和存储包括计算的能力，都推送到用户，更靠近基站。这样让我们的应用服务和内容部署在高分布式的环境，支持5G网络里第一时间里，高带宽的业务需求，这中间还有很多的挑战，在标准化的过程中，包括安全、移动性，如果讲这些移动边缘计算以后，属于用户在过程中的切换、业务应用切换等等需要移动性的支持，包括我们面临运营商计费的模式，因为这都是核心负责计费。那么未来讲计费，如果下沉到基站这一侧，对于运营商运营的管理和计费都会面临一些新的挑战。

移动边缘计算，其实更重要是面临今天的挑战，其实现在我视频的业务已经很多，大家在手机上都看很多的新的视频流。如果这样的视频都在核心网络、都在云上，其实对这个网络的冲击非常大。

所以他需要跟灵活的业务部署，更低的成本和更低的实验。实际上移动边缘计算解决我们现在面临5G新的业务应用的时候，就要更灵活的部署，更低的成本和更低实验的业务提供。这样通过本地化提供第一实验，提高效率、降低成本、方便部署，同时特别会支持本地的一些大数据这种快速面向数据业务快速的收集、分布式的处理和新的商业模式。

所以跟过去比，其实我们现在的业务从手机到云上，经过很多的节点，从基站到核心网，最后到我们的IDC。那么未来移动边缘计算的话，会业务下沉到业务的边缘，特别跟基站侧很近的地方，这样的话，我们不需要穿透整个网络去获取业务，这样的话会支持以用户为中心本地的业务创新，包括对我们互联网业务的创新。

回到今天的主题，看看移动边缘计算跟大数据结合的创新未来的应用。今天讲得很多，其实数据资源是我们战略性资源，是我们核心的创新因素。特别是现在数据会成为一个资产，大数据也会影响，特别前面李院士也提到，他做得大数据和云制造结合，对全球的生产、流通、分配、消费我们经济运行模式，社会生活方式，包括国家的治理能力、社会治理能力都会有很大的影响。

目前我们有一个中国信通院发布了一个大数据的白皮书，估计2016年中国大数据的市场规模已经达到将近170亿，未来会保持40%左右的增长，这是大数据的背景。

那么我们回头看我们移动边缘计算和大数据结合会有什么样的应用创新？一个是用户的画像会更精确，消费者的画像会更精确，这样会助力我们很多，目前在商业上讲精准营销，因为边缘网络靠近用户，能够实时获取用户真实的信息，通过大数据分析几种用户的特征实现用户画像。这种用户画像有利于我们保护用户需求的预测，实现行为的预测，挖掘新的商业机会。

所以我下面的图，有历史数据包括用户历史行为的数据，通过我们跟这些数据结合实时分析以后，会给出一个用户的画像、信息爱好、社交关系和各种时间、分布，购物的习惯等等，可以在商业行为上做很多的广告推送、个性服务、产品改进和用户体验的改善等等。

另外移动边缘计算跟大数据的结合，用力提升我们边缘网络的数据价值。因为实际上我们中国移动几位运营商老总已经提到了，前面运营上其实蕴含了很多大数据的价值。实际上在边缘网络里，维度更加健全，包括位置、时间、终端、行为等等。