5.1.分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力，将引发移动端硬件和算力变革。在这种配置中，
人工智能引擎将依赖于大量
物联网(IoT)传感器和执行器，收集和处理大量的操作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料，这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储，将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于
区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。
5G网络中不同业务在不同节点终结，颠覆通信网络工作模式。3G/4G时代，数据陆续通过接入层、承载汇聚层、承载核心层，业务数据在核心网集中处理、终结，显然这种中心化工作方式难以满足5G应用场景对时延、大带宽和多连接的要求。5G时代，针对不同的业务场景，业务将在不同节点终结；以去中心化的工作方式提高效率和可靠性。分布式AI的崛起，5G边缘网络平台将承载更多的算力和数据流量。
5G时代，终端间快速崛起的横向流量和极低延时要求将依赖边缘网络实现。5G时代基站之间的横向流量将远远超过LTE时代的流量，延时要求甚至在1ms内，远远低于3GPP定义的LTE基站间理想时延（10ms）。LTE时代，核心网一般集中部署在汇聚骨干节点或核心层之上。5G时代，一方面，三层下挂基站将更多，路由条目数量将更大，三层设备流量调度任务中，如果还将核心网集中部署，其设备将不堪重负，一旦节点故障，影响范围很大；另一方面，核心网集中高置横向流量时延大，将不能满足5G时代基站间横向流量时延需求。核心网边缘分布带来两个好处：一，核心网设备下挂基站减少，流量减少，路由条目减少，压力大大降低，安全性能增加，故障影响范围也大大减少；二，基站间的横向流量跳数减少，时延减少，满足低时延场景要求。
未来超过50%数据将在边缘网络处理、分析与存储，5G将大量部署边缘网络计算。根据华为与第三方机构合作预测，到2025年全球网络联接数将达到1000亿，增长幅度超过10倍。未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存,边缘网络将面临极大的挑战：业务的实时性挑战。对实时性要求高的领域，例如在生产控制领域，业务控制时延必须小于10ms甚至更低，车联网应用甚至要求时延低于1ms，如果数据分析和控制逻辑全部在中心云端实现，难以满足业务的实时性要求。
5G网络切片的实现需要部署边缘云。5G面向不同的应用领域，需要网络切片的支撑不同的需求。就是将一个物理网络切割成多个虚拟的端到端的网络，每个虚拟网络之间，包括网络内的设备、接入、传输和核心网，是逻辑独立的，任何一个虚拟网络发生故障都不会影响到其它虚拟网络。每个虚拟网络就像是瑞士军刀上的钳子、锯子一样，具备不同的功能特点，面向不同的需求和服务。部署网络切片，需要边缘云的支撑。
风险提示
1.分布式AI产品推广展不达预期。打破互联网公司对数据的垄断的关键技术就是分布式AI，分布式AI算法尚处于开发初期，解决大规模移动端数据协同通信是难点，能否在移动端的推广部署存在不达预期的风险。2.区块链基础设施开发不达预期。区块链是解决数据隐私问题的核心技术，目前区块链基础设施尚不能支撑高性能网络部署，去中心化程度和安全都会对高性能存在一定的牵制，区块链基础设施存在开发不达预期的风险
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