随着5G技术的广泛应用，边缘计算（Edge Computing，简称EC）已成为新兴的技术趋势，其核心在于将计算任务和数据处理推向网络边缘，以减少数据传输距离，提高响应速度和服务效率。智能生态网络：5G边缘算力服务网络便是这一技术趋势下的产物。作为一篇深度探讨5G边缘算力服务网络的学术论文，本文将详细介绍当前移动边缘计算（MEC）网络面临的问题、智能生态网络2.0的发展历程以及IEN3.0的最新进展，并重点讨论算力服务网络的新技术和架构设计。
当前移动边缘计算网络面临的问题主要体现在以下三个方面：网络资源利用不充分且不均衡。传统网络中，业务静态部署导致资源利用率低下，存在资源闲置；缺乏动态调度和规划能力，使得在资源不可用时，业务体验大幅度下降；此外，网络架构常表现为舍近求远，资源分配不均衡以及容错能力差。网络架构僵硬且网内应用感知能力弱。现有的路由寻址方式缺乏灵活性，静态预先配置和DNS解析开销较大，导致网络在移动性、多播和广播适应性方面表现不佳。QoS机制单一，评价方法局限。大多数情况下，网络仅提供最佳努力的服务，无法满足多样化的终端管理需求。
针对这些问题，未来网络架构的需求主要集中在：网络需要为AI服务，按需、就近提供确定性服务。随着AI应用的爆发式增长，计算需求激增，需要动态灵活的路由协议以及高效合理的资源调配。同时，安全需求也指向去中心化和跨域可信的网络架构。
智能生态网络2.0是在区块链基础上，结合知识数据驱动的分布式信任与价值维护的智联网基础设施。通过虚拟化可编程设备的云化技术路线，综合考虑存储、计算、网络的成本与收益，融合区块链跨域共识信任维护和Token化的细粒度分配机制，旨在构建一个协同互惠的价值互联网生态。核心设想强调知识定义和知识驱动，但同时也存在设计上的盲点，例如缺乏双边市场机制，过分重视数据价值，而忽略了算力的重要性和跨层网络映射等问题。
IEN3.0聚焦于算力服务，算力被定义为一种通用的可量化服务，是智能社会的基础。算力由大量计算设备组成，可依据不同应用场景使用不同的衡量单位。例如，在比特币挖矿中，算力按照每秒哈希运算次数来衡量，而在AI和图形处理中，算力则是以每秒浮点运算次数（FLOP/S）来计算。算力服务网络架构设计的关键在于将计算资源分布在网络边缘，以支持多样化的AI应用，满足动态变化的计算需求。
算力服务网络的新技术包括动态灵活的路由协议、高效的资源调配策略、去中心化的安全机制以及跨域可信的架构变革。这些新技术能够满足未来网络对于按需服务、高效管理和安全性的要求，为构建智能生态网络提供技术支撑。
5G边缘算力服务网络的提出是为了解决传统网络架构和资源利用的问题，实现按需、高效、安全的网络服务。从智能生态网络2.0到IEN3.0的进化，更加突出了算力服务的重要性，将网络架构与AI应用紧密结合，为构建面向未来的智能社会奠定基础。通过这样的演进，网络不仅可以提供更快的响应速度和更低的延迟，还能够提升网络的容错能力和资源利用效率，促进多样化网络应用的发展。
