文/VR陀螺 Pancake

從 2014 年到 2022 年，VR 產(chǎn)業(yè)一路走來，坎坷不斷。伴隨底層供應(yīng)鏈技術(shù)的進(jìn)步、元宇宙熱潮和資本大廠的推崇，VR 再次走進(jìn)大眾視野。

憑借著 VR 設(shè)備沉浸式的三維場景，多元化的同步交互能力，以扎克伯格為代表的眾多支持者認(rèn)為它將徹底改變我們與數(shù)字內(nèi)容的互動方式。

然而，在 VR 頭顯真正成為主流之前，它還需要克服一些重大挑戰(zhàn)。

在底層供應(yīng)鏈，光學(xué)技術(shù)、定位算法不斷完善的同時(shí)，基于終端的一體式 VR 頭顯的“延遲”——即跨距離發(fā)送和接收信號之間的時(shí)間延遲，是整個(gè)產(chǎn)業(yè)不得不面對的一道難題。

VR 頭顯中的“延遲”會導(dǎo)致用戶在使用過程中，產(chǎn)生暈眩感（嘔吐感），帶來極端的用戶體驗(yàn)。當(dāng)然，產(chǎn)生暈眩還有其他光學(xué)顯示等因素，本文僅以“延遲”作為討論核心。

針對這一問題，移動邊緣計(jì)算（Mobile Edge Computing，簡稱 MEC）正在成為解決信號距離傳輸“延遲”問題，減輕眩暈感的最優(yōu)解。

本文將從移動邊緣計(jì)算的定義、工作原理，銜接到具體在 VR 頭顯中可落地應(yīng)用場景，試圖解答移動邊緣計(jì)算在 VR 中的重要性及前景。

 圖源：網(wǎng)絡(luò)

 什么是移動邊緣計(jì)算？

移動邊緣計(jì)算也可以被稱為多接入邊緣計(jì)算（MultiAccess Edge Computing，簡稱MEC），其定義和框架均來自歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會 ETSI，其初創(chuàng)成員包括：惠普、沃達(dá)豐、華為、諾基亞、Intel 以及 Viavi 等。

ETSI 對 MEC 的定義為：

“在移動網(wǎng)邊緣提供 IT 服務(wù)環(huán)境和云計(jì)算能力”，強(qiáng)調(diào)應(yīng)用、服務(wù)和內(nèi)容可以實(shí)現(xiàn)本地化、近距離、分布式部署，從而在一定程度上解決了 5G 增強(qiáng)移動寬帶、低時(shí)延高可靠以及大規(guī)模機(jī)器通信類終端連接等場景的業(yè)務(wù)需求。隨著 5G 技術(shù)的到來，移動邊緣計(jì)算的應(yīng)用將呈指數(shù)級增長。

因?yàn)橐苿舆吘売?jì)算不僅可以應(yīng)用于電信蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，還可以進(jìn)一步延伸至其他無線接入網(wǎng)絡(luò)（如 WiFi）中，所以移動邊緣計(jì)算（Mobile Edge Computing）也被稱為多接入邊緣計(jì)算（MultiAccess Edge Computing），兩者的英文縮寫均為 MEC。

移動邊緣計(jì)算可以看作一個(gè)運(yùn)行在移動網(wǎng)絡(luò)邊緣的、運(yùn)行特定任務(wù)的云服務(wù)器。它是移動基站演進(jìn)和 IT 與電信網(wǎng)絡(luò)融合自然發(fā)展所延展出的新技術(shù)，它跨網(wǎng)絡(luò)分配計(jì)算資源，并通過將云計(jì)算帶到網(wǎng)絡(luò)邊緣來擴(kuò)展云計(jì)算的能力。

具體來看，它可以將應(yīng)用程序主機(jī)從集中式數(shù)據(jù)中心移動到網(wǎng)絡(luò)邊緣，從而使流程更接近終端用戶，計(jì)算服務(wù)更接近應(yīng)用程序生成的數(shù)據(jù)。

今天的服務(wù)提供商處于理想的位置，可以提供從移動網(wǎng)絡(luò)到企業(yè)應(yīng)用程序最佳位置的智能流量路由，并擁有現(xiàn)場人員和網(wǎng)絡(luò)效率、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒃O(shè)備管理等方面的專業(yè)知識。

網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商和其他人可以管理或托管邊緣基礎(chǔ)設(shè)施，在云原生網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營和分布式云計(jì)算的過渡過程中，使服務(wù)提供商能夠超越基于傳統(tǒng)的連接模型。

 圖源：網(wǎng)絡(luò)

 移動邊緣計(jì)算如何工作？

移動邊緣計(jì)算使“計(jì)算功能”更接近數(shù)據(jù)用戶，以提高可擴(kuò)展性，降低網(wǎng)絡(luò)壓力，并加快數(shù)據(jù)傳輸速率。邊緣計(jì)算不是集中在數(shù)據(jù)中心，而是將計(jì)算資源分散到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中。

由于移動邊緣計(jì)算通過將這些資源轉(zhuǎn)移到更靠近用戶的物理位置，它還減少了主機(jī)網(wǎng)絡(luò)的擁堵，降低了延遲，為運(yùn)營商和企業(yè)開辟了新的 5G 業(yè)務(wù)。

移動邊緣計(jì)算使運(yùn)營商能夠交付具備低延遲和高帶寬的 5G 應(yīng)用程序，并采用基于由虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施管理器 (VIM) 管理的虛擬網(wǎng)絡(luò)功能的系統(tǒng)。

圖源：網(wǎng)絡(luò)

移動邊緣計(jì)算分系統(tǒng)級和主機(jī)級兩個(gè)層次（如上圖），其中 MEC 系統(tǒng)級包括 MEC 編排器、OSS（Operations Support System）、應(yīng)用生命周期管理代理；主機(jī)級包含 MEC 主機(jī)和MEC 主機(jī)級管理器。

主機(jī)、平臺管理器和編排器是移動邊緣計(jì)算架構(gòu)的三個(gè)主要組成部分，具體功能作用如下：

• 主機(jī)——多接入邊緣計(jì)算應(yīng)用程序、平臺依賴項(xiàng)和相關(guān)服務(wù)都包含在多接入邊緣計(jì)算主機(jī)中；

• 平臺管理器——管理多接入邊緣計(jì)算實(shí)例、應(yīng)用程序、服務(wù)和其他方面的生命周期；

• 編排器——根據(jù)可用資源和所需服務(wù)的最佳性能，移動邊緣計(jì)算協(xié)調(diào)器選擇最佳主機(jī)進(jìn)行實(shí)例化。

 VR為何需要移動邊緣計(jì)算？

由于 VR 頭顯是近眼顯示設(shè)備，所以它不光對于自身光學(xué)屏幕和技術(shù)方案有較高的參數(shù)要求，對于優(yōu)質(zhì)的 3D 虛擬內(nèi)容也提出了同樣的高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。

所謂優(yōu)質(zhì)的虛擬內(nèi)容其最基本的需求則是精細(xì)化的畫面內(nèi)容，這使得不少 VR 內(nèi)容在運(yùn)行過程中需要更多的算力去實(shí)時(shí)渲染，更加快速的網(wǎng)絡(luò)去積極響應(yīng)，還需要占用更大的內(nèi)存空間。

如由 V 社開發(fā)的知名 VR 游戲 《半條命：Alyx》，它的本地內(nèi)存預(yù)載占用達(dá)到了 67.3G，而且由于其高性能需求，所以只能用高配置的 PC 才能運(yùn)行。

而 VR 的未來趨勢是 VR 一體機(jī)，要擺脫 PC，需要全方位提升 VR一體機(jī)的性能、內(nèi)存、續(xù)航等能力。然而，在現(xiàn)有技術(shù)和底層材料未有變革之前，大家都知道魚與熊掌不可兼得。

要解決這個(gè)問題的核心，則需要將 VR 游戲應(yīng)用進(jìn)行云化+邊緣化處理，在減少本地內(nèi)存、性能占用的同時(shí)，進(jìn)一步降低網(wǎng)絡(luò)延遲，提升頭顯與網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)效率。

 圖源：網(wǎng)絡(luò)

移動設(shè)備可以使用蜂窩網(wǎng)絡(luò)/WiFi 網(wǎng)絡(luò)中強(qiáng)大的遠(yuǎn)程集中式云計(jì)算和存儲資源，通過移動運(yùn)營商的增強(qiáng)包核心(EPC)網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)獲得。

在一體式 VR 頭顯運(yùn)算能力和電池續(xù)航有限的情況下，為了滿足體積日益龐大的 VR 應(yīng)用程序的高效率圖像渲染需求，移動邊緣計(jì)算可以在 VR 頭顯附近為實(shí)時(shí)和資源密集型任務(wù)提供更高的計(jì)算能力，為用戶帶來更好的沉浸式體驗(yàn)。

具體來看，使用移動邊緣計(jì)算，用戶可以在邊緣側(cè)渲染 VR 圖像，并通過高速的網(wǎng)絡(luò)連接將內(nèi)容輸出到頭顯之上。

網(wǎng)絡(luò)連接的強(qiáng)度會影響一體式 VR 頭顯的體驗(yàn)質(zhì)量（QoE），由于 5G/B5 的支持、超可靠、低延遲通信（URLLC）功能和增強(qiáng)型移動寬帶（eMBB）功能正在國內(nèi)大面積普及中，這也大大增強(qiáng)了移動邊緣計(jì)算在 VR 流媒體方面的應(yīng)用性和可行性。

 圖源：網(wǎng)絡(luò)

實(shí)施移動邊緣云延遲改進(jìn)是 MEC-VR 背后的驅(qū)動力，MEC-VR 糾正了之前從遠(yuǎn)離最終用戶的服務(wù)器傳輸速度較慢的數(shù)據(jù)。

在新的移動邊緣計(jì)算范式下，網(wǎng)絡(luò)資源和計(jì)算非常靠近最終用戶，最終用戶與私人 SA/NSA 站點(diǎn)共享空間。VR 服務(wù)器應(yīng)用程序位于移動邊緣計(jì)算附近，VR 應(yīng)用程序接收路由到它的SA/NSA 數(shù)據(jù)包。

與位于其他遙遠(yuǎn)地區(qū)的云服務(wù)器相比，移動邊緣計(jì)算與 SA/NSA 站點(diǎn)的同地辦公具有明顯的優(yōu)勢，例如通過 5G/SA 網(wǎng)絡(luò)流式傳輸高達(dá) 8K 分辨率的實(shí)時(shí)內(nèi)容，可以借助更快的速度，并節(jié)省更多帶寬，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源分配。

 移動邊緣計(jì)算影響 VR 的案例：VR游戲、數(shù)字孿生......

基于移動邊緣計(jì)算的高響應(yīng)、低延遲、云邊協(xié)同、按需部署和動態(tài)可擴(kuò)展特性，移動邊緣計(jì)算在 VR 頭顯的不同場景，會有不同的應(yīng)用表現(xiàn)，整體優(yōu)化依舊圍繞解決“延遲”而生。

例如在 VR 游戲中，通過 MEC-VR 服務(wù)器將數(shù)據(jù)壓縮到接近客戶端，從而降低傳統(tǒng)云端與客戶端的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)延遲，提高響應(yīng)速度。如果從云到端的同步延遲降低到 100 毫秒以下，那么 MEC-VR 就可以直接在需要復(fù)雜交互的大型 VR 游戲應(yīng)用程序中運(yùn)行了，實(shí)現(xiàn)高度流暢和精細(xì)化顯示的云 VR 游戲。

 圖源：網(wǎng)絡(luò)

在數(shù)字孿生場景下，MEC 支持 3D 模型的數(shù)據(jù)處理和渲染，允許遠(yuǎn)程工作者訪問數(shù)字孿生模型，并實(shí)時(shí)評估來自移動設(shè)備或 VR 頭顯中的視頻或圖像。2022 年 6 月份，英國汽車電池制造商 Hyperbat 使用 5G、VR 和邊緣計(jì)算創(chuàng)新了工業(yè)設(shè)計(jì)流程，使相距約 70 英里的兩個(gè)工程團(tuán)隊(duì)能夠在線進(jìn)行實(shí)時(shí)協(xié)作。

它還可應(yīng)用于現(xiàn)場實(shí)時(shí)維修，VR 中的 MEC 可以通過在工人的頭顯顯示器中覆蓋與現(xiàn)場維修的資產(chǎn)相關(guān)的豐富信息，從而遠(yuǎn)程幫助工人完成現(xiàn)場維護(hù)和維修任務(wù)。

......

 為什么我們需要移動邊緣計(jì)算用于 VR？

VR 頭顯需要實(shí)現(xiàn) 20 毫秒或更低的網(wǎng)絡(luò)延遲，才能解決使用 VR 頭顯帶來的“暈動癥”問題，結(jié)合目前 VR 頭顯的逐漸“變小”的產(chǎn)品形態(tài)趨勢和 5G 高速網(wǎng)絡(luò)的蓬勃發(fā)展現(xiàn)狀來看，移動邊緣計(jì)算在 VR 中的應(yīng)用具有前瞻性。

目前阻礙移動邊緣計(jì)算在VR中進(jìn)一步落地的主要原因是當(dāng)前 VR 頭顯市場還不足以承受這些基建成本。但可以肯定的是，基于移動邊緣計(jì)算的 VR 將會是未來市場發(fā)展的一種新趨勢。

調(diào)研機(jī)構(gòu) IDC 發(fā)布的《中國半年度邊緣計(jì)算服務(wù)器市場（2022年上半年）跟蹤報(bào)告》顯示，2022 上半年，中國邊緣計(jì)算服務(wù)器整體市場規(guī)模達(dá)到 16.8 億美元，預(yù)計(jì)全年達(dá)到 42.7 億美元，同比增長 25.6%。IDC 預(yù)計(jì)，2021-2026 年中國邊緣計(jì)算服務(wù)器整體市場規(guī)模年復(fù)合增長率將達(dá)到 23.1%，高于全球的 22.2%。

 圖源：IDC

VR 頭顯本身的多交互技術(shù)和內(nèi)容場景定位多樣性要求它是一個(gè)資源密集型&帶寬密集型的電子產(chǎn)品。伴隨著邊緣計(jì)算在各大領(lǐng)域的應(yīng)用，消費(fèi)市場對于 VR 體驗(yàn)需求的提升，未來，我們也將看到一個(gè)邊緣計(jì)算在 VR 中落地的時(shí)代。

參考來源： 

• 移動邊緣計(jì)算對 VR 的影響

• 5G時(shí)代的邊緣計(jì)算

• 移動邊緣計(jì)算（Mobile Edge Computing）MEC&5G

• 英國汽車電池制造商Hyperbat使用 5G、VR 和邊緣計(jì)算創(chuàng)新工業(yè)設(shè)計(jì)流程