业务流程优化、运维自动化与业务创新驱动业务走向智能，边缘智能，能够带来明显的效率提升与成本优势。事实上，对于从事工业自动化工作的人而言，边缘计算并不陌生。比如，在目前普遍采用的基于PLC、DCS、工控机和工业网络的控制系统中，位于底层、嵌于设备中的计算资源，或多或少都是边缘计算的资源。目前规模以上冶金企业，其信息化已经做得颇具成效，但缺少的恰恰是末端智能。冶金方面的数据经常会出现完整性和一致性的问题，俗称“脏”数据。解决不好这方面的问题，会给能源管理和智能管理环节造成比较大的困扰。边缘计算在其中发挥着重要作用，成为工业物联网技术的有效补充。边缘计算处理数据中心明显的优势：提高应用程序效率。深圳高性能边缘计算无人机
智能制造有望从现代工厂大量部署的传感器中获得洞见。由于能够减少滞后，边缘计算可能会使得制造流程能够更快速地做出响应和变动，能够实时地应用数据分析得出的洞见和实时行动。这可能包括在机器过热之前将其关闭。一家工厂可以使用两个机器人来完成同样的任务，两个机器人装有传感器，并连接到一个边缘设备上。边缘设备可以通过运行一个机器学习模型来预测其中一个机器人是否会操作失败。如果边缘设备断定机器人比较可能会出现故障，它就会触发行动来阻止或减慢机器人的运转。这会使得工厂能够实时地评估潜在的故障。如果机器人能够自己处理数据，它们也可能变得更加自给自足和反应灵敏。边缘计算应该支持更快地从大数据中更多的洞见，以及支持将更多的机器学习技术应用到业务运营中。目标是，挖掘实时产生的海量数据的巨大价值，防止安全隐患，并减少工厂车间机器运转中断的情况。天津人工智能边缘计算无人机在边缘计算的研究中需要首先考虑如何部署在非智能的摄像头附近部署边缘计算设备。
随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也比较重要，它就是雾计算。边缘计算具体是指在网络的“边缘”处或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。换句话说，雾计算使得云更接近于网络的边缘;因此，根据OpenFog的说法，“雾计算总是使用边缘计算，而不是边缘计算总是使用雾计算。”说回我们的火车场景:传感器能够收集数据，但不能立即就数据采取行动。例如，如果一名火车工程师想要了解火车车轮和刹车是如何运行的，他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否需要维修。在这种情况中，数据处理使用边缘计算，但它并不总是即时进行的(与确定引擎状态不同)。而使用雾计算，短期分析可以在给定的时间点实现，而不需要完全返回到中心云。
边缘计算就是要将网络距离，或者空间距离上的与用户临近的这些分开的、分散的资源进行统一，为应用提供计算、存储以及网络服务。结尾，我从仿生学的角度再进行一下边缘计算的理解。我们可以做这样的类比，将云计算和数据中心比作人的大脑，边缘计算就相当于人的神经末梢。当我们受到外界的刺激，如针刺到手，我们的手会第1时间下意识的收手，然后大脑才会意识到刚才我们被针刺到了手，这是因为将手收回的过程其实是由神经末梢直接处理的非条件反射。这种非条件反射的速度是大于人的反应速度的，这是为了避免遭受更大的伤害，这另外一点就是让大脑更加专注于处理更为高级的智慧。在未来万物互联的时代，随着资源的的数量增多，我们其实是不可能为每一个设备都提供一个“大脑”的，这时我们就需要边缘计算来帮助我们，让每一个设备拥有自己的“大脑”。边缘计算方式具有比较高的可扩展性，能够添加多个计算节点，来实现储存容量的线性扩展。
发现边缘节点：到2020年将有500亿的终端和设备联网，除了边缘设备与终端联网较大的“异构”特征之外，产品生命周期越来越短、个性化需求越来越高、全生命周期管理和服务化的趋势越来越明显，这些新趋势都需要边缘计算提供强大的技术支撑。如何在分布式计算环境中发现资源和服务是一个有待拓展的领域。为了充分利用网络的边缘设备，需要建立某种发现机制，找到可以分散式部署的适当节点。因为可用设备的数量庞大，这些机制不能依靠人工手动。此外，还需要使用多种异构设备满足较新的计算需求，比如大规模的机器学习任务。这些机制必须在不增加等待时间或损害用户体验的前提下，实现不同层次和等级的计算工作流中无缝集成，原有的基于云计算的机制在边缘计算领域不再适用。边缘计算直接对终端设备收集而数据信息进行过滤处理和分析，更省时高效。山西低延时边缘计算电力巡检
边缘计算相比把所有视频上传到云中心，并让云中心去解决，这种方式能够更快的解决问题。深圳高性能边缘计算无人机
边缘计算系统需要多台服务器同时工作。当服务器数量增多时，其中的一些服务器出现故障是在所难免的。我们希望这样的情况不会对整个系统造成太大的影响。在系统中的一部分节点出现故障之后，系统的整体不影响客服端的读/写请求称为可用性。边缘计算系统中的多台服务器通过网络进行连接。但是我们无法保证网络是一直通畅的，边缘式系统需要具有一定的容错性来处理网络故障带来的问题。一个令人满意的情况是，当一个网络因为故障而分解为多个部分的时候，边缘计算系统仍然能够正常工作。深圳高性能边缘计算无人机
