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。与大型服务器不同，由于硬件限制，边缘节点不支持大型软件。无风扇边缘计算AGV
边缘计算已存在数十年之久，然而随着科技持续突破与网络连接的飞跃性发展，如今我们已经能够在日常各个层面看到相关的使用场景和应用案例。举例来说：可协助农民随时作物健康状况的传感器、24小时不间断运行的自动化机器、只需少许人力监控的全天候自动化生产线，甚至是可深入探测身体内部的智慧医疗器材等等。根据Gartner 2020年新兴科技Hype Cycle趋势报告显示，人们对于边缘计算的期待已逐渐到达高峰，加上5G在全球加速普及，足以预见边缘计算将是科技发展的下一个关键点，并且在今年迈入成熟阶段。据Pure Storage 2021年预测，一些IT/OT高度汇流并在偏远和区域性地点产生大量数据的产业，如石油与天然气以及水电公共事业等，将率先从分布式云中获益。珠海AI边缘计算智慧社区边缘计算正在改变全球数百万台设备处理和传输数据的方式。
在我们比较关心的汽车领域，边缘计算主要有几个落脚点，自动驾驶、智能座舱两大块，在比较难的领域，目前自动驾驶系统芯片选择上与深度学习的技术路线有比较大的重叠，深度学习算法复杂性比较高，需要有相应的嵌入式计算平台进行匹配，在应用过程中硬件技术路线主要有GPU、SoC、FPGA、ASIC等，这里分化比较厉害，有许多不同的方向。国外比较典型的公司是英特尔以133.8亿欧元收购的Mobileye，国内典型的则是地平线，这家公司的前景相对要更明朗一些，比如其在高级别自动驾驶上与奥迪的合作，在辅助驾驶上与首汽约车的合作，看起来颇有紧追Mobileye，后发先至的味道。总的来说，边缘计算具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、异构汇聚和本地安全隐私保护等特点，在许多场景下特别是智能交通（车载领域）存在非常突出的优势。
边缘计算是指：与将数据传到远程的云端进行处理相对，边缘计算则是在靠近数据源头的网络边缘提供计算和存储资源。通俗的说，边缘计算是去中心化或分布式的云计算，原始数据不传回云端，而是在本地完成分析。看好边缘计算的人认为计算能力正在从云端向边缘移动，因此边缘计算会成为下一个像云计算这样成功的技术爆发点。另一方面，边缘计算是驱动物联网的关键技术，因此边缘计算的推动者往往是从事物联网的人。有了定义还不足以理解边缘计算，你可能会问到底什么是边缘呢？边缘是一个比较笼统的概念，它是指接近数据源的计算基础设施，不同的边缘计算提供商往往有不同的边缘。边缘计算设备往往需要具备较强的数据处理能力。
在边缘计算的发展过程中，还有一个概念值得注意，这就是所谓「雾计算」。这两个概念有容易混淆。「雾计算」更强调在设备的网关里处理数据，数据被「雾计算」收集到设备的网关，进而处理、存储，并将处理后的数据发挥需要数据的设备中。而边缘计算更强调「边缘」，也就是更靠近数据生成的设备端，「雾计算」则介于云计算和边缘计算之间。这也意味着，边缘计算有着诸多「先天优势」，其一，更实时、更快速的数据处理能力。由于减少了中间传输的过程，数据处理的速度也更快。其二，成本更低。边缘计算处理的数据是「小数据」，从数据计算、存储上都具有成本优势。其三，更低的网络带宽需求。随着联网设备的增多，网络传输压力会越来越大，而边缘计算的过程中，与云端服务器的数据交换并不多，因此也不需要占用太多网络带宽；第四，提升应用程序的效率。结合上面的三个优势来看，当数据处理更快、网络传输压力更小、成本也更低的时候，应用程序的效率也会较大提升。第五，边缘计算让数据隐私保护变得更具操作性，这在今年5月欧盟通过史上较严格的数据保护法律之后意义重大。边缘计算系统的设计需要易于结合行业内现有的系统，考虑到行业现状并进行利用，不要与现实脱节。深圳无风扇边缘计算智能安防
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。无风扇边缘计算AGV
其他行业领域的应用：其他可以利用边缘计算技术的行业包括金融业和零售业。这两个行业都使用大型的客户和后端数据集来提供从选股信息到店内服装摆放的各种信息，可以从减少对云计算的依赖中获益。零售可以使用边缘计算应用程序来增强顾客体验。如今，许多零售商都在致力于改善店内体验，优化数据收集和分析的方式对它们而言一定比较有意义--尤其是考虑到许多零售商已经在尝试使用联网的智能显示屏。此外，许多人使用店内平板电脑所生成的销售点数据，这些数据会被传输到云端或数据中心。借助边缘计算，数据可以在本地进行分析，从而减少敏感数据泄漏的风险。无风扇边缘计算AGV
