边缘计算的开发归功于IoT设备的指数级增长，这些设备连接到Internet以便从云中接收信息或将数据传递回云中。许多物联网设备在其运行过程中会生成大量数据。边缘计算的好处：对于许多公司来说，单是成本节约就可能成为部署边缘计算架构的驱动力。在许多应用中采用云的公司可能已经发现，带宽成本比他们预期的要高。但是，边缘计算的较大好处越来越多地是能够更快地处理和存储数据，从而实现了对公司至关重要的更高效的实时应用程序。在进行边缘计算之前，扫描人脸以进行面部识别的智能手机将需要通过基于云的服务来运行面部识别算法，这将需要大量时间来处理。使用边缘计算模型，鉴于智能手机的功能日益强大，该算法可以在边缘服务器或网关上本地运行，甚至可以在智能手机本身上运行。虚拟现实和增强现实、无人驾驶、无人驾驶汽车、智慧城市、甚至楼宇自动化系统等应用都需要快速处理和响应。基于微型操作系统或微型内核的研究可以解决在异构边缘节点上部署应用的挑战。甘肃边缘计算无人机
在应用较为普遍的领域，智能手机这块包括苹果、华为、高通、联发科和三星在内的手机芯片厂商纷纷推出或者正在研发专门适应AI应用的芯片产品。许多初创公司加入这个领域，为边缘计算设备提供芯片和系统方案，比如地平线、寒武纪、深鉴科技、元鼎音讯等。在智能汽车的计算平台的硬件上，大部分车企会采用混合架构，传统主控制器主要还是基于32位Tricore,PowerPC以及850等架构的微处理器,主要作为冗余和兼容的部分。对于AI和计算力消耗较多的自动驾驶和交互应用,需提供GPP通用处理器、硬件加速器（HWA）和嵌入式的可编程逻辑阵列（eFPGA），域控制器较大的提升还是在芯片算力的提升，这也使得芯片厂家和车企的直接沟通，需要在这个层级与软件联合考虑。天津轻便边缘计算无人零售边缘计算或许在整个能源行业都尤其有效，尤其是在石油和天然气设施的安全监测方面。
边缘计算将会催生更多的发展机遇，在此我们明确的潜在机会：1、架构和语言。随着支持通用计算的边缘节点不断增加，开发框架和工具包的需求也会随之增长。边缘分析与现有流程不同，由于边缘分析将在用户驱动的应用程序中实现，现有框架可能不适合表达边缘分析的工作流。编程模型需要利用边缘节点支持任务和数据的并行，并且同时在多个层级的硬件上执行计算。编程语言需要考虑工作流中硬件的异构性和各种资源的计算能力。这比云计算的现有模型更加复杂。2、轻量级库和算法。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。例如，IntelT3K并发双模SoC的小型基站具有4核ARM的CPU和有限内存，不足以执行复杂的数据处理工作。再比如ApacheSpark需要至少8核的CPU和8GB的内存以获得良好的性能。边缘分析需要轻量级算法，可以进行合理的机器学习或数据处理任务。
边缘计算在具有低时延、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的应用场景，如智能交通、智慧城市和智能家居等行业或领域，存在非常突出的优势。这里以智能交通的一个点，大件的智能汽车为例，快速处理数据是一种至关重要的能力，而边缘计算是实现自动驾驶的关键。智能汽车本质上可以看作是一台车轮上的大型高功率计算机，其通过多个传感器收集数据。为了使这些车辆安全可靠地运行，这些传感器需要立即响应周围环境，处理速度的任何滞后都可能是致命的。智锐通ZRT-MIN-EC01基于IntelKabylake平台，支持LGA1151六、七代处理器。
边缘计算简介：边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用中心能力为一体的开放平台，就近提供较近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将较大提升处理效率，减轻云端的负荷。由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。边缘计算的价值：可持续的能源消耗。福建低延时边缘计算智慧校园
在工业领域，边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等。甘肃边缘计算无人机
边缘计算的对象计算和文件计算的区别是不大的，计算的都是一样的东西，只是抛弃了统一的命名空间和目录树的结构，使得扩展起来桎梏少一些。的互联网计算服务一般都是做对象计算的，因为块计算是给计算机用的，对象计算是给浏览器等HTTP客户端用的。服务所提供的计算系统，访问都来自互联网，自然是做对象计算；与之相对应，大部分类AWS的主机服务商都会提供一个块计算服务搭配主机服务。在这一点上边缘计算是需要特别进行注意的，不然会影响使用。甘肃边缘计算无人机
