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。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。广东边缘计算智慧医疗
边缘计算是一个相对于中心化的云计算的概念。不同机构对其定义不尽相同，一般而言，它是为开发者在靠近用户、数据源的网络边缘侧提供的具备计算、存储、网络的开发平台。具备边缘计算能力的设备可以多种多样，如工业电脑（IPC）、网关、可编程逻辑控制器（PLC）都可以成为边缘计算设备，这些设备本身需要具备存储和计算能力，内置特定的算法和软件，通讯方式也多种多样。边缘计算设备一侧与直接产生数据的物理设备连通，另一侧则可以将处理过的数据上传到云端。边缘计算设备往往需要具备较强的数据处理能力。以工业电脑产品为例，不同型号的尺寸从约电脑主机大小至约手机包装盒大小不一，较新的工业电脑典型配置中已经内置英特尔i7处理器。辽宁小型化边缘计算推理终端边缘计算可以实时或更快的进行数据处理和分析，让数据处理更靠近源头。
边缘计算的AI芯片：作为边缘计算的中心基础，边缘AI芯片有着重要地位，边缘AI芯片厂商作为产业链上游参与方投入大量资源进行技术研发，从供给方面为边缘智能的实现打下坚实牢固基础。AI根据参考文献的分类包括三类，1、经过软硬件优化可以高效支持AI应用的通用芯片（GPU）；2、侧重加速机器学习（尤其是神经网络、深度学习）算法的芯片；3、受生物脑启发设计的神经形态计算芯片。在边缘计算和AI芯片里，涌现出不少的创业公司（在中国的中国芯片初创公司有15家以上），如前面所说的几家。按部署的位置来分，AI芯片可以部署在数据中心，和手机，安防摄像头，汽车等终端上。
边缘计算考虑到计算性能，利用架构满足实时数据处理和计算的需求，用哨兵机制和密码学的手段为去中心化计算、数据隐私保护、历史记录防篡改、可追溯等提供技术支持，天然适用于对数据保护要求严格的计算场景。
IPFS引用边缘计算技术作为区块链技术领域的佼佼者，其先进的技术理念和发展潜力，有权访问加密文本的攻击者也无法了解其中的内容。同时通过将一个文件切分成数据块的方式计算到不同的计算服务节点上，所有数据内容都进行加密处理，只有用户访问密钥，并且单个数据计算提供商的故障不能损害数据的恢复能力，这是一个比中心化计算方式更安定、效率高的去中心化的计算网络。边缘计算系统的自动容错、自动负载均衡机制都构建在PC机上。 雾计算使得云更接近于网络的边缘。
边缘计算构筑各种创新应用
经十路是济南东西走向长的一条城市主干道，也是连接省城的重要联络线，日常承载着巨大的交通压力。为每个十字路口配备了8~12个摄像头，这些摄像头负责车流量监控和道路通行控制等等，可谓任务繁重。诸多摄像头的数据还需要整合起来进行分析，根据车流量调整红绿灯延时，但这同时也给网络传输和计算带来巨大压力。而边缘计算的优势恰在于此，基于该技术的解决方案，让智能摄像头可以提供20%的计算决策，及时、高效地为数据中心分担工作量。这也成为浪潮边缘计算解决方案实战落地的比较好印证之一。 边缘计算将在工业应用中发挥重要作用。江西AI边缘计算无人零售
边缘计算满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。广东边缘计算智慧医疗
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。广东边缘计算智慧医疗
