虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括:1、实时或更快速的数据处理和分析:数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延时间。2、较低的成本:企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。3、网络流量较少:随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增加。因此，网络带宽变得更加有限，让云端不堪重负，造成更大的数据瓶颈。4、更高的应用程序运行效率:随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高效地运行。削弱云端的角色也会降低发生单点故障的可能性。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。甘肃边缘计算服务器
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。多网口边缘计算VR边缘计算为产业界和学术界提供了独特的发展机会。
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。
许多供应商也已经迈出了使用软件解决方案实现边缘计算的第1步。例如，诺基亚针对移动边缘计算（MEC）的软件解决方案旨在为基站站点提供边缘计算能力。同样，思科的IOx为其集成的服务路由器提供了一个边缘计算环境。这些解决方案应用于特定硬件，因此不适合部署在异构环境中。软件解决方案面临的一个挑战是如何开发跨越不同环境的可移植的解决方案。某些公司正在研究升级边缘节点，以支持通用计算需求。例如，可以升级无线家庭路由器以支持额外的计算任务。英特尔的SmartCellPlatform使用虚拟化技术，支持额外的计算任务。通用CPU替换专属DSP提供了另一种解决方案，但却需要巨大的投资。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。
智锐通ZRT-MIN-EC05基于IntelCoffeeLake平台，支持八、九代处理器，搭载分开可更换MXM显卡，双通道SO-DIMMDDR4内存设计，是一款配置灵活、性能较好、双网口的边缘计算整机产品，普遍应用于智能安防、智慧零售、机器人、智慧工业、电力等领域。产品亮点：1、INTELCoffeeLAKE平台；2、支持八、九代处理器；3、搭载MXM分开显卡设计；4、双通道SO-DIMMDDR4内存设计（较大支持32GB）；5、INTELI211网卡；6、静音双风扇+铜管散热器设计。雾计算使得云更接近于网络的边缘。算力强大边缘计算园区识别
边缘计算设备往往需要具备较强的数据处理能力。甘肃边缘计算服务器
边缘计算加持，无人驾驶已在路上近年来，无人驾驶汽车成为了行业焦点，也有诸多IT厂商开始布局汽车及配件领域，足见其热度之高。不过当前无人驾驶载人车辆依然处于试验阶段，需要几年的时间来不断成熟。从硬件芯片、计算力到软件算法、法律法规等都需要进一步完善，才能让无人驾驶真正地大规模应用。在当前阶段，车载计算主要有两个方向。是园区载货，例如无人车送饭、送货，目前已经有越来越多的公司实现规模应用了。第二个方向是载人的无人驾驶，未来势必成为重要趋势，这方面浪潮也会做一些技术的储备。甘肃边缘计算服务器
