一般而言，对实时性要求不高的、与报表有关的一段时间周期内的生产数据，往往会上传到云端进行分析；而与生产节拍密切相连、实时性要求高数据分析，往往就需要在边缘计算环节来完成。随着制造业的数字化转型不断深入，对数据在不同场景下如何进行不同的分析从而挖掘其价值也在逐渐明晰，边缘计算的重要性因而逐渐凸显。边缘计算技术横跨IT（信息技术）、OT（运行技术）和CT（通讯技术）多个领域，要落地离不开不同领域公司之间的密切合作，各取所长。过去一年里，不同相关行业的都开始推出专门针对边缘计算的产品，这一并不新鲜的概念刚刚开始进入落地阶段。边缘计算是一个相对于中心化的云计算的概念。广东无风扇边缘计算无人机
边缘计算的中心理念是：计算应更加靠近产生数据的源头，其应更加贴近用户。此中的“边缘”是与数据中心相对的。在网路距离上，表示距离近，即离用户距离上更近。这是由于随着网络规模的缩小，带宽、延迟、抖动等不稳定因素都将更加易于控制与改进。在空间上，也表示距离近，这主要是指边缘计算资源与用户共处于同一个场景当中，典型的就是位置。根据这些情景信息，可以为用户提供更为优良的个性化服务，典型的如基于位置信息的服务。需要说明的是，网络距离和空间距离有时可能不是时刻保持关联的，但应用可以根据自己的需求来进行更为合适的节点选择。在网络边缘的资源是许多的，主要有用户终端，如手机、个人电脑等等；基础设施，如wifi接入点、蜂窝网络基站、路由器等等；嵌入式设备，如摄像头、机顶盒等等；小型计算中心，如Cloudlet等等。这些资源的数据极其庞大，又相互分开，分散于用户周围，而这些都可以作为边缘节点。甘肃AI边缘计算边缘计算的一个好处是能够实时检测设备故障。
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。
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。边缘计算使计算和数据存储更靠近收集数据的设备，而不是依赖于可能远在数千英里之外的中心位置。
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。湖北无风扇边缘计算智能安防
边缘计算处理数据中心明显的优势：提高应用程序效率。广东无风扇边缘计算无人机
技术正在以前所未有的速度改变世界，物联网则走在了时代较前沿。据预测，到2030年，全球包括智能摄像头在内将有约500亿台联网设备。这些摄像头以及一般设备的智能性和影响力取决于几个方面：设备感知周围世界所发生事件的能力、应用程序分析设备信息并实时做出反应的能力、该应用程序运行的云以及网络的容量和响应能力等。由于MEC的力量改变了我们将数据带到云端的速度，因此，这意味着MEC将成为IT基础设施的重要组成部分。然而，许多企业对MEC仍然知之甚少，更不清楚它将如何运行。什么是MEC？MEC表示多接入边缘计算。它从网络的“边缘”提供IT和云服务，将公有云的敏捷性与本地或设备计算的高响应能力相结合。这使得数据存储和处理距离用户和设备更近，而不是依赖于可能远在数英里之外的中枢。广东无风扇边缘计算无人机
