互联⽹的前⼆⼗年是消费互联⽹的天下，云计算从最初的新兴概念逐渐成为成熟应⽤，以锐不可当之势飞速发展。当消费互联⽹呈现饱和态势，产业互联⽹成为下⼀个20年的焦点，很多企业都将“云”作为转型的抓⼿。云计算堪称是基础设施的基础设施，不只是计算资源的中⼼化，也是技术资源的中⼼化，AI、⼤数据、IoT等技术落地到各⾏各业都需要通过云计算。然⽽，当⾯对海量数据计算、新兴计算场景、⼩数据实时处理等⽅⾯的挑战，云计算存在⼀些发展瓶颈，需要新技术来突破。 边缘计算的诞⽣：与云计算分⼯协作
随着万物互联时代到来，计算需求出现爆发式增长。IDC预估，2020全年有500亿个设备连接到⽹络，传统云计算架构⽆法满⾜这种爆发式的海量数据计算需求，将云计算的能⼒下沉到边缘侧、设备侧，并通过中⼼进⾏统⼀交付、运维、管控，将是重要发展趋势；预计超过40%的数据将在⽹络边缘侧进⾏分析、处理与存储，这为边缘计算的发展带来了充分的场景和想象空间。
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、应⽤核⼼能⼒为⼀体的开放平台，提供最近端服务，核⼼理念是将数据的存储、传输、计算和安全交给边缘节点来处理，其应⽤程序在边缘侧发起，可以产⽣更快的⽹络服务响应，满⾜各⾏业在实时业务、应⽤智能、安全与隐私保护等⽅⾯的需求。 按功能⾓⾊来看，边缘计算主要分为“云、边、端”三个部分：“云”是传统云计算的中⼼节点，是边缘计算的管控
端；“边”是云计算的边缘侧，分为基础设施边缘（Infrastructure Edge）和设备边缘(Device Edge)；“端”是终端设备，如⼿机、智能家电、各类传感器、摄像头等。随着云计算能⼒从中⼼下沉到边缘，边缘计算将推动形成“云、边、端”⼀体化的协同计算体系。
边缘计算是云计算的延伸，两者各有其特点：云计算能够把握全局，处理⼤量数据并进⾏深⼊分析，在商业决策等⾮实时数据处理场景发挥着重要作⽤；边缘计算侧重于局部，能够更好地在⼩规模、实时的智能分析中发挥作⽤，如满⾜局部企业的实时需求。因此，在智能应⽤中，云计算更适合⼤规模数据的集中处理，⽽边缘计算可以⽤于⼩规模的智能分析和本地服务。边缘计算与云计算相辅相成、协调发展，这将在更⼤程度上助⼒⾏业的数字化转型。节能烤箱
边缘计算的优势与应⽤场景
pcb柔性连接器虽然边缘计算⽬前主要关注的是在制造、零售等特定⾏业中嵌⼊式物联⽹系统提供的离线或分布式能⼒，但随着边缘被赋予越来越成熟和专业的计算资源及越来越多的数据存储，未来边缘计算或许将成为主流部署。具体来看，边缘计算的优势及相应的应⽤场景主要有以下⼏点：齿诺洗牙笔
滚轮片数据处理与分析的快速、实时性
边缘计算距离数据源更近，数据存储和计算任务可以在边缘计算节点上进⾏，更加贴近⽤户，减少了中间数据传输的过程，从⽽提⾼数据传输性能，保证实时处理，减少延迟时间，为⽤户提供更好的智能服务。在⾃动驾驶、智能制造等位置感知领域，快速反馈尤为重要，边缘计算可以为⽤户提供实时性更⾼的服务。边缘计算的实时性优势对于“预测性维护”也有重要价值，有助于通过分析设备实时监测数据，预测设备可能出现的故障，提出故障原因和解决⽅案，使维护更加智能化。
安全性
由于边缘计算只负责⾃⼰范围内的任务，数据的处理基于本地，不需要上传到云端，避免了⽹络传输过程带来的风险，因此数据的安全可以得到保证。⼀旦数据受到攻击，只会影响本地数据，⽽不是所有数据。学术界对边缘计算在安全监视领域中的应⽤持⽐较乐观的态度，安全监视在实时性、安全性等⽅⾯都有较⾼的要求，必须及时发现危险并发出警报。基于边缘计算的图像处理在实时性要求⾼、⽹络质量⽆法保证、涉及隐私的场景中，可以提供更好的服务，例如可监视银⾏⾦库等场景的越过警戒线、徘徊等⾏为。
低成本、低能耗、低带宽成本在线测厚
由于数据处理不需要上传到云计算中⼼，边缘计算不需要使⽤太多的⽹络带宽，随着⽹络带宽的负荷降低，智能设备的能源消耗在⽹络的边缘将⼤⼤减少。因此，边缘计算可以助⼒企业降低本地设备处
理数据的成本与能耗，同时提⾼计算效率。在有限的带宽资源⾯前，可以利⽤边缘计算来降低成本。拉长虾
5G、边缘计算、分布式云协同发展
5G的商业化推进为边缘计算发展带来了机遇。⽹络切⽚技术是5G的特点之⼀，简单来说就是将⼀个物理⽹络切割成多个虚拟的⽹络切⽚，每个虚拟⽹络切⽚具备不同的功能特点，可以⾯向低延时、⼤容量等不同的需求进⾏服务。为了实现⽹络切⽚，⽹络功能虚拟化（NFV）是先决条件，虚拟化后，终端接⼊的部分就是边缘云（Edge Cloud），⽽核⼼⽹部分则是核⼼云（Core Cloud）。因此，边缘计算的发展与5G密切相关。
智驱⼒⼈⼯智能研发的边缘计算+AI算法解决⽅案，充分利⽤边缘计算的优势，快速实现⼈⼯智能的产业应⽤能⼒，构建云边端三体协同和分布式架构，做到了“⼩盒⼦”“⼤⽤处"
