“数字新基建”主要围绕着ABCD四方面发展，A是人工智能、B是区块链、C是云、D是大数据，随着5G的快速推进，给ABCD插上翅膀，算力的不断下沉，将会涌现很多有趣的垂直行业应用场景，为边缘端更好实现技术赋能提供了价值。
以当前比较热门的自动驾驶来说，同样是边缘计算最重要的应用场景之一。在自动驾驶场景中，车辆需要做到比驾驶员更快的响应决策速度，也就是说最多只有零点几毫秒时间，同时还要能够自动感知到行车过程中周围车辆、行人、甚至整条路况的实时信息。如果按传统以云中心集中计算为主的决策架构，这对于要做到和人一样反应的自动驾驶来说时间太长了，所以如果没有边缘计算，如果数据的感知处理、控制的决策不能在车辆上本地进行，自动驾驶就会成为空中楼阁。
通过边缘计算的应用，以车辆本身的边缘计算，以及车路协同形式，在道路两旁会部署一些小型智能服务器，就近接收来自周围车辆的信息流，迅速作出响应和决策，同时这些小型的智能服务器也能接收来自云中心下达的控制指令，从而达到车路协同要求。未来甚至红绿灯可能会消失，因为道路知道周围车辆的速度、距离等信息，能够实时对周围车辆发出控制指令，车辆也能够根据来自道路的消息，以及车辆自身的边缘计算实时做出决策，整个过程将实现非常高效的协同。
目前许多智能化的改造，边缘计算已经能够积极的应用在许多场景之上，例如智能驾驶、智能工厂、智能电网、智能家居、智能建筑，很多都是边缘计算的场景。
再举例来说，电网有很多高压线、变电箱，人力的运维成本太大、危险系数也很高，传统的故障巡检机制网络传输带宽消耗大、故障告警处理不实时、而且电力系统数据本身关系到国计民生，数据传输过程中的安全性极其重要。
落地边缘计算之后，借助于边缘智能技术，可以在设备边缘侧几乎准实时地自动检测出问题出现的具体位置，比方说在配电房内安装边缘计算装置，布置AI模型，边缘计算装置连接配电房里面所有的电力设备，实时采集每一个设备的状态，利用高清夜视摄像头，还可以对烟雾、起火进行实时AI推理、故障告警和处理，效率能够得到极大的提升，同时由于大部分数据都在边缘侧本地处理，无需全部传输上报至云端集中处理，因而极大降低了网络传输流量、减少了数据在传输过程中的暴露面，数据安全性也自然得到了提升。根据咨询公司STL Partners的研究发现，边缘计算能够在许多场景大展身手，这里选择了以下9个重要的应用场景：
1、自主汽车
卡车车队的自动组队可能是自动车辆的首批使用案例之一。在这里，一群卡车在车队中彼此紧跟着行驶，节省了燃料成本，减少了拥堵。有了边缘计算，除了前面的卡车，所有卡车都将不再需要司机，因为卡车将能够以超低延迟相互通信。
2、油气行业资产的远程监控
石油和天然气的失败可能是灾难性的。因此，他们的资产需要仔细监控。
然而，石油和天然气工厂往往位于偏远地区。边缘计算使得实时分析与处理更接近资产，这意味着更少地依赖于与集中式云的高质量连接。
3、智能电网
边缘计算将成为更广泛采用智能电网的核心技术，有助于企业更好地管理其能源消耗。
连接到工厂、工厂和办公室边缘平台的传感器和物联网设备正在被用于实时监测能源使用并分析其消耗。有了实时可见性，企业和能源公司就可以达成新的交易，例如在电力需求的非高峰时段运行大功率机械。这可以增加企业对绿色能源，如风能的消耗。
4、预测性维护
制造商希望能够在故障发生之前分析和检测生产线的变化。
边缘计算有助于使数据的处理和存储更接近设备。这使物联网传感器能够以低延迟监控机器健康状况，并实时执行分析。
5、住院病人监护
医疗保健包含几个优势机会。目前，监测设备，如血糖监测仪、健康工具和其他传感器等，要么未连接，要么需要将来自设备的大量未处理数据存储在第三方云上。这给医疗保健提供者带来了安全问题。
医院网站上的边缘可以在本地处理数据，以保护数据隐私。边缘计算还可以向从业者及时通知患者的异常趋势或行为。
6、云游戏
云游戏是一种新型的游戏，它可以将游戏的实时内容直接传输到设备上，这种游戏高度依赖于延迟。
云游戏公司正在寻找尽可能接近玩家的边缘服务器，以减少延迟，提供完全响应和沉浸式游戏体验。
7、内容交付
通过在边缘缓存内容，如音乐、视频流、网页等，可以极大地改善内容传播。延迟可以显著降低。内容提供商正在寻求更广泛的分发CDN，从而根据用户流量需求保证网络的灵活性和定制性。
8、交通管理
边缘计算可以使城市交通管理更加有效。这方面的例子包括在需求波动的情况下优化公交频率，管理额外车道的开启和关闭，以及未来管理自动驾驶汽车流量。
通过边缘计算，使处理和存储距离智能家居更近，减少了回程和往返时间，并在边缘处理敏感信息。例如，亚马逊的Alexa等语音助手设备的响应时间会快得多。
有了边缘计算，就不需要将大量的流量数据传输到集中式云，从而降低了带宽和延迟的成本。
9、智能家居
智能家庭依赖于物联网设备从房子周围收集和处理数据。通常，这些数据被发送到一个中央远程服务器，在那里进行处理和存储。然而，这种现有体系结构存在回程成本、延迟和安全性方面的问题。
通过边缘计算，使处理和存储距离智能家居更近，减少了往返时间，并在边缘处理敏感信息。
这些只是边缘计算跨多个行业支持的许多用例中的一小部分。以谐云边缘计算应用实例来说，通信领域，谐云为行业巨头某在线服务公司业务场景定制开发、打造了云边协同平台，助力其轻松应对流量洪峰；交通领域，联合上汽集团商用车技术中心打造了“基于容器的下一代车云协同架构”，是汽车行业的首款“云、边、端”一体化架构，可实现百万级车联网大规模接入；为某跨海大桥打造了一体化协同的产品，积累了丰富的“边-端”设备协议对接经验，交付了行业顶尖的“软硬一体化”的整体解决方案。
其中，某在线服务公司和上汽集团案例分别荣获《2020年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项和《2021年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项。旗下边缘计算产品通过“2021云边协同类能力评估”、“边缘一体机、可信物联网云平台（通用/安全要求）”多项能力评估，获浙江CCF2021优秀产品奖，在业内拥有极佳口碑，并获得行业权威认可。
目前，谐云边缘计算已实践于分布式云、物联网、车云协同、边缘智能金融等多场景，为边缘计算领域树立了实践标杆和经典案例。并在一些典型行业如通信、交通、金融、军工等多个行业领域中得到大规模的落地验证。通俗讲解边缘计算
随着物联网越来越火，同时伴随着物联网而来的，就是各种概念和各种技术，其中一个就是边缘计算，当然还有雾计算。其实边缘计算和雾计算都差不多，雾计算只是和云计算是相对的。只是叫边缘计算呢，比较高大上吧。
下面我们要通俗地讲一讲边缘计算。
为什么要通俗的讲呢，怕如果不通俗，你听不明白。新的东西在出来的时候，往往是需要一个接纳和理解的过程。就像以前互联网刚出来的时候，很多人都不知道互联网，于是就得慢慢科普，让大家慢慢接受和理解呀。谁现在还解释什么是互联网呀。
而边缘计算也有一段时间了，只是随着物联网的发展，边缘计算的概念也开始流行起来。我们先看一段非通俗的介绍边缘计算的概念：
边缘计算，是一种分散式运算的架构。在这种架构下，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。
或者说，边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。
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。
以上是我从网络文章摘抄的一段对于边缘计算的解释。整个解释基本都是专业术语，搞工控的你，看完这段话，你来告诉我什么是边缘计算。
作为一名参与研发产品边缘计算的程序员，我决定写一篇文章来通俗讲解一下这个边缘计算。
首先，我要举一个不太恰当的例子。
比如有一款APP，用户在使用这款APP的时候，就会收集用户的信息，比如收集这个用户的年龄，性别，手机号，地址位置，搜索记录等等信息，而收集这些信息主要是更好地分析这个用户的行为和感兴趣的东西，比如车，房子，书，美食等什么感兴趣。然后更为准确地为其投放内容及广告。
这个是很常见的一个功能，但是就是这样一个功能，怎么和边缘计算挂钩呢。
在边缘计算之前，就是云计算了。
如果是使用云计算，这款APP的行为是这样的：
APP收集到信息后，把所有的基本信息，上传到服务器中，然后由服务器来执行算法，计算和识别出用户的兴趣爱好，甚至可能推算出这个用户的消费能力。然后服务器就可以根据这个推算出来的结果，为用户投放其感兴趣的内容和广告。
如果是使用边缘计算，这款APP的行为就是这样：
APP收集了信息后，不上传到服务器中。然后由APP自己计算和识别出这个用户的兴趣和爱好，也可以推算出这个用户的消费能力，也就是服务器的计算功能，直接由APP来完成。然后服务器只需要问一下APP,哪个用户是有可能是年薪百万的，哪个用户是单身的。APP只需要告诉服务器说，这个一路向东用户很帅，而且还单身，喜欢旅游，写诗，可以为其投放相亲美女内容。
就这样，整个过程并没有服务器参与计算，服务器也没有参与收集信息。因为这个信息在APP本身收集和计算，并没有进行上传，所以也没有涉及信息收集。
而，这就是边缘计算。
也就是以前由服务器作计算的部分，现在改由信息采集的设备直接计算了，再把计算的结果，直接输出到服务器中。服务器只要结果，并不需要过程的数据。
下面我们就以回答问题的形式来通俗的聊一聊这个边缘计算吧。
所以，什么是边缘计算呢。
边缘计算，说白了，就是（服务器）云计算懒得算了，就这点数据，你在数据采集的时候，顺便自己算得了，什么都丢到服务器来算，很累的。于是，边缘计算就这么来了。
那么，工控领域行业中使用到边缘计算的都有哪呢
这个就太多了。随着很多PLC，控制器和触摸屏等都开始接入到物联网中，每个设备需要采集的信息不一样，有温度，湿度，产量，生产数据，运行状态等。而不同行业的参数指标，性能数据都不一样，这很难在服务器通过云计算来形成一套标准，这使得PLC，控制器等，都会用到边缘计算。
为什么以前的DTU，或者物联模块等不流行边缘计算，现在开始流行了呢。
因为现在的IoT使用的模块或者芯片的处理能力也越来越高，资源也比较丰富，随着一些芯片成本的下降，以及开发模式的简化，使得一些芯片或模块在处理基本的数据采集功能后，仍存在资源过剩及功能利用率低的情况，也就是一个100%的芯片或模块，你只使用了10%的来采集数据，那还有90%你可以用来作计算
那么，使用边缘计算的优势在哪里呢。
1 可以使得设备的支持数量提升几个数量级。
比如一个服务器有10000点血。而接入一个设备，就要消耗1点血，如果再对这个设备进行数据分析，需要消耗9点血。也就是接入并计算一个设备就需要10点血。那么这个服务器最多只能接入1000个设备就挂了。
如果服务器只负责接入设备，不进行计算和分析，那么接入一个设备，消耗1点血，由设备自己进行数据计算和分析，再输出结果。这时候服务器就可以接入10000个设备了。
没有使用边缘计算，服务器可以接1000个设备。
如果使用了边缘计算，服务器可以接10000个设备。提升了一个数量级。而对于一些复杂的设备，特别是一些工厂，现场作业等需要数据量多的，如果使用了边缘计算来给服务器节省空间和资源，这个优势更能体现出来了。
2 让计算变得更为灵活和可控
前面说到，接入设备的服务器很难做到统一的计算分析标准，因为物联网可是一个万物接入的网络，每一个设备采集的数据不一样。如果使用了边缘计算，就可以单独针对每一个设备进行相应的计算和分析。当然，如果相同的设备或者相同参数的，可以进行复制使用同一套计算标准或算法。如果将计算脚本开放出来给用户，用户就可以自定义去添加自己的计算公式和行为。
边缘计算的模式和拓扑结构是什么样的呢。
比如要在一套数据采集系统里，以一个云服务器为中心，移动客户端，PC客户端或第三方接口等接入到云服务器获取数据，而数据采集方呢，由数据采集模块来连接到云服务中。
数据采集模块可以采集PLC，变频器，智能仪表等，将数据上传到云服务器中，由服务器进行数据分析和计算，然后PC或移动客户端，第三方接口就可以获取数据分析的结果。但是这种情况下，随着设备的接入越来越多，云服务器的负担也会越来越重，而且接入的PLC，控制器等的种类也越来越多，原来的云服务数据计算模式难以满足越来越复杂的应用。这时候边缘计算就应运而生了。
在原拓扑结构不变的情况，可无缝引入边缘计算。在数据采集模块端开放边缘计算功能，将复杂的计算，策略，规则等，由数据采集模块进行运算，得到输出结果后，只需要将结果上传到云服务中。再由PC客户端，移动客户端及第三方接口从云服务获取。
比如数据采集模块需要采集一个电表，电表能采集的数据有电流，电压，偏偏没有功率。当然现在的电表采集不到功率很少了，只是举例。
那怎么办呢，偏偏客户很想看到功率。那在没有边缘计算的时候，为了要看到功率，只好在云服务里，增加一定的计算规则，将采集到的电流和电压通过计算得到功率。如果有1000个电表，云服务器就要对这1000个电表进行计算。这就增加了云服务器的工作量和负担了。
如果有了边缘计算，那么在数据采集模块，就可以添加计算功能，直接将采集的电流和电压通过计算得到功率，只需要把功率上传给服务器就可以了。这样，即便有50000个电表，云服务也毫无计算压力，因为它并不需要计算。
这就是通俗的讲一讲边缘计算。
边缘计算是由于物联网设备的大量增长而创建的。这些设备将连接到Internet以从云发送或接收数据。有时他们在 *** 作时需要传输大量数据。因此，物联网边缘是使用物联网网关使用户能够使用其物联网设备执行边缘计算的概念。边缘计算设备可以用作网关或数据处理单元。
工业40和工业物联网边缘。边缘计算设备将工业物联网设备整合在一起。例如，在生产车间的传送带上的工业物联网传感器可能将数据馈送到现场的边缘计算硬件。然后，边缘设备运行AI分析，任何ML算法或任何类型的数据处理来获取见解，而无需将数据发送到云。
一些边缘计算机用例的示例
智能工厂
如前所述，工业物联网边缘是工业物联网设备，其数据以及应用于该数据的边缘智能的结合。工业物联网边缘可以应用于智能工厂，包括最受欢迎的用例之一：制造工厂。智能工厂可以将其所有工业物联网传感器连接到边缘计算设备。工业物联网数据传输到其他分支机构或总部。
智慧城市
“ 智能城市 ”的一些品质是物联网传感器，网络，视频监控等的智能系统。这些系统可以使用边缘计算为城市的应用程序提供更快的响应和更高的安全性。边缘计算设备如何在智能城市中使用的真实案例范围可能包括：检测交通异常，不良驾驶员，不寻常的人群，通过面部识别罪犯，智能交通系统，水处理，垃圾管理等。
零售店
边缘计算设备还可以使零售商店受益。可以从边缘计算服务器虚拟化和集中管理（远程或本地）来自POS终端，库存服务器，支付控制器等的商店端点。运行计算密集型工作负载整合设备可确保许多VM同时运行。它还提供了一个连接可能存储设备外围设备的机会。
智能农场
边缘计算有助于处理从农场或农业环境收集的数据，而无需快速连接到云。农场通常是乡村环境，因此部署该技术可能会很困难。边缘计算设备可以在极端温度条件下运行，并在边缘处提供计算密集型工作负载处理。农村地区边缘智能的实际使用案例可能包括精准农业，无人机监控或农村视频监控，水流量监控等。
微数据中心和移动边缘计算机
微数据中心（MDC）有时与边缘计算可互换使用。但是实际上，MDC只是小型的模块化数据中心架构盒，几乎可以在任何环境中工作。边缘计算设备可以作为MDC中的核心计算元素运行。移动边缘计算机（MEC），是一样的MDC，但旨在为移动网络。MEC在移动网络的边缘（通常在RAN（无线访问网络）而不是核心）中处理，存储，流式传输并提供安全性。
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