一个长而复杂的边缘云计算产业链条，涉及到运营商、网络厂商、服务器厂商、其他生态参与者、政府机构、全球/与之相关的协会等合作伙伴，可以构建边缘计算开放平台，凝聚各行各业边缘计算优势，构建产业生态，促进边缘计算的发展。
工厂许多繁重的工作令人厌烦。通常，每天要完成一万多个零件的眼检，平均每分钟要检测十几种产品，在连续工作超过10个小时的情况下，这也是很常见的。
工作负荷过大，工作人员精力跟不上，漏检、错检成为必然。减轻生产企业质检员的工作压力，提高产品质量，已成为一个亟待解决的难题。
边缘计算以深度学习算法为基础，构建了基于深度学习算法的边缘工业智能质检解决方案，通过实时读取质检图片，推理、定位缺陷的类型、大小及缺陷的处理。与此同时，这些数据将反馈到云端，进一步优化质检AI模型算法。
该边缘计算解决方案已应用于钢铁、3C电子、汽车等行业的智能工厂，其缺陷检出率由原来的90%提高到99%，不放过每一个缺陷，过检率≤3%，不会造成大量“错杀”，对产品质量和生产效率进行大幅提升。
在智能制造中，边缘计算的作用与古代御前御用刀侍卫相似。巡逻队、查夜、看守库房是全天候卫士的日常职责，在危急时刻作为“人肉盾牌”保护圣驾更是责无旁贷；边缘计算就像智能制造的贴身侍卫一样，用火眼金睛发现问题、监控环境，在危机时刻作为“人肉盾牌”保护圣驾更是责无旁贷。
