根据研究报告显示，交通运输业在边缘计算的工业应用领域占有最大份额。
智能交通的落地是一个庞大的系统工程，除了对城市空间和道路进行调整外，还需要一套稳定、可靠的管理系统，结合最新的软硬件技术，以应对各种复杂应用。随着城市交通数据量的不断增长，人们对海量交通信息的实时性要求越来越高。如果数据全部返回到云计算中心，会产生带宽资源的浪费、延时等问题，但是只要在边缘服务器上实时分析处理的数据，就可以根据路面的实时情况和可用资源，对用户做出相应的指示。
在交通领域，边缘计算的应用主体是智慧城市交通、设施管理等基于地理位置的应用，位置识别技术能够实时处理和收集基于地理位置的数据，而不需要再传输到云计算中心进行操作。
此外，在城市视频监控系统应用上，可以结合边缘计算模型和视频监控技术，建立新型的视频监控应用软硬件平台，提高视频监控系统前端摄像头的智能处理能力，进而影响预警系统和处理机制。
很明显，“云计算”相当于智能设备的大脑，可以处理相对复杂的程序，而边缘计算就像智能设备的神经末梢，在某种程度上做着“潜意识”的反应，这给许多困扰产业发展的难题带来了解决的希望。
车辆协同中的边缘计算方法。
其中最典型的如智能汽车应用场景，无法做到数据在云中处理后再进行判断，需要使用大量的实时数据，这就是边缘计算的价值所在。例如，当一辆无人驾驶的汽车需要及时停车时，如果它也需要向“云端”发送数据，通过计算得出停车指令，车辆就会再次响应。这还不如让汽车本身有一定的计算能力来解决这个问题。同时，我们可以预见，突发的自然灾害、信号干扰或技术故障将某一地区的自动驾驶汽车、火车无法联网。所以，他们只能依靠边缘计算提供的计算能力，做出“下意识”的反应来确保它的安全性。
