在应用层面上，边缘计算的落地需要与生态伙伴进行深度合作，根据不同行业的实际需求构建针对性的解决方案。
面临边缘、复杂的计算需求，边缘计算发布了六大行业场景化解决方案，汇集双方在基础设施、系统、算法、应用等方面的基础设施、系统、算法、应用等方面的优势，为用户提供更加多样化、复杂的计算需求。
就智能油井解决方案而言，石油天然气是国民经济的重要支柱之一。目前国内已有成千上万口油井进行日常监测与维修，人力维护工作远远不能满足日常管理需求。不但如此，安全、合理地进行采掘、生产作业是保证石化企业顺利运行的基础条件。
为了达到这一目的推出了智能油井解决方案，通过对油田现场智能仪器的电压、电流、负载、温度、视频图像等进行自动采集，在基于边缘计算微服务器的基础上实时分析处理，并将数据回传到数据中心进行模型优化与算法迭代，实现对油井设备的智能监控，矿机可以根据油井设备的实际情况自动进行数据采集，从而节约能源成本80%以上。
同样，在智慧电力解决方案中，考虑到近年来电网规模扩大、设备巡视和运营压力日益增加的挑战，边缘计算联合全球能源互联网研究院推出的电网设备巡检及监控解决方案，实现对电网设备进行智能化等方面的需求日益增长的挑战。通过算力和人工智能模型的“端-边-云”协同，使得网络延时15毫秒，实现了秒级识别，异常情况及时预警，保证了设备和作业安全。
