边缘计算的边缘化是在网络的边缘附近，将计算、存储、通信等任务分配到网络边缘，就近提供边缘智能服务。在用户终端附近进行数据处理而不需要云处理，极大地提高了处理效率，减轻了云上的负荷，满足了实时业务、智能应用、公共安全等方面的要求，给我们的生活带来更多的方便。
车辆协同简单地说，就是车与路之间的联通和数据共享，双方在各种数据分析的基础上，做出交通行为的协同决策。现实道路交通场景对计算的要求非常复杂，尤其是随着我国汽车保有量的不断增长，道路交通压力不断上升，根据实时局部信息快速分析计算，并将结果反馈给周边车辆，或者是汇总全局信息，以俯视图的方式进行分析，从而得到更多的应用。
在车辆协同方面，边缘计算可以起到很大的作用。边界计算服务器可发挥其部署优势，及时获取道路情况信息，如有紧急情况，可直接下达给车/路设备，提醒各方及时处理；如果是可能影响全局的数据，则应及时上报，并由中心云的中心云计算决定是否追加，并协助中心云绘制交通态势图。
边缘计算在车辆协同场景中的情景模式
车辆协同场景涉及到A路为一级公路标准，双向六车道，全长约18公里，设计速度80km/h。协作系统需要覆盖视频监控(满足公安综合防控)、网格管理、城市应急指挥等多方面的应用需求，提升智慧城市服务水平。通过与需求方沟通和实际现场观察，公路A节点建设需要覆盖区域内所有监控视频流；多路高清视频实时传送，满足高吞吐量、低时延的传输；能够实现视频人员识别、目标识别等功能；可以实现视频文件保存功能。
