根据名称，我们可以猜测边缘计算是在终端设备附近数据源附近的一侧进行的本地计算分析。因为我们靠近终端，我们的计算会更实时。
从本质上讲，边缘计算和云计算都是为了处理数据的计算问题而诞生的，但以不同的方式实现。云计算是将数据集中在一起进行计算，而边缘计算是在终端上进行的。那么云计算有什么优势呢？
从图中可以看出，云计算需要通过网络传输所有数据并做出响应，边缘计算可以及时响应边缘设备上的处理数据，并将处理后的有价值数据发送到云中。
现在的无人驾驶汽车，有上百个传感器，每8小时就会产生400TB。把这么庞大的数据传输到云是不现实的。边缘计算很好地解决了这个问题，首先是本地计算，然后上传到云中。
我们能从这个例子中看到什么？
无人驾驶要求系统具有实时反应能力。可想而知，如果系统反应不及时，在道路上会有什么后果。因此，它反映了边缘计算的实时性和必要性。
如此大量的数据，必须包含大量无用的数据，传输到云是不现实的，边缘计算只是解决了这个问题，计算后将重要的计算结果传输到云，大大节省了带宽资源。
当然，边缘计算不是取代云计算，而是作为云计算的补充。因为边缘计算的结果仍然会全部或部分发送到云中进行存储分析。
二、移动边缘计算(MEC)
这里不得不提一下MEC,因为5G随着时代的到来，我们的移动生活将进一步改变。未来的通信基站将具备我们使用的手机的计算能力和计算能力APP它将在近的基站进行计算，相信会给我们带来更快的使用体验。
三、智能制造应用
智能制造的目的是实现智慧工业电子制造解决方案，使机械设备具有自我感知能力。而不是手动决策。边缘计算是如何实现这一目标的一个很好的手段，通过在设备周围部署边缘计算AI平台、运行机器学习算法等，使边缘计算平台成为机器的大脑。通过对各种传感器的数据计算和分析，判断机器人的状态是否正常，需要执行什么动作。
随着智能制造的深入，越来越多的设备连接到互联网上，产生越来越多的数据，边缘计算设备将逐渐普及来处理这些数据。同时，智能制造的最终目标和设备的自我感知能力需要人工智能算法做出决定，生产现场对设备控制的实时性要求很高，所以这些算法在未来必须在边缘设备上计算，然后实时控制设备，真正成为设备的大脑。
