在工业领域，边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等。就生产任务分配而言，需根据生产订单为生产进行的设备排产排程，这是aps或者广义mes的基本任务单元，需要大量计算。这些计算是靠具体mes厂商的软件平台，还是“边缘计算”平台—基于web技术构建的分析平台，在未来并不会存在太多差别。从某种---说mes系统本身是一种传统的架构，而其既可以在软件系统，也可以存在于云、雾或者边缘侧。在这样的应用场景，总体而言，在整个智能制造、工业物联网的应用中，各自分工如下。自动化厂商提供“采集”，智能边缘计算平台，包括数据源的作用，陕西边缘计算平台，这是利用自动化已经在分布式i/o采集、总线互联、以及控制机器所产生的机器生产、状态、等原生“信息”。ict厂商则提供“传输”，实现工业连接。因为在如何提供数据的传输、存储、计算方面，ict厂商有其传统优势，包括成本方面，已经云平台的优势。传统工业企业的业务经验和知识，则为分析软件（独立的或者企业内部）厂商提供“分析”的依据。这些业务过程的理解，新基建边缘计算平台，仍然是不能缺少。产业链的协同，仍然是解决“、成本、交付”的问题。
边缘计算是一个相对于中心化的云计算的概念。
具备边缘计算能力的设备可以多种多样，如工业电脑（ipc）、---、可编程逻辑控制器（plc）都可以成为边缘计算设备，这些设备本身需要具备存储和计算能力，内置特定的算法和软件，智能交通边缘计算平台，通讯方式也多种多样。边缘计算设备一侧与直接产生数据的物理设备连通，另一侧则可以将处理过的数据上传到云端。
边缘计算设备往往需要具备较强的数据处理能力。以工业电脑产品为例，不同型号的尺寸从约电脑主机大小至约手机包装盒大小不一，很新的工业电脑典型配置中已经内置英特尔i7处理器。
边缘计算之所以存在，是因为它承担了与云计算不同的功能。
边缘计算的前身是内容分发网络（cdn），它通过数据分布式缓存满足了用户快速访问的需求，让我们能流畅地在线追剧、---。但随着信息技术从消费侧向生产侧延伸，以及---等新技术的兴起，云端仅仅实现数据存储与快速访问已无法满足需求，新的应用场景中要求云端同时具备---功能和---时延，其中典型就是自动驾驶和智慧工厂。
以自动驾驶为例，它对云端响应时延提出了近乎苛刻的要求。自动驾驶的制动等反应时间关系到交通安全，而它主要由云端系统响应时延决定，但其中涉及运算和通信多个环节。如果要做到100km制动距离不超过30cm，那么系统整体响应时延不能超过10毫秒，而且越低越好。因此，重要的移动通信技术标准化组织3gpp就定义了若干个1毫秒到几个毫秒的低时延场景，主要就集中在自动驾驶上。在这种需要“---时延+智能计算”的场合，就必须用到边缘计算了。
再来看智慧工厂，由于制造业的智能化，一方面需要实时数据采集并立即处理意外情况，毫秒级---都可能导致无法挽回的事故，这在设备保护、性能监控、品质---中尤为重要。另一方面由于生产复杂度与精细度越来越高，生产过程会产生---实时数据，但其中只有部分是关键数据，需要存储到云端进行挖掘和分析（例如为供应链优化提供依据），所以需要对采集数据进行过滤，以---云端和网络压力。这时候，就需要边缘计算来帮忙了。
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