边缘计算，指的是在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供服务。与云计算作对比有助于更好地理解其特性，如果说云计算是集中化、规模化的，那么边缘计算就是分布式的、去中心化的。

边缘计算可以使数据存储、计算、管理等功能进一步向外延伸，拓展了云计算的边界，同时，由于它更加靠近数据的源头，就可以更加及时地进行数据处理，响应设备的工作需求，降低时延；在边缘计算可以处理的能力范围内，数据可以直接在源头一端直接处理，保障了数据存储的安全性。

结合边缘计算在数据传输、处理效率上的特性，它在工业制造、智能驾驶、智慧医疗、智慧家居等对时延的要求高、注重体验感方面的应用较为广泛。

例如在制造业中，边缘计算可以通过对工厂物联网设备数据的实时处理，及时检测和预警异常情况，同时使不同的生产设备之间能相互协作，使生产线变得更加灵活。在深度感知周边信息、进行智慧决策、精准控制执行的智慧制造过程中，边缘层在体系中发挥了关键作用。

又如与边缘计算息息相关的自动驾驶，要能达到投入现实应用和保障安全的产业标准，就需要在感知、定位、导航、驾驶策略等方面达到极高的精确度和实时性，只有在边缘计算和人工智能上取得进一步的突破，自动驾驶系统才能感知周围复杂的交通环境，从而做出正确反应。

随着智能化设备的发展与其领域的不断延伸拓展，计算需求必然会继续膨胀，追求万物智能化，实现 " 无处不在的算力 " 是未来的长期趋势。