边缘计算是在高带宽、时间敏感型、物联网集成这个背景下发展起来的技术，“edge”这个概念的确较早为包括abb、b&r、schneider、kuka这类自动化/机器人厂商所提及，其本意是涵盖那些“贴近用户与数据源的it资源”。这是属于从传统自动化厂商向it厂商延伸的一种设计，2016年4月5日schneider已经号称可以为边缘计算定义了物理基础设施——尽管，主打的还是其“微数据中心”的概念。而其它自动化厂商提及计算，都是表现出与it融合的一种趋势，并且同时具有边缘与泛在的概念在其中。it与ot事实上也是在相互渗透的，自动化厂商都已经开始在延伸其产品中的it能力，包括bosch、siemens、ge这些大的厂商在信息化、数字化软件平台方面，智能交通边缘计算设备，也包括了像贝加莱、罗克韦尔等都在提供基础的iot集成、web技术的融合方面的产品与技术。事实上it技术也开始在其产品中集成总线接口、hmi功能的产品，陕西智能交通边缘计算，以及工业现场传输设备---、交换机等产品。iot被视为未来快速成长的一个领域，包括的已经出现了各种基于internet的技术，智能交通边缘计算多少钱，高通已经提出了internet of everything—可以称为iox。因此新一个产业格局呼之欲出，边缘计算联盟ecc的边界定义而言，华为其主旨在提供计算平台，包括基础的网络、云、边缘服务器、传输设备与接口标准等，而intel、arm则提供为边缘计算的芯片与处理能力保障，信通院则扮演传输协议与系统实现的集成，而沈阳自动化所、软通动力则扮演实际应用的角色。但是，边缘计算/雾计算要落地，尤其是在工业中，“应用”才是较为的问题，所谓的it与ot的融合，---调在ot侧的应用，即运营的系统所要实现的目标。
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，智能交通边缘计算产品，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。
边缘计算在智慧城市的建设中有丰富的应用场景。在城市路面检测中，在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息，检测空气、光照强度、噪音水平等环境数据，当路灯发生故障时能够及时反馈至维护人员。在智能交通中，边缘服务器上通过运行智能交通控制系统来实时获取和分析数据，根据实时路况来控制交通信息灯，以减轻路面车辆拥堵等。在无人驾驶中，如果将传感器数据上传到云计算中心将会增加实时处理难度，并且受到网络制约，因此无人驾驶主要依赖车内计算单元来识别交通信号和障碍物，并且规划路径。edgeosc 是一种基于边缘计算的面向智慧城市的系统级操作系统，它分为３个部分，底层的数据感知层、中间的网络互联层和顶层数据应用管理层。该操作系统可以有效管理智慧城市中的多来源数据，提高了数据共享的范围和---，以实现智慧城市中数据价值的大化。
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