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，移动边缘计算平台，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，山东边缘计算平台，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。
智能制造是边缘计算在物联网中非常典型的应用领域，借助于边缘计算将促进 it 和 ot 系统的---融合。工业机器人是实现智能制造的基础，近几年工业机器人在市场呈现蓬勃发展的趋势。据统计，2016 年市场工业机器人消费总量达 87000 台，接近销量的近三分之一，是上工业机器人市场。工业机器人的应用领域主要集中在汽车制造、3c 行业、物流、金属加工、塑料和化工等行业，通过机器人完成搬运和上下料、装配和拆卸、焊接等工作环境---、自动化/执行精度和安全程度要求非常高的工作场景。工业机器人需要具备应对复杂的现场环境并结合当前工作流程进行综合分析和判断的能力，以及与其他机器人协作完成复杂工作任务的能力。这些都需要机器人配备智能控制器以执行复杂的计算任务，而对于工厂环境使用几十、上百台机器人的应用场景，如果每台机器人都配备复杂的智能控制器，这将增加机器人的成本。但是如果采用边缘技术，---边缘计算平台，把工业机器人的智能控制器功能集中部署在生产车间的边缘节点，在---时延的情况下还能实现集中控制，完成机器人之间的联动协同，可以---降低工业机器人的开发、部署和维护成本。
在当前的智能家居中，智能家电设备基本上都是由智能单品构成的，比如密码锁、智能照明、智能空调、安防监控、智能卫浴、室内环境监控、家庭影院多媒体系统等，这些智能家电设备需要依赖于云平台才能实现手机端在外网的远程控制。这种基于云平台的智能家居在网络出现故障时将无法进行控制，---是多个智能单品联动的场景将无法对多个设备进行协调。智能家电设备都是通过 wi-fi 模块连接到云/数据中心，用户对存放在云/数据中心的家庭数据也存在泄漏的担忧，另外大量的监控视频数据也会消耗智能家居设备到云/数据中心之间的通信带宽。采用边缘计算技术，可以把家庭视频数据存放在本地边缘计算---设备上，---用户的---不被泄漏；多个智能单品之间的联动也可以通过本地边缘计算进行近实时的协调；边缘计算节点还能实现定期与云计算同步更新控制和设备状态信息。
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