什么是边缘计算？ 我们可以通过一个最简单的例子来理解它，它就像一个司令员，身在离炮火最近的前线，汇集现场所有的实时信息，经过分析并做出决策，及时果断而不拖延。

1.什么是边缘计算？

边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务；目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽。
通俗点说： 边缘计算本质上是一种服务，类似于云计算、大数据服务，但这种服务的特点是非常靠近用户。为什么要靠近用户？这就需要提到边缘计算的3个优点：

• 1.超低时延： 计算能力部署在设备侧附近，对设备的请求能实时响应；

• **2.低带宽运行：**将工作迁移到更接近于用户或是数据采集终端，能减少站点带宽带来的限制，尤其是当边缘节点减少了向中枢或云端发送大量数据处理的请求时；

• 3.隐私保护： 数据本地采集，本地分析，本地存储，有效减少了数据暴露在公共网络的机会，保护了数据隐私。

2.云计算和边缘计算之间的区别

云计算有许多的特点： 庞大的计算能力，海量的存储能力，侧重于非实时、周期长的大数据分析，通过不同的软件工具，可以构建多种应用，比如我们使用的各种手机APP应用，本质上都是依赖各种各样的云计算技术。而边缘计算更靠近设备侧，具备快速反应能力，更加侧重于实时、周期短的数据分析。可以说，边缘计算是对云计算的一种补充和优化。

目前，不管是国外还是国内的云计算巨头：亚马逊、微软、阿里巴巴、华为等等，在布局边缘计算技术的时候，都遵循一个规律：把边缘和云紧密结合，充分发挥边缘的低时延，安全等特性，同时结合云的大数据分析能力。

如果边缘计算是身在前线的司令员，能根据现场的情况及时作出决策，那么云计算就像是身在云端的参谋部，能给司令员提供各种支持。这种组合的方式，也许是目前应用边缘计算的最佳方式。以蘑菇物联的工厂动力车间（空压站）云智控节能管理系统为例，这套系统就结合了边缘计算和云计算，实现了“云-边-端”实时协同，数据闭环，确保系统更加稳定、安全、可靠。

假设有一家生产精密零部件的智能工厂，工厂里有各种设备，这些设备会实时生成大量数据，比如温度、振动、能耗、压力等。这些数据的分析结果直接影响设备运行的稳定性和生产效率。
边缘计算（身在前线的司令员）： 在工厂的每条生产线上安装了工业网关（边缘节点），这些网关就像是“司令员”，能够实时采集设备数据，并在本地进行快速分析和处理。比如，当设备出现振动异常或温度过高的情况时，边缘节点可以立即检测到，并在几毫秒内做出决策，比如调整设备参数或发出警报，避免故障扩大。这样，工厂的生产线就能快速响应，减少停机时间，提高生产效率。
云计算（身在云端的参谋部）：
虽然边缘计算能够快速处理本地数据，但工厂还需要将一些核心数据上传到云端（私有云平台，如华为云IoT）。云端就像是“参谋部”，负责长期趋势分析和工艺优化。例如，云端可以对工厂过去几个月的设备运行数据进行分析，找出潜在的故障模式，然后将优化后的模型和参数推送给边缘节点。这样，边缘计算就可以根据最新的模型进行更精准的决策。
总结： 在这个例子中，边缘计算就像是在前线快速决策的“司令员”，能够实时处理设备数据，快速响应异常情况；而云计算则是提供支持和优化的“参谋部”，负责分析长期数据，为边缘计算提供更精准的决策依据。两者协同工作，既提高了工厂的生产效率，又保障了数据的安全和隐私。

3.大模型和边缘计算的结合

1. 智能工厂中的边缘计算与大模型结合
在工业制造领域，边缘计算与大模型的结合可以显著提升生产效率和设备维护能力。例如，通过在工厂的**边缘设备（靠近数据源、终端的硬件设备，比如：“摄像头、传感器”）**上部署轻量化的大模型（如经过知识蒸馏优化的小模型），可以实时监测设备的运行状态，快速检测异常并进行预测性维护。这种方案不仅减少了数据传输到云端的延迟，还提高了数据处理的实时性和安全性。

2. 智能客服中的边缘计算与大模型结合
图为语伴利用边缘计算和大模型技术，为企业提供智能客服解决方案。通过在边缘设备上部署大模型一体机，能够快速处理客户咨询，提供24小时不间断的服务。这种方案不仅提高了客户满意度，还降低了企业的人力成本。

3. 智能安防中的边缘计算与大模型结合
宇泛智能通过边缘计算与大模型的结合，开发了智能安防系统。在边缘设备上部署深度神经网络模型，可以实时分析监控视频，快速识别异常行为和安全威胁。这种系统不仅提高了监测的准确性，还降低了数据传输到云端的压力。

4. 智慧城市的边缘计算与大模型结合
在智慧城市中，边缘计算与大模型的结合可以用于优化城市交通、能源管理和公共服务。通过在城市的边缘节点（如交通摄像头、传感器）上部署大模型，可以实时分析交通流量、预测拥堵，并优化交通信号灯的控制。这种方案不仅提高了城市的运行效率，还减少了中心云的计算负担。

5. 医疗领域的边缘计算与大模型结合
在医疗领域，边缘计算与大模型的结合可以用于实时医疗监测和诊断。例如，通过在医疗设备上部署轻量化的大模型，可以实时分析患者的生理数据，快速识别潜在的健康问题。这种方案不仅提高了医疗服务的响应速度，还保护了患者的隐私。