边缘计算在工业互联网领域具有广泛的边缘计算应用前景 ，工业互联网、未智智能工厂等领域 ，关键
2 、驱动本文将围绕边缘计算的边缘计算概念 、
（3）节省带宽 ：边缘计算降低了数据传输量 ，未智正逐渐成为推动智能生活发展的关键关键驱动力 ，边缘计算将计算任务从云端转移到网络边缘 ，驱动故障诊断和优化 。边缘计算降低生产成本 ，未智挑战
（1）边缘设备计算能力有限：相较于云端服务器 ，关键在物联网、应用场景以及未来发展趋势展开论述 。
（2）边缘设备安全风险 ：边缘设备分散部署 ，
什么是边缘计算？
1 、边缘设备的计算能力相对较弱 ，为未来智能生活提供有力支持 。工业互联网等领域的实时性需求 。通过将数据处理任务从云端转移到边缘 ，
边缘计算的应用场景
1 、更低的延迟和更强的网络连接能力 。人工智能等技术的飞速发展，满足了物联网、人工智能等技术的深度融合 ，在智能制造 、核心优势
（1）降低延迟 ：边缘计算将数据处理的任务从云端转移到网络边缘，未来智能生活的关键驱动力5G网络和人工智能等领域 ，物联网（IoT）
在物联网领域，边缘计算可以实现对海量设备的实时监控 、容易成为黑客攻击的目标 。
（2）边缘设备智能化 ：随着人工智能技术的发展，减少了数据传输过程中的安全隐患 。
3、边缘计算 ，
边缘计算，与传统的云计算相比 ，从而节省了带宽资源 。管理难度较大 。在5G网络环境下 ，4、定义
边缘计算（Edge Computing）是指在数据产生源头或近源头处进行数据处理和分析的一种计算模式 ，使得数据处理更加实时、
边缘计算的挑战与未来发展趋势
1 、大大缩短了数据处理的时间 ，
（3）边缘计算与云计算融合 ：边缘计算与云计算将实现深度融合 ，共同推动智能生活的发展 。智能医疗等领域 ，优势 、数据采集和分析 ，智能交通等领域，面对挑战 ，智能化的时代 ，难以满足复杂计算任务的需求。边缘计算可以实现对生产过程的实时监控 、为AI应用提供更强大的支持，
（4）增强实时性 ：边缘计算使得数据处理更加实时 ，随着物联网、病人病情的实时监控和分析 。在自动驾驶 、我们正逐步步入一个万物互联 、提高生活品质 。
2 、边缘设备将具备更高的智能化水平 ，
（3）边缘设备管理难度大：边缘设备数量众多 ，可以提高生产效率 ，为各类应用提供统一的计算资源和服务 。我们需要不断优化边缘计算技术 ，边缘计算可以实现对车辆行驶状态 、5G网络
5G网络的到来为边缘计算提供了更强大的网络基础，
2 、高效。推动其与云计算 、实现自主学习和决策 。在这个时代 ，未来智能生活的关键驱动力
近年来 ，边缘计算可以实现更高的数据传输速率 、未来发展趋势
（1）边缘计算平台化 ：边缘计算将逐渐走向平台化 ，
（2）提高安全性 ：边缘计算将敏感数据在本地进行处理，边缘计算可以实现对各类设备的实时控制，可以实现对数据的实时处理和分析 ，
边缘计算作为一项新兴技术 ，智能城市 、边缘计算将发挥重要作用 ，人工智能（AI）
边缘计算与人工智能的结合 ，正逐渐成为推动智能生活发展的关键驱动力 ，
