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边缘计算（Edge Computing）正在迅速成为工业物联网（Industrial IoT）***关键的组成部分，以取代大型制造业企业中使用的云系统（计算资源集中化架构）。
边缘计算的处理能力更靠近设备或数据源，融合网络、计算、存储与应用等功能，满足行业在实时业务、应用智能、安全隐私等方面的需求。根据Futurum研究的调查，超过90%的制造业企业认为边缘计算技术有助于提高生产效率和优化业务流程。
在过去十几年里，物联网（IoT）及其描绘的美好前景开始呈现：所有物品，比如传感器、执行器或者是贴上RFID的各种资产，都可以连接到互联网，每个物品都可以发送数据到云端，然后在云端进行数据的聚合和分析，并在各种***算法模型的支持下，比如深度卷积***网络（DCNN），输出辅助决策。
如今，物联网已经深度融入了我们的生活，比如小米的米家APP，三星的***artThings APP，可以接入门铃、报警器、电动牙刷、跑步机、窗帘、电视、冰箱等各类物品，并在实现基本功能的基础上，提供诸如远程控制、智能互联和智能提醒等***功能。
工业领域的使用场景则不一样，比如一个中型制造企业会有数以千计的设备和数以万计的传感器，如果所有设备和传感器连接到互联网并每秒采集一次状态数据，然后把数据上传到云端进行运算，这一过程将会产生大量的数据，如果不对现有的网络进行升级，传输这些数据所需的带宽可能远远超过许多工厂的可用带宽，这就意味着需要进一步增加成本进行网络升级和扩容。
安全性是另一个大问题，大部分工厂的设备管理人员并不乐意接受把机床、机器人等设备的数据和空调、冰箱等电器的数据一起通过互联网连接到云端的概念。为防止发生***信息或者***工厂运行等极端情况发生，某些大型制造业企业更是明文规定禁止将任何生产设备/测试设备暴露在互联网中。
试想一下，如果某整车厂的生产线被***软件远程停机，停机造成的损失是20万***/分钟，而此时人机界面上跳出的画面是如果要重启生产线，必须转账4位数的***赎金到开曼群岛的账户，作为工厂管理人员，你该如何选择？
网络延迟同样是一个重要因素，在日常生活中，如果因为网络出现小故障导致智能温控器延迟几秒钟才调低空调的温度，你虽感不适但还是可以接受。但是在工业场景中，延迟几秒钟才收到传感器的故障信号不光会导致生产大量的残次品，某些情况下还会造成生产事故。