『壹』 什么是边缘计算
边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
主要用途
看似“生僻”的边缘计算其实并不“边缘”，而且意义重大。边缘计算和云计算有些类似，都是处理大数据的计算运行方式。但不同的是，这一次，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决，更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。
如果说物联网的核心是让每个物体智能连接、运行，那么边缘计算就是通过数据分析处理，实现物与物之间传感、交互和控制。它是物联网从概念到应用的一把钥匙，更是制造业从“笨拙”变得“智慧”的重要途径。
工信部信息化和软件服务业司副司长安筱鹏在会上说，传统制造业向智能化升级的过程中，特别需要通过边缘计算技术，将车间里的生产设备智能连接，提高效率，创新模式。
当前，全球数字化革命正引领新一轮产业变革。物联网也被普遍认为是推动传统产业变革和全球经济发展的又一次浪潮。据统计，到2020年将有超过500亿的终端与设备互联。未来超过50%的数据需要在边缘侧分析、处理和储存。边缘计算应用广阔，机遇无限。
『贰』 边缘计算是什么，和云计算的区别是什么
边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。（易迈云 推出企业0元购买云服务器的永久性活动 )雾计算和云计算一样，十分形象。云在天空飘浮，高高在上，遥不可及，刻意抽象;而雾却现实可及，贴近地面，就在你我身边。雾计算并非由性能强大的服务器组成，而是由性能较弱、更为分散的各类功能计算机组成，渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类用品。
云计算的核心思想是"中心化"，设想以后的终端自身不再需要高性能的CPU 、GPU、与存储空间，所有的终端都接入云端，每一面镜子、每一部手机都是云的入口，它们自身没有（不需要）计算处理数据，全部交给云端的计算中心来处理。接入端只是输入与输出。 这种设想是非常好，但是在未来很长的一段时间还是非常遥远的目标。
而现阶段最实用最落地的方案会是边缘计算（前后端混合运算）、去中心化的分布式计算、雾计算，所有的终端都可以成为分布式的计算节点，一个区链中的所有终端拥有平行的权限。目前这种设计思想在云桌面的开发中已经在应用。
『叁』 什么是边缘计算机
边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
『肆』 边缘计算是指什么意思
边缘计算指以网络的“边缘”为界的算法，比如在智能网关和摄像机内部进行计算。不过将这些设备收集的全部数据进行存储或是用于计算并不现实，其中的干扰信息或者冗余信息太多，倘若处理不当还会使处理效果适得其反。以海普森林防火监控系统为例。通过内置的烟火识别处理器传输tb级的视频数据，但其中真正有价值的数据只是那些引起怀疑或非法活动的几兆字节，而边缘计算就能很好的处理感兴趣的目标数据。另外，与云计算相比，边缘计算还可以减少对网络流量的阻塞，为更多关键任务的执行“留有余地”。
『伍』 边缘计算的应用场景都有哪些
边缘计算主要应用于以下场景：
1.无人驾驶
2.智能安防
3. 语音协助
4.医疗保健
5.农业和智能农场
6.能源和电网控制
从十次方平台看到的，望采纳。
『陆』 边缘计算设备是什么
边缘计算设备是电脑，有专门的软件计算，手工计算非常麻烦。边缘计算设备是电脑，有专门的软件计算，手工计算非常麻烦。边缘计算设备是电脑，有专门的软件计算，手工计算非常麻烦。
『柒』 边缘计算和云计算的联系是什么
云计算和边缘计算正在塑造物联网（IoT）的未来。这种组合为物联网网络中连接的设备带来了稳定性，并通过处理更接近源的数据来解决延迟问题。
云计算明显改变了数据处理的形式，特别是对于大数据。利用云的计算能力，物联网实现了跨越式发展，我们获得，存储和处理数据，而不必配置计算资源和管理。
物联网每年安装数十亿台智能设备，据估计，到2020年将安装超过200亿台智能设备。由于安装了大量设备并连接到物联网，因此处理的数据量一直在增加。我们正应对着处理和分析这些数据的挑战，特别是在需要近乎实时处理这些数据的情况下。仅云计算无法帮助处理如此庞大的数据集并实时提供响应。
据国际数据公司（IDC）称，边缘计算（Edge computing）是一个微型数据中心的网状网络，可在本地处理或存储关键数据，并将所有接收的数据推送到中央数据中心或云存储库。
简而言之，边缘计算可以处理和分析更靠近生成数据源的数据。
在边缘计算环境中安装和连接的智能设备能够处理关键任务数据并实时响应，而不是通过网络将所有数据发送到云并等待云响应。设备本身就像一个迷你数据中心，由于基本分析正在设备上进行，因此延迟几乎为零。利用这种新增功能，数据处理变得分散，网络流量大大减少。云可以在以后收集这些数据进行第二轮评估，处理和深入分析。
『捌』 边缘计算和云计算有什么关系和区别.
边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
雾计算和云计算一样，十分形象。云在天空飘浮，高高在上，遥不可及，刻意抽象;而雾却现实可及，贴近地面，就在你我身边。雾计算并非由性能强大的服务器组成，而是由性能较弱、更为分散的各类功能计算机组成，渗入工厂、汽车、电器、街灯及人们物质生活中的各类用品。
云计算的核心思想是"中心化"，设想以后的终端自身不再需要高性能的CPU 、GPU、与存储空间，所有的终端都接入云端，每一面镜子、每一部手机都是云的入口，它们自身没有（不需要）计算处理数据，全部交给云端的计算中心来处理。接入端只是输入与输出。 这种设想是非常好，但是在未来很长的一段时间还是非常遥远的目标。
而现阶段最实用最落地的方案会是边缘计算（前后端混合运算）、去中心化的分布式计算、雾计算，所有的终端都可以成为分布式的计算节点，一个区链中的所有终端拥有平行的权限。目前这种设计思想在云桌面的开发中已经在应用。