边缘计算会变成未来计算方式的原因和它带来的改变到底是什么呢？

边缘计算之所以被广泛认为是未来的重要计算方式，根源在于我们身边的数据世界发生了根本性的变化，过去，我们习惯将所有的数据，比如手机里的照片、工厂设备记录的运行参数，都通过网络传送到遥远的、像超级大脑一样的大型数据中心（云计算中心）进行处理和存储，这种方式在过去几十年非常有效，但今天，情况不同了，根据物联网分析公司IoT Analytics的预测，到2025年，全球联网的物联网设备数量将超过270亿台，这些设备不仅仅是手机和电脑，还包括遍布城市各个角落的摄像头、无人驾驶汽车上的传感器、工厂里的智能机械臂、农田里的湿度监测器,它们每分每秒都在产生海量的数据。

如果还按照老办法，把所有数据都不加选择地传回云端，首先会遇到一个大问题：网络带宽不够用，这就像一条原本只设计给自行车和行人通过的小路，突然要同时容纳成千上万辆大卡车通过，结果必然是严重的堵塞和延迟，科技研究机构Gartner曾指出，到2025年，超过75%的企业生成数据将在传统集中式数据中心或云端之外创建和处理，对于很多应用场景来说，这种延迟是无法忍受的，一辆时速100公里的自动驾驶汽车，如果它通过摄像头发现前方有障碍物，这个紧急信息必须立刻被处理并做出刹车或转向的指令，如果这个信息要先传到几百公里外的云端，等云端计算完再传回指令，哪怕只延迟0.1秒，汽车也已经向前冲出了近3米，可能已经酿成事故，边缘计算的核心驱动力之一就是对实时响应的迫切需求，它通过将计算能力下沉到数据产生的源头附近（比如在摄像头内部、在路边的网关设备里、在工厂的本地服务器上），实现数据的就近处理,极大地降低了延迟。

是数据隐私和安全性的考量，将所有的数据，尤其是一些涉及个人隐私（如面部识别信息）或企业核心机密（如生产工艺参数）的数据，全部上传到云端，会带来巨大的隐私泄露和安全风险，边缘计算提供了一种新的思路：敏感数据可以不用离开本地，一个智能安防摄像头，可以在设备内部直接完成人脸识别和分析，只将“识别到陌生人A在B时间出现”这样的结果性信息，而不是原始的、包含大量人脸细节的视频流，上传到云端，这样既完成了安防任务，又最大限度地保护了个人隐私，咨询公司IDC在其边缘计算调研报告中提到,数据安全和改善延迟是企业选择边缘解决方案的两个最主要原因。

是成本和效率的优化，如前所述，海量数据的传输需要消耗巨大的网络带宽，而带宽是需要成本的，对于一家拥有上万台监控摄像头的公司来说，如果将所有高清视频流24小时不间断地上传云端，其带宽费用将是天文数字，通过边缘计算，可以在本地对视频进行预处理，只上传有价值的、异常事件的片段（比如检测到有人闯入禁区），或者将高清视频压缩成低分辨率视频再上传用于存档,从而节省大量的网络和存储成本。

边缘计算带来的改变到底是什么呢？它不仅仅是技术架构的简单调整,更是对整个社会运行方式的深刻重塑。

第一，它催生了前所未有的应用场景。 正是有了边缘计算，自动驾驶汽车才能实现安全的实时决策；AR/VR设备才能摆脱线缆的束缚，提供更沉浸、无延迟的体验；远程医疗手术才能成为现实，医生可以通过 robotic arms 为千里之外的病人做手术,因为指令的传输几乎是即刻的。

第二，它改变了产业的运营模式。 在工业领域，“智能工厂”通过边缘计算实现了生产线的预测性维护，设备上的传感器在本地实时分析运行数据，能在机器出现故障征兆时就提前预警，安排维修，避免整个生产线停摆带来的巨大损失，在农业领域，智能灌溉系统可以根据田间地头的传感器数据，实时、精准地控制不同区域的水阀,实现节水增效。

第三，它让我们的城市更智能。 智慧城市的交通信号灯可以根据各个路口边缘计算设备实时感知的车流信息，动态调整红绿灯的时长，有效缓解拥堵，智能电网可以通过分布在各地的边缘控制器，平衡电力供需,提高能源利用效率。

它正在重塑云本身的角色。 边缘计算并非要取代云计算，而是与云计算形成互补，未来将是一种“云边协同”的模式，边缘侧负责处理实时、本地的紧急任务，保证响应速度和安全；云端则扮演“大脑”的角色，负责进行跨地域的海量数据汇总、存储、以及复杂的非实时分析（如大数据模型训练），为边缘节点提供更优化的算法和策略，这种分工协作,使得整个计算体系更加高效和智能。

边缘计算成为未来趋势，是技术发展应对数据洪流、实时性要求和安全需求的必然结果，它通过将算力分布到网络边缘，从根本上解决了集中式云计算在新时代面临的瓶颈，并正在悄然改变着从工业生产到日常生活的方方面面，推动社会向更加智能化、自动化和高效化的方向发展。

引用来源标注：

• 物联网设备数量预测来源于物联网分析公司IoT Analytics的预测数据。
• 企业数据处理地点转变的论述引用自科技研究机构Gartner的报告观点。
• 企业选择边缘计算的原因分析参考了咨询公司IDC的边缘计算调研报告。