物联网和边缘计算之间到底是怎么互相影响和配合的呢？

物联网和边缘计算是当今技术领域里一对紧密相连、互相成就的伙伴，要理解它们的关系，可以想象一个现代化的城市交通管理系统，物联网就像是遍布全城的无数个交通摄像头、地感线圈和车辆GPS终端，它们7x24小时不间断地收集着海量的原始数据——哪条路堵车了，哪个路口发生了事故，哪个停车场还有空位，而边缘计算，则像是在每个重要路口或区域中心设立的“迷你交通指挥中心”，这些中心不会把所有的视频流和数据都一股脑地传回遥远的市交通指挥总部，而是会先在本地进行快速处理和分析。

物联网对边缘计算的驱动和影响

物联网的蓬勃发展和其带来的巨大挑战,是边缘计算兴起的最直接原因，根据中国信息通信研究院发布的《云计算发展白皮书》中的观点，物联网设备产生的数据量正呈爆炸式增长，其特点是数据量巨大、产生频率高且实时性强，如果所有这些数据都像传统模式那样，毫无保留地通过网络传输到遥远的云端数据中心进行处理，会带来一系列问题：

1. 网络带宽压力巨大： 把所有高清摄像头拍摄的连续视频流都传到云端，需要极高的网络带宽，成本高昂且可能造成网络拥堵，这就像要求每个路口的摄像头都把拍摄的每一帧画面都通过有限的几条高速公路送往首都，高速公路很快就会瘫痪。
2. 响应延迟高： 数据在网络上传输需要时间，对于需要即时响应的场景，比如自动驾驶汽车需要识别突然冲出的行人，或者工厂机器人需要实时调整动作以避免碰撞，这种延迟是无法接受的，数据往返云端再返回指令，时间可能已经来不及了。
3. 数据安全和隐私： 一些涉及个人隐私或商业机密的数据（如家庭监控视频、工厂生产线的核心工艺数据）在长距离传输过程中，面临更高的泄露风险。

正是物联网应用提出的这些“痛点”——低延迟、省带宽、高安全的需求，强烈地“驱动”了边缘计算的发展，物联网迫使计算能力必须从中心云端“下沉”到更靠近数据产生源头的地方，从而催生了边缘计算这个解决方案。

边缘计算对物联网的赋能和提升

反过来,边缘计算的成熟又极大地“赋能”了物联网，让它从简单的“联网”走向了真正的“智能”，边缘计算在物联网体系中扮演着以下几个关键角色，使得物联网应用变得更高效、更智能、更可靠：

1. 就地决策，实现实时响应： 这是边缘计算最核心的价值，边缘设备或边缘节点能够对物联网数据做出即时分析和反应，清华大学软件学院的研究团队在智能制造的案例中提到，在一条自动化产线上，边缘计算网关可以实时分析摄像头捕捉的产品图像，一旦发现次品，毫秒级内就能控制机械臂将其剔除，而无需等待云端指令，这种实时性对于工业自动化、自动驾驶等场景至关重要。
2. 数据预处理，减轻云端负担： 边缘节点就像是一个聪明的“数据过滤器”，它不会把所有原始数据都上传，一个智能电表可能每秒都采集数据，但边缘网关可以只计算并上传每小时的用电量峰值和平均值，或者只在检测到用电异常时才报警并上传相关数据片段，华为在其边缘计算白皮书中强调，这种方式可以节省高达95%以上的上行带宽。
3. 提升系统可靠性和隐私性： 即使与云端的网络连接暂时中断，具备边缘计算能力的本地物联网系统仍然可以独立运行一段时间，进行基本的监控和控制，保证了关键业务的不中断，敏感数据可以在本地处理完毕，只将非敏感的分析结果或聚合数据上传云端，大大降低了数据在传输链路上的风险。
4. 降低成本： 通过减少数据传输量和云端计算资源的消耗，边缘计算从整体上降低了物联网系统的运营成本。

相辅相成，协同配合

物联网和边缘计算的关系不是谁取代谁,而是一种优势互补、深度协同的关系，物联网负责感知和采集物理世界的数据，是信息的“感官神经”；边缘计算则负责在数据产生的现场进行初步处理和智能分析，是敏捷的“局部大脑”；而云计算则承担海量数据的长期存储、复杂模型训练和全局优化调度，是强大的“中央大脑”。

一个完整的智能系统往往是三者的结合：物联网传感器收集数据；边缘计算处理实时、本地的紧急任务；云计算进行大数据分析和模型迭代，并将更新的算法模型下发到边缘节点，使其变得更聪明，一个智能农业系统，边缘计算节点根据当前的土壤湿度和天气数据自动控制灌溉；它也会将处理后的作物生长数据上传到云端，云端通过分析全网数据，优化灌溉策略模型，再下发到各个边缘节点执行。

物联网产生的数据洪流和实时性需求“推动”了边缘计算的诞生和发展；而边缘计算则通过赋予终端设备即时智能，“提升”了物联网的应用价值和应用范围，它们相互依存，协同工作，共同构成了智能数字世界不可或缺的基础设施。