答案是肯定的！

舉個栗子：一輛救護車正將一位危重病人送往醫院。5G 視頻傳輸可以讓急診醫生和護士及時知曉病情，救護車中的醫療傳感器可以通過5G網絡將患者的生命統計數據傳輸到ER，醫務人員可以實時指導 EMT急救人員。與此同時，在邊緣自主運行的醫療設備，可以協助EMT、醫生和護士。當救護車到達醫院時，這些基于5G和邊緣計算協作而爭取到的寶貴時間，可以挽救一條生命。

雖然5G 將數據從設備到基站臺的延遲從9毫秒降至5毫秒，但對于從設備到云服務端400-500毫秒的往返延遲，5G 實際上只會減少約1%，核心基礎設施網絡在云端依然受延遲的瓶頸制約。

我們真正需要憑借邊緣計算來實現的是更智能。邊緣計算將工作負載和 Al模型移至設備運行位置附近，徹底避免了云端延遲瓶頸，且適用于5G、4G、LTE、有線、衛星，智能計算移到了邊緣端，即使斷網也可以自主管理。

Linux 基金會建立的開源項目LF Edge 認為：

1.邊緣是一個位置

2.有很多的邊緣，但目前我們關心的邊緣是最后一公里網絡的邊緣

3.邊緣有兩個方面：網絡基礎設施邊緣和本地設備邊緣

4.計算將存在于兩側，與集中式云協調工作

1.設備邊緣。設備邊緣是設備或用戶端最后一公里網絡的邊緣計算功能。設備邊緣通常依賴于現場的網關 微信掃來收集和處理數據，或使用智能手機、筆記本電腦和 關注該公傳感器等用戶設備的有限備用計算和數據存儲功能來處理邊緣計算工作負載。

2.設備邊緣云。是邊緣云概念的延伸，其中某些工作負載可以在設備邊緣可用的資源上操作。此邊通常不提供類似云的彈性分配資源，卻是零延遲工作負載的最佳選擇。

3.基礎設施邊緣。基礎設施邊緣通常是以一個或多個邊緣數據中心的形式，這些數據中心部署在最后一公里網絡的操作員側。位于基礎設施邊緣的計算、數據存儲和網絡資源，可以實現如資源彈性分配等類似于集中式數據中心的云功能，但延遲與數據傳輸成本更低。

工業物聯網設備擅長生成數據、將數據傳輸到云進行 分析，并將數據表示為數字孿生。通過使用數據科學技術，可以構建AI模型來預測設備行為并進行預測性維護決策。

雖然云中的存儲和計算本質上是無限的，但數據的價值會隨著時間的推移而迅速降低，我們只需存儲必要的數據即可。

收集足夠的數據后，在云中構建機器學習模型，將模 L型部署回邊緣，在接近數據源的位置運行模型推斷。保持高速數據流本地化，并在邊緣執行視頻分析、對象檢測或高速機器特性建模。

用A1解鎖了分布式邊緣計算的價值后，下一步就是將其轉換為概念驗證（PoC..IBM Edge ApplicationManager 提供的自主管理技術，可以部署和擴展數千個邊緣設備，讓企業的邊緣設備管理釋放真正價值。

如何跨分散的邊緣設備部署、監視、管理和重新調配工作負載？

Open Horizon應用程序和元數據交付平臺，基于Linux基金會建立的開源項目LF Edge，通過推送和控制容器化負載，可以幫助軟件工程師、數據科學家和操作員自主管理超過數千臺的邊緣設備。