過(guò)去十年物聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)展、5G的推出以及邊緣計(jì)算的發(fā)展，都為數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造了新的機(jī)遇。

特別是工業(yè)系統(tǒng)，往往與更廣泛的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)隔離開(kāi)來(lái)，歷史上在一個(gè)專有環(huán)境中運(yùn)行。但近年來(lái)，隨著企業(yè)尋求從大數(shù)據(jù)等方法中獲益，IP網(wǎng)絡(luò)變得越來(lái)越普遍，這需要跨越空中鴻溝的橋梁，這帶來(lái)了一些明顯的后果。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量每五年翻一番，產(chǎn)生了必須緩解的安全風(fēng)險(xiǎn)，云計(jì)算正在迅速增長(zhǎng)，企業(yè)應(yīng)用正在遷移到公共云，而企業(yè)在部署中越來(lái)越傾向于云原生。

在這種情況下，隨著超大規(guī)模的云供應(yīng)商開(kāi)發(fā)解決方案，將云能力分布到更靠近邊緣的位置，邊緣計(jì)算的采用正在加快。就像云計(jì)算一樣，邊緣計(jì)算正變得越來(lái)越主流。

有三個(gè)因素正在推動(dòng)計(jì)算能力從云計(jì)算轉(zhuǎn)移到運(yùn)營(yíng)站點(diǎn)。

首先，邊緣技術(shù)具有間歇性連接，這比完全在線的技術(shù)具有更廣泛的功能。其次是復(fù)雜設(shè)備依賴于實(shí)時(shí)決策，最后是所需的計(jì)算決策不依賴于更強(qiáng)大的計(jì)算能力。

旅游、運(yùn)輸和物流以及零售等行業(yè)具有最直接的潛力，這些行業(yè)目前提供了幾乎三分之一的現(xiàn)有用例環(huán)境。

以汽車(chē)行業(yè)為例

自動(dòng)駕駛、互聯(lián)互通、電氣化和共享出行是該行業(yè)轉(zhuǎn)型的四個(gè)關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，它們都需要大幅提升移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算能力。

自動(dòng)駕駛可能會(huì)產(chǎn)生最大的影響，因?yàn)樗枰叩能?chē)載計(jì)算能力來(lái)實(shí)時(shí)分析大量傳感器數(shù)據(jù)。

其他自動(dòng)駕駛技術(shù)、空中下載技術(shù)和第三方服務(wù)集成也需要汽車(chē)內(nèi)外的高性能和智能連接。同樣，越來(lái)越嚴(yán)格的車(chē)輛安全需求要求更快、更可靠的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和非常低的延遲。

雖然目前該領(lǐng)域的大多數(shù)應(yīng)用都是圍繞單一工作地點(diǎn)構(gòu)建的，但這種情況可能會(huì)發(fā)生變化。

未來(lái)，他們可能會(huì)將邊緣計(jì)算與板載或云處理相結(jié)合，以提供更高的性能。例如，智能交通管理系統(tǒng)可以利用外部數(shù)據(jù)，其他車(chē)輛的遙測(cè)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)交通監(jiān)控、地圖和相機(jī)圖像增強(qiáng)車(chē)輛的傳感器數(shù)據(jù)，從而改善車(chē)載決策。

在這種情況下，來(lái)自多個(gè)地點(diǎn)的數(shù)據(jù)很可能會(huì)被交通管理軟件融合。最終的安全相關(guān)決策將在車(chē)上做出。最終，可能需要跨車(chē)輛、邊緣基礎(chǔ)設(shè)施和云管理大量實(shí)時(shí)和非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)高級(jí)用例。因此，邊緣和云之間的數(shù)據(jù)交換必須無(wú)縫。