在工业领域，边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等。就生产任务分配而言，需根据生产订单为生产进行的设备排产排程，这是aps或者广义mes的基本任务单元，边缘计算，需要大量计算。这些计算是靠具体mes厂商的软件平台，还是“边缘计算”平台—基于web技术构建的分析平台，在未来并不会存在太多差别。从某种---说mes系统本身是一种传统的架构，而其既可以在软件系统，也可以存在于云、雾或者边缘侧。在这样的应用场景，总体而言，在整个智能制造、工业物联网的应用中，各自分工如下。自动化厂商提供“采集”，包括数据源的作用，这是利用自动化已经在分布式i/o采集、总线互联、以及控制机器所产生的机器生产、状态、等原生“信息”。ict厂商则提供“传输”，新基建边缘计算，实现工业连接。因为在如何提供数据的传输、存储、计算方面，ict厂商有其传统优势，包括成本方面，已经云平台的优势。传统工业企业的业务经验和知识，则为分析软件独立的或者企业内部厂商提供“分析”的依据。这些业务过程的理解，仍然是不能缺少。产业链的协同，仍然是解决“、成本、交付”的问题。
将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张，得到了越来越广泛的共识。诸如联邦学习之类的概念，通过共享的预测模型进行协作学习这种方式，将标准集中式机器学习(ml)方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中，消解了对可实现ml能力的要求。5而各种---神经网络(dnn)，每天都在发展、以---地赋能基于边缘的处理功能。成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的ai不同的商机——例如：个性化购物，基于ai的助手;或在制造设施中进行预测分析。边缘/雾计算的应用，比如：车辆的自动驾驶;需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制;甚至是使用ml、可---地管理可再生能源的智能电网终端设备;以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。对于此类应用，成功实施ai的主要决定因素包括：成本效益低功耗可重构性/灵活性尺寸
章鱼在时异常灵巧迅速，腕足之间配合，---会缠绕打结。这得益于它们类似分布式计算的“多个小脑+一个大脑”。
边缘计算也属于一种分布式计算：在网络边缘侧的智能---上就近处理采集到的数据，而不需要将大量数据上传到远端的管理平台。
可能对边缘计算有了一点认识，智能交通边缘计算，那究竟什么是边缘计算呢？关于边缘计算的概念，目前还没有一个严格统一的定义，处于百花齐放，百家争鸣的状态。
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