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边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
看似“生僻”的边缘计算其实并不“边缘”，而且意义重大。边缘计算和云计算有些类似，都是处理大数据的计算运行方式。但不同的是，这一次，数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决，更适合实时的数据分析和智能化处理，也更加高效而且安全。
如果说物联网的核心是让每个物体智能连接、运行，那么边缘计算就是通过数据分析处理，实现物与物之间传感、交互和控制。它是物联网从概念到应用的一把钥匙，更是制造业从“笨拙”变得“智慧”的重要途径。
工信部信息化和软件服务业司副司长安筱鹏在会上说，传统制造业向智能化升级的过程中，特别需要通过边缘计算技术，将车间里的生产设备智能连接，提高效率，创新模式。
当前，全球数字化革命正引领新一轮产业变革。物联网也被普遍认为是推动传统产业变革和全球经济发展的又一次浪潮。据统计，到2020年将有超过500亿的终端与设备互联。未来超过50%的数据需要在边缘侧分析、处理和储存。边缘计算应用广阔，机遇无限。
专家观点
边缘计算产业联盟理事长、中国科学院沈阳自动化研究所所长于海斌指出：“中国在‘十三五’规划中提出的两化融合、中国制造2025等国家战略，对ICT与OT的融合提出了迫切的需求，而边缘计算是ICT与OT融合的支撑与使能技术，产业发展将进入重要机遇期。工业自动化技术体系将从分层架构、信息孤岛向物联网、云计算、大数据分析架构演进。而边缘计算将是实现分布式自治控制工业自动化架构的重要支撑。
边缘计算的主要用途体现在以下几个方面：
1、优化数据处理：
边缘计算通过在数据产生的源头附近进行数据处理，减少了数据传输的延迟，实现了数据的即时处理和分析。
这种即时处理能力对于需要快速响应的应用场景（如自动驾驶、远程医疗等）至关重要。
2、减轻云端负担：
边缘计算可以处理大量原本需要上传至云端的数据，从而减轻了云端的计算和存储负担。
这有助于降低云服务的成本，并提高整体系统的效率。
3、增强数据安全性：
在边缘端处理数据可以减少数据在网络中的传输，从而降低数据被窃取或篡改的风险。
对于涉及敏感信息的应用场景（如金融交易、个人隐私等），边缘计算提供了更高的数据安全保障。
4、支持低延迟应用：
边缘计算的低延迟特性使其成为支持实时应用（如在线游戏、视频会议等）的理想选择。
这些应用需要快速的数据处理和响应，以确保用户体验的流畅性。
5、实现资源高效利用：
边缘计算可以充分利用边缘设备的计算资源，避免资源的闲置和浪费。
这有助于提高整体系统的资源利用效率，并降低运营成本。
综上所述，边缘计算的主要用途包括优化数据处理、减轻云端负担、增强数据安全性、支持低延迟应用以及实现资源高效利用。这些用途使得边缘计算在多个领域和场景中都具有广泛的应用价值。
边缘计算并非是一个新鲜词。作为一家内容分发网络CDN和云服务的提供商AKAMAI，早在2003年就与IBM合作“边缘计算”。作为世界上最大的分布式计算服务商之一，当时它承担了全球15-30%的网络流量。在其一份内部研究项目中即提出“边缘计算”的目的和解决问题，并通过AKAMAI与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务。
对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。
边缘计算和云计算在多个方面存在显著的区别，主要包括以下几个方面：
云计算是将数据集中处理存储在云端的数据中心，而边缘计算则将数据处理放置在更接近数据来源的边缘设备上。这意味着边缘计算能够更快地响应和处理数据，减少了数据传输的延迟。
云计算是以大规模数据中心为核心，通过高效的计算和存储设施进行数据处理。而边缘计算则通过在设备端的计算能力，对数据进行本地处理，降低了数据传输和处理延迟。这种本地处理方式使得边缘计算在实时性要求较高的应用场景中具有优势。
云计算主要适用于大规模数据的存储和处理，如企业业务系统、大型科研项目等。而边缘计算主要适用于需要快速响应的应用场景，如智能家居、智能制造、物流配送等。这些场景需要实时响应和快速处理数据，因此边缘计算能够提供更加高效的服务。
云计算主要依赖互联网和企业内部网络进行数据传输。而边缘计算则通过本地网络或无线传输技术，降低了数据传输时延。这使得边缘计算在处理实时数据和需要快速响应的应用中更具优势。
云计算数据存储在云端数据中心，需要保证云端的安全性。而边缘计算通过在设备端进行数据处理，保护了数据隐私和安全性。因为数据在传输过程中可能面临被截获或篡改的风险，而在设备端进行数据处理可以减少这种风险。
从架构模式看，云计算实现了计算服务的集中化，通过虚拟化和网络将所有的资源整合到巨大的资源池后再按需分发。而边缘计算则采用分布式架构，在边缘节点对数据就近处理，减少了网络带宽资源占用、降低了对云端的依赖性。从计算方式看，云计算完全在云端进行，数据被传输到云端进行处理或提取；而边缘计算可以发生在边缘设备和云平台之间的各个节点，数据处理及计算过程可直接在本地进行。
总的来说，边缘计算和云计算在数据处理位置、方式、应用场景、网络通信模式、安全性和架构模式等方面存在显著的差异。这些差异使得它们在不同的应用场景中具有不同的优势和适用性。
边缘计算在物联网（IoT）中有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景：
在智能交通系统中，边缘计算技术被用来实时处理和分析来自交通信号灯、路牌和摄像头等设备的传感器数据。这些数据可以帮助推断交通拥堵状况并优化信号控制，从而提高交通流量的管理和监控效率。
在工业生产过程中，许多传感器和机器被用来监测设备状态并采集实时数据。边缘计算技术可以将数据处理推向设备边缘，实现快速实时的决策和反应。例如，在生产线上，边缘计算设备可以分析实时数据，检测设备故障并发送警报，以及优化设备调度，提高生产效率和品质。
边缘计算技术在智能家居领域的应用案例丰富多样。智能音箱、智能照明、智能安防等设备可以通过边缘计算技术实现实时响应和智能控制。例如，智能音箱可以通过边缘计算设备实时处理语音指令，并与其他智能设备进行互联。
边缘计算有助于实现智能城市，通过将处理和数据存储移动到设备边缘，可以更快地收集和分析城市数据，从而更好地管理城市资源和提高城市效率。例如，在智能环保领域，边缘计算可以帮助实现更高效和准确的农业和环保监测，通过收集和分析环境数据来更好地管理资源。
边缘计算技术在医疗保健领域的应用也越来越受到关注。通过将处理和数据存储移动到设备边缘，可以更快地收集和分析医疗数据，从而更快速地实现诊断和治疗。这有助于更好地管理患者病情和提高治疗效果。
边缘计算可以帮助实现更高效和准确的视频监控。通过将处理和分析移动到设备边缘，可以更快地检测到事件和目标，从而更早地发出警报。这对于安全监控和事件响应具有重要意义。
在物流和运输领域，边缘计算可以帮助实现更高效和准确的物流和运输管理。通过将处理和数据存储移动到设备边缘，可以更快地收集和分析运输数据，从而优化物流路径和运输效率。
此外，边缘计算还可以降低能源消耗，特别是在处理大量分散的设备或物体时。同时，它还可以延伸网络覆盖范围并增强安全性，因为数据只在本地进行处理，减少了数据传输过程中的泄露风险。随着物联网设备的不断增加，产生了海量的数据。边缘计算可以实现对这些数据的实时处理和分析，满足大规模多样化数据分析的需求。
总之，边缘计算在物联网领域具有广泛的应用前景和优势，可以帮助提高数据处理速度、降低延迟、增强安全性并优化资源管理。
边缘计算的发展前景十分广阔，以下是一些可能的发展趋势和前景：
随着物联网、5G等技术的快速发展，边缘计算市场规模正迅速增长。预计未来几年，边缘计算市场将持续保持高速增长，特别是在智能制造、智慧城市、自动驾驶等领域的应用将更加广泛。
边缘计算将数据处理和分析推向设备边缘，能够实现更快的响应速度和更低的延迟。因此，对于需要实时响应和低延迟的应用场景，如智能制造、自动驾驶等，边缘计算具有显著优势。未来，这些领域对边缘计算的需求将进一步增加。
边缘计算和云计算并不是相互替代的，而是协同发展的关系。云计算提供大规模数据存储和计算能力，而边缘计算则提供实时性和低延迟性。未来，边缘计算和云计算将更加紧密地结合，共同推动数字化转型和智能化升级。
随着物联网设备的不断增加，网络安全问题日益凸显。边缘计算通过将数据处理和分析推向设备边缘，可以减少数据传输过程中的泄露风险。因此，未来边缘计算在安全性方面的需求将进一步提升，包括数据加密、身份认证、访问控制等方面的技术将不断得到加强。
随着技术的不断创新和应用场景的拓展，边缘计算将不断涌现新的应用场景和技术创新。例如，在人工智能领域，边缘计算可以与人工智能技术结合，实现更快速、更智能的数据处理和分析。在智能制造领域，边缘计算可以实现对生产设备的实时监测和预测性维护等。
边缘计算涉及多个产业和领域，需要各方共同合作和构建生态。未来，边缘计算产业将进一步加强合作和协同，形成更加完善的产业生态。同时，随着边缘计算技术的不断成熟和应用场景的拓展，将吸引更多的企业和资本进入该领域，推动产业的快速发展。
总之，边缘计算作为一种新型的计算范式，具有广阔的应用前景和发展空间。未来随着技术的不断创新和应用场景的拓展，边缘计算将在更多领域发挥重要作用，推动数字化转型和智能化升级。
在中国，边缘计算联盟ECC正在努力推动三种技术的融合，也就是OICT的融合（运营Operational、信息Information、通讯Communication Technology）。而其计算对象，则主要定义了四个领域，第一个是设备域的问题， [1]出现的纯粹的IoT设备，跟自动化的I/O采集相比较而言，有不同但也有重叠部分。那些可以直接用于在顶层优化，而并不参与控制本身的数据，是可以直接放在边缘侧完成处理；第二个是网络域。在传输层面，直接的末端IoT数据、与来自自动化产线的数据，其传输方式、机制、协议都会有不同，因此，这里要解决传输的数据标准问题，当然，在OPC UA架构下可以直接的访问底层自动化数据，但是，对于Web数据的交互而言，这里会存在IT与OT之间的协调问题，尽管有一些领先的自动化企业已经提供了针对Web方式数据传输的机制，但是，大部分现场的数据仍然存在这些问题。第三是数据域，数据传输后的数据存储、格式等这些数据域需要解决的问题，也包括数据的查询与数据交互的机制和策略问题都是在这个领域里需要考虑的问题。
最后一个，也是最难的应用域，这个可能是最为难以解决的问题，针对这一领域的应用模型尚未有较多的实际应用。
边缘计算联盟ECC对于边缘计算的参考架构的定义，包含了设备、网络、数据与应用四域，平台提供者主要提供在网络互联（包括总线）、计算能力、数据存储与应用方面的软硬件基础设施。
而从产业价值链整合角度而言，ECC提出了CROSS，即在敏捷联接（Connection）的基础上，实现实时业务（Real-time）、数据优化（Data Optimization）、应用智能（Smart）、安全与隐私保护（Security），为用户在网络边缘侧带来价值和机会，也就是联盟成员要关注的重点。
边缘计算是在高带宽、时间敏感型、物联网集成这个背景下发展起来的技术，“Edge”这个概念的确较早为包括ABB、B&R、Schneider、KUKA这类自动化/机器人厂商所提及，其本意是涵盖那些“贴近用户与数据源的IT资源”。这是属于从传统自动化厂商向IT厂商延伸的一种设计，2016年4月5日Schneider已经号称可以为边缘计算定义了物理基础设施——尽管，主打的还是其“微数据中心”的概念。而其它自动化厂商提及计算，都是表现出与IT融合的一种趋势，并且同时具有边缘与泛在的概念在其中。
IT与OT事实上也是在相互渗透的，自动化厂商都已经开始在延伸其产品中的IT能力，包括Bosch、SIEMENS、GE这些大的厂商在信息化、数字化软件平台方面，也包括了像贝加莱、罗克韦尔等都在提供基础的IoT集成、Web技术的融合方面的产品与技术。事实上IT技术也开始在其产品中集成总线接口、HMI功能的产品，以及工业现场传输设备网关、交换机等产品。
IoT被视为未来快速成长的一个领域，包括最前沿的已经出现了各种基于Internet的技术，高通已经提出了Internet of Everything—可以称为IoX。因此新一个产业格局呼之欲出，边缘计算联盟ECC的边界定义而言，华为其主旨在提供计算平台，包括基础的网络、云、边缘服务器、传输设备与接口标准等，而Intel、ARM则提供为边缘计算的芯片与处理能力保障，信通院则扮演传输协议与系统实现的集成，而沈阳自动化所、软通动力则扮演实际应用的角色。
但是，边缘计算/雾计算要落地，尤其是在工业中，“应用”才是最为核心的问题，所谓的IT与OT的融合，更强调在OT侧的应用，即运营的系统所要实现的目标。
边缘计算产业是当前信息技术领域的重要发展方向之一，以下是对该产业的详细分析：
定义：边缘计算是一种新的计算架构，它将计算资源移动到靠近终端用户的边缘设备中，以实现更快、更可靠、更安全的数据传输和处理。边缘计算产业联盟将其定义为：在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
特点：
低时延：边缘计算将计算能力下沉到网络边缘，减少了数据传输的距离和时间，从而降低了时延。
高效性：通过在网络边缘进行数据处理和分析，边缘计算提高了数据处理的效率和响应速度。
安全性：边缘计算可以减少数据传输过程中的安全风险，保护用户隐私和数据安全。
市场增长：根据中国信通院发布的《边缘计算产业发展研究报告（2024年）》，中国的边缘计算市场处于稳步增长阶段，自2020年以来，边缘计算市场快速扩张，多年年均增长率超过40%。
政策支持：近年来，我国边缘计算相关政策陆续出台，如《“十四五”数字经济发展规划》和《算力基础设施高质量发展行动计划》等，为边缘计算产业的发展提供了有力支持。
应用场景：边缘计算已经在多个领域得到广泛应用，如智能家居、工业物联网、自动驾驶、智能制造、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等。
硬件技术：包括边缘服务器、智能传感器等，这些硬件设备为边缘计算提供了强大的计算能力和存储能力。
软件技术：包括边缘操作系统、边缘数据库、边缘AI等，这些软件技术使得边缘设备能够高效地运行各种应用程序和算法。
网络技术：5G、物联网等技术的发展为边缘计算提供了强大的网络支持，使得边缘设备能够实现高速、低延迟的数据传输。
技术融合：随着5G、物联网、AI等技术的不断发展和融合，边缘计算将实现更加智能化、高效化和安全化的数据处理和分析。
应用场景拓展：未来，边缘计算将在更多领域得到应用，如智慧城市、智能交通、远程医疗、智能农业等，为人们的生产和生活带来更多便利。
产业协作深化：边缘计算产业的发展将促进云服务商、运营商、设备厂商、软件及解决方案厂商等之间的协作与融合，共同推动边缘计算产业的繁荣发展。
综上所述，边缘计算产业是一个充满活力和潜力的领域，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，边缘计算将在未来发挥更加重要的作用。
自动化事实上是一个以“控制”为核心。控制是基于“信号”的，而“计算”则是基于数据进行的，更多意义是指“策略”、“规划”，因此，它更多聚焦于在“调度、优化、路径”。就像对全国的高铁进行调度的系统一样，每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整，它是基于时间和节点的运筹与规划问题。边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。
简单地说，传统自动控制基于信号的控制，而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。
值得注意的是，边缘计算、雾计算虽然说的是低延时，但是其50mS、100mS这种周期对于高精度机床、机器人、高速图文印刷系统的100μS这样的“控制任务”而言，仍然是非常大的延迟的，边缘计算所谓的“实时”，从自动化行业的视角来看——很不幸，依然被归在“非实时”的应用里的。
边缘计算盒子（Edge Computing Box）是一种集成了边缘计算功能的硬件设备，它通常包括计算、存储、网络和安全等功能，旨在将数据处理和分析的能力推至离数据源最近的边缘位置，提供高效的数据处理和实时响应。以下是对边缘计算盒子的详细解析：
定义：边缘计算盒子是一种小型计算机设备，可以放置在物联网设备、传感器或其他边缘设备附近，用于处理和计算这些设备生成的数据，并将处理结果传输到云端或其他地方。
功能：它支持实时数据分析、本地存储、数据加密和隐私保护等，能够满足物联网设备和传感器在边缘计算中的需求。
计算能力：边缘计算盒子的核心能力在于计算，通常配备高效的处理器（如CPU、GPU）和存储功能，以支持复杂的算法和应用程序。高性能的处理器可以支持更复杂的应用场景和更多的并发连接。
数据处理：具备实时数据处理能力，可以在数据产生后立即进行快速处理和分析，支持数据过滤、压缩和加密等操作，以保护用户隐私和数据安全。
网络性能：需要与云端进行通信，因此无线通信模块的速率、频段、天线数量以及有线通信接口的速度和类型都是关键参数。
安全性：采用先进的网络安全技术，如防火墙、VPN、DDoS防护等功能，以及加密算法和认证机制来保护数据安全。
扩展性与兼容性：支持多路IO、外设接入等功能，以及固件升级和远程管理，便于根据项目需求进行功能扩展。
能效比：关注产品的功耗水平和散热设计，以确保在保证性能的同时实现节能环保的目标。
边缘计算盒子适用于多种场景，如智慧工地、智慧工厂、智慧园区和智慧城管等：
智慧工地：处理实时监控视频流，进行人员和车辆识别、安全事件检测等。
智慧工厂：监控生产设备、故障检测和预测维护，以及生产线识别和品质检测与控制。
智慧园区：智能停车管理、外来人员管理和烟火识别等。
智慧城管：市容市貌管理、垃圾管理、占道经营和设施监控等。
在选购边缘计算盒子时，需要综合考虑多个参数：
计算能力：关注处理器的性能，如CPU、GPU等。
存储空间：内存大小（RAM）和存储容量（ROM）需满足实际应用需求。
网络性能：无线通信模块的速率、频段、天线数量以及有线通信接口的速度和类型。
安全性能：是否具备防火墙、VPN、DDoS防护等功能，以及加密算法和认证机制。
操作系统与软件：支持的操作系统版本以及预装的软件和服务。
扩展性与兼容性：是否支持多路IO、外设接入等功能，以及固件升级和远程管理。
能效比：功耗水平和散热设计。
综上所述，边缘计算盒子是一种功能强大、灵活可配的智能设备，能够显著提升数据处理速度和实时响应能力，在各种需要快速响应和数据处理的应用场景中发挥重要作用。
边缘计算软件是针对边缘计算场景设计的应用程序和工具集合，它们旨在帮助开发者和管理员高效地在边缘设备上部署、管理和优化计算任务。以下是对边缘计算软件的一些详细解析：
边缘计算软件是指在边缘计算环境中运行的应用程序和开发工具，它们具有以下特点：
1、实时性：边缘计算软件能够实现对数据的实时采集、处理和分析，以满足对时延要求高的应用需求。
2、低延迟：通过将数据处理和计算任务放在边缘设备上执行，减少了数据传输到云端的延迟。
3、高效性：针对边缘设备的计算能力和存储资源进行了优化，以提高运行效率。
4、安全性：支持数据加密、访问控制等安全措施，保护数据在传输和处理过程中的安全性。
边缘计算软件通常具备以下主要功能：
1、数据采集：从各种传感器、设备等数据源采集原始数据。
2、数据处理：对采集到的数据进行预处理、分析、挖掘等操作，提取有价值的信息。
3、决策支持：基于处理后的数据，为边缘设备提供决策支持，如控制指令、预警信息等。
4、通信与协同：支持边缘设备与云端、其他边缘设备之间的通信和协同工作。
边缘计算软件广泛应用于以下场景：
1、智能制造：用于设备监控、数据采集和分析，提高生产效率和质量。
2、智能交通：实现交通信息的实时感知和共享，优化交通调度，缓解城市交通拥堵问题。
3、智慧城市：应用于环境监测、公共安全、城市管理等领域，提升城市管理水平。
4、智能医疗：实现医疗设备的实时监测和远程诊疗，提高医疗效率和治疗效果。
5、智能农业：利用物联网技术实现农业生产的实时监测和智能控制，提高农业生产效率和农产品品质。
以下是一些边缘计算软件的案例分析：
1、腾讯云物联网边缘计算平台（IECP）：能够快速地将腾讯云存储、大数据、人工智能等云端计算能力扩展至距离IoT设备数据源头最近的边缘节点，提供低延时、灵活、安全、便捷的边缘计算服务。
2、阿里云物联网边缘计算：为企事业单位的边缘端业务或IT管理部门提供物联网信息一体化解决方案，结合阿里云的大数据、AI学习等能力，打造出云边端三位一体的计算体系。
3、百度智能边缘BIE：由智能边缘本地运行包和智能边缘云端管理套件组成，实现“训练、管理、配置在云端，采集、转发、计算、推断在本地”的效果。
随着物联网、5G等技术的不断发展，边缘计算软件将迎来更广阔的发展空间。未来，边缘计算软件将更加注重实时性、安全性、可扩展性和智能化等方面的提升，以满足更多复杂场景下的应用需求。同时，随着边缘设备与云端的深度融合，边缘计算软件将更加注重云边协同工作，实现更加高效、智能的计算模式。
综上所述，边缘计算软件是边缘计算技术的重要组成部分，它们在提高实时性、降低延迟、增强安全性等方面发挥着重要作用。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，边缘计算软件将在未来发挥更加重要的作用。
边缘计算和算力是两个不同的概念，它们在计算领域中有着不同的含义和应用。以下是关于边缘计算和算力区别的详细解释：
1、定义：边缘计算是一种分布式计算模型，其核心思想是将数据处理和计算资源放置在接近数据产生源头的边缘设备、传感器或用户设备上，以提供更快速、实时的计算和数据分析能力。
2、特点：
低延迟：通过将计算和数据处理能力部署在网络的边缘，边缘计算能够大幅降低延迟，优化带宽使用，增强数据隐私和提高系统的实时响应能力。
高效性：边缘计算使得数据无需长途传输到云端进行处理，从而减少了数据传输的延迟和带宽消耗，提高了数据处理和应用的效率。
安全性：边缘计算有助于保护数据隐私和安全，因为敏感数据在边缘设备上进行处理，而不是在云端进行集中处理。
3、应用场景：边缘计算通常用于物联网（IoT）应用，如智能家居、智能交通、工业自动化等领域，这些领域对数据处理的实时性和安全性有较高要求。
1、定义：算力是指计算机系统执行计算任务的能力，它量化了数据处理的速度和效率。算力涵盖了硬件（如CPU、GPU、TPU等处理器）、软件算法以及网络架构等多个层面的综合性能。
2、特点：
可衡量性：算力通常以计算速度、处理器性能、存储容量和并行处理能力等指标来衡量。
可提升性：算力的提升可以通过硬件升级、优化算法和并行计算等方式实现。算力的增加可以带来更高的计算效率和处理能力，使得计算任务可以更快地完成或处理更大规模的数据。
3、应用场景：算力在各个领域都有广泛应用，包括但不限于人工智能、大数据分析、科学计算、高性能计算等。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，算力已成为衡量一个国家或企业科技竞争力的重要指标。
1、关注点不同：边缘计算主要关注计算资源和数据处理能力的部署位置，即靠近数据源头或用户设备；而算力主要关注计算机系统执行计算任务的能力，即处理速度、效率和规模。
2、应用场景差异：边缘计算更适用于需要低延迟、高实时性和数据隐私保护的场景，如物联网应用；而算力则更广泛应用于需要大规模数据处理和高性能计算的领域，如人工智能、大数据分析等。
3、提升方式不同：边缘计算的提升主要通过优化部署位置和计算资源分配来实现；而算力的提升则主要依赖于硬件升级、算法优化和并行计算等技术手段。
综上所述，边缘计算和算力在计算领域中各自扮演着不同的角色，具有各自独特的特点和应用场景。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的技术方案来实现高效、安全的计算和数据处理。
