物联网和边缘计算其实是怎么一起发挥作用的，感觉挺复杂但又离不开彼此

物联网和边缘计算的关系，可以想象成一个高效的现代物流系统，物联网设备就像遍布城市各个角落的快递收发点、仓库里的传感器和运输途中的货车，它们不断地产生着“货物”——也就是数据，而边缘计算，则是设立在关键枢纽位置的“智能分拣中心和临时仓库”，它们俩要是不合作，整个系统就会陷入瘫痪；只有紧密配合，才能实现精准、快速的配送。

没有边缘计算的物联网：一条拥堵的高速公路

我们看看如果只有物联网，会发生什么，根据中国信息通信研究院在《物联网白皮书》中的描述，一个现代化的工厂可能部署了上万个传感器，监控着机器的温度、震动、耗电量，生产线的速度，甚至成品的图像质量，这些传感器每秒钟都在产生海量的数据，如果所有这些原始数据都不加处理，像潮水一样直接涌向遥远的云端数据中心,会带来几个大问题：

第一是网络拥堵和延迟，这就像所有快递包裹不分轻重缓急，全部挤上高速公路，直奔中央总仓，结果就是网络带宽被塞满，数据传输速度变得极慢，对于需要实时响应的场景，比如一个机械臂发现零件装错了，它如果得等数据传到几千公里外的云端分析，再等指令传回来，可能次品都已经生产出一箩筐了，华为技术有限公司在其边缘计算技术文档中也指出,网络延迟是许多实时性要求高的物联网应用的主要瓶颈。

第二是成本和效率低下，把大量无效、冗余的数据传输和存储在云端，会产生巨大的网络费用和存储成本，一个监控摄像头连续24小时拍摄画面，其中可能99%的画面都是静止的空场景，只有1%出现了异常情况，如果全部上传，就是在为“无用数据”买单。

第三是安全与隐私风险，数据在长途传输过程中，被截获或篡改的风险会增加，智能家居的监控视频如果直接暴露在公网上传输,隐私泄露的风险显然更高。

边缘计算登场：给高速公路配上“本地调度中心”

正是为了解决这些问题，边缘计算应运而生，它不取代云端，而是在离物联网设备更近的地方——比如工厂车间、商场内部、小区旁边——建立一个本地化的计算节点，这个节点就是前面提到的“智能分拣中心”。

它的工作方式是：就地处理，按需上报。

• 实时响应与决策：还是那个工厂的例子，监控机械臂的传感器会把数据先发送到车间里的边缘服务器，边缘服务器内置了分析模型，能瞬间判断出安装是否出错，一旦发现问题，它可以直接向机械臂下达“停止”或“调整”的指令，整个过程在毫秒之间完成，完全不需要惊动云端，这种能力对于自动驾驶（需要瞬间识别障碍物并刹车）、远程手术等场景是生死攸关的，英特尔公司在关于边缘智能的案例研究中强调，边缘计算将分析的延迟从秒级降低到毫秒级,实现了真正的实时控制。

• 减轻云端负担：那个24小时监控的摄像头，配合边缘计算后，它本身或连接的小型边缘设备会先对视频流进行实时分析，只有当识别到预设的异常事件，比如有人闯入禁区、出现明火，它才会将几秒钟的关键视频片段连同警报一起发送到云端，这样一来，网络流量和云存储成本大幅下降,云端只需处理最有价值的信息。

• 提升安全性与隐私保护：敏感数据可以在本地进行处理，不必离开它所产生的环境，病人的健康数据在医院的边缘节点上完成分析，市民的出行数据在路侧的智能灯杆内完成匿名化处理，只有脱敏后的宏观数据才会上传，这大大降低了数据在传输链路上被泄露的风险,也更好地符合了数据隐私法规的要求。

相辅相成：云边协同的完整价值链

物联网和边缘计算绝不是谁替代谁的关系，而是一个分工明确、协同作战的体系，物联网负责感知和收集物理世界的海量数据，它是信息的触角，边缘计算负责初步处理和即时反应，它是分布在身体各处的“神经节”，能完成快速的反射动作，而云端，则是复杂计算、长期存储和模型训练的“大脑”。

边缘计算将云端大脑的分析能力下沉了一部分，让“神经末梢”也拥有了简单的思考和行动能力，它们共同构成了一个更有弹性、更高效、更智能的系统，正如国际数据公司IDC在报告中预测的那样，未来超过50%的新增物联网基础设施将部署在边缘侧,云边协同将成为数字化转型的标配架构。

物联网产生了数据的海洋，而边缘计算则是建在数据源头附近的淡水处理厂，它先对海水进行初步淡化、净化，提取出有价值的纯净水（关键信息）输送给云端，同时将处理过的中水（本地决策结果）就地利用，这样既避免了海水直接淹没云端，又保证了本地用水的及时性，它们就是这样一种彼此依赖、共同发挥作用的共生关系。

引用来源标注：

• 中国信息通信研究院，《物联网白皮书》
• 华为技术有限公司，边缘计算相关技术文档
• 英特尔公司，关于边缘智能的案例研究
• 国际数据公司IDC，相关市场预测报告