物聯(lián)網(wǎng)正在產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，企業(yè)可以通過各種方式利用這些數(shù)據(jù)，從增強客戶體驗以及產(chǎn)品的改進，甚至識別市場中的新業(yè)務(wù)模式和機會。如果他們要為消費者提供任何有意義的用途，一些物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)經(jīng)過物聯(lián)網(wǎng)卡集在云中進行處理和分析已經(jīng)變得有些力不從心。為了及時提供最大價值，通常必須在邊緣快速處理這些數(shù)據(jù)。

　　物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算最常被引用的例子之一是車聯(lián)網(wǎng)，其中一些很快將獨立巡航在我們周圍的街道上。為了及時適應(yīng)實時交通和道路安全條件，這些汽車不能簡單地將數(shù)據(jù)發(fā)送到遠程云中的計算節(jié)點，并希望在它們撞到某物或某人之前做出響應(yīng)。在這種情況下，任何延遲都會產(chǎn)生不可挽回的后果，甚至會危及生命。如果要避免發(fā)生事故，聯(lián)網(wǎng)汽車必須迅速分析他們面前的信息。面對這一挑戰(zhàn)，汽車制造商正采取分布式方法，將微數(shù)據(jù)中心等計算資源轉(zhuǎn)移到邊緣附近，以實現(xiàn)近實時計算。

　　當然，一些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能夠自己執(zhí)行這種類型的邊緣計算，這就是為什么在我們連接的未來有許多令人興奮的可能性等待的原因。通過這樣做，他們可以通過僅通過物聯(lián)網(wǎng)卡傳輸對其制造商而言必不可少的數(shù)據(jù)來節(jié)省帶寬，而不是傳輸大量未處理的原始信息。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備還可以解釋和分析這些信息，準確傳達需要時所需的洞察力類型。這在工業(yè)設(shè)施等環(huán)境中尤其有價值，可以加強工廠的安全措施，同時減輕此類努力可能帶來的巨大成本。

　　正如任何安全專家所知，盡可能的減少數(shù)據(jù)傳輸可以提高安全性，否則數(shù)據(jù)容易受到可能具有惡意意圖的第三方的攔截和黑客攻擊。通過在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中構(gòu)建邊緣計算功能并允許它們自己處理盡可能多的信息，能夠兼顧安全角度或隱私角度。

　　國內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)卡交易平臺物聯(lián)卡之家表示，這些只是物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計算相結(jié)合如何增加商機，使物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品更具可行性，節(jié)省企業(yè)資金，甚至增強安全性和隱私的幾個例子。隨著機器學習變得越來越普遍，在邊緣增強物聯(lián)網(wǎng)功能的趨勢只會突飛猛進。為此，物聯(lián)網(wǎng)制造商已經(jīng)在創(chuàng)建具有復(fù)雜計算能力的邊緣設(shè)備。這是一個令人興奮的發(fā)展，具有巨大的潛力。