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“邊緣”是與“中心”相對的,。我們可以做這樣的類比，將云計算和數(shù)據(jù)中心比作人的大腦,，邊緣計算就相當(dāng)于人的神經(jīng)末梢,。

當(dāng)我們受到外界的刺激，如針刺到手,，我們的手會第一時間下意識的收手,，然后大腦才會意識到剛才我們被針刺到了手，這是因?yàn)閷⑹质栈氐倪^程其實(shí)是由神經(jīng)末梢直接處理的非條件反射,。這種非條件反射的速度是大于人的反應(yīng)速度的,，這是為了避免遭受更大的傷害，這另外一點(diǎn)就是讓大腦更加專注于處理更為高級的問題,。

所以,，這個簡單的類比可以讓我們知道，邊緣計算的核心理念就是：計算應(yīng)更加靠近產(chǎn)生數(shù)據(jù)的源頭，其應(yīng)更加貼近用戶,。

本次大會的重要議題就是邊云協(xié)同，我們接著使用上文的類比,，簡單地說就是讓大腦（云計算）和神經(jīng)末梢（邊緣計算）能夠更加高效地協(xié)同運(yùn)作,，保障整體的高效運(yùn)轉(zhuǎn)。

云計算讓人們可以通過電腦,、筆記本,、手機(jī)等終端設(shè)備接入云數(shù)據(jù)中心，按自己的需求進(jìn)行運(yùn)算,，但有時海量的數(shù)據(jù)涌入讓即使是高高在上的云也無法快速完成處理,，于是，運(yùn)用邊緣計算的技術(shù),，讓數(shù)據(jù)上傳到云之前,，在靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地方就將這些數(shù)據(jù)處理，可以極大地分擔(dān)云計算的壓力,。

而且,，傳統(tǒng)的云計算將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫耍侔呀Y(jié)果返回到終端,，這樣的過程容易造成終端延遲不說,，速度上顯然也不如邊緣計算的就近原則來的快。特別是對于智能貨柜,、自動駕駛這樣需要快速反應(yīng)的終端設(shè)備,，網(wǎng)絡(luò)延遲帶來的是糟糕的用戶體驗(yàn)和采用邊緣計算還可以很好的解決網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的限制。

對于物聯(lián)網(wǎng)來說,，邊緣計算既保證了設(shè)備在斷網(wǎng)突發(fā)情況下的正常運(yùn)行,，也可以無需經(jīng)過大腦，像神經(jīng)末梢那樣快速反應(yīng),，減少延遲,，同時也避免了數(shù)據(jù)上傳云端帶來的泄露風(fēng)險。有了邊緣計算與云計算的互補(bǔ),，物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備會更安全,、更高效、更便捷,、更可靠,。

從技術(shù)層面來看,，邊緣計算具有本地化,、近距離,、低延時,、位置感知等特點(diǎn),，也因此更低時延、更高帶寬,、更快速移動這三大場景,，被視為邊緣計算最能發(fā)揮使能作用的領(lǐng)域。而這三大場景與智能貨柜極為契合,，以小賣柜為代表的智能無人零售終端,，借助邊緣計算技術(shù)，小賣柜將為消費(fèi)者提供更加優(yōu)秀的用戶體驗(yàn),，并最終提高零售效率,。

統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2020年將有500億的終端和設(shè)備聯(lián)網(wǎng),，其中有超過50%的數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)進(jìn)行分析處理和存儲,。而在未來，70%以上的數(shù)據(jù)都會在邊緣側(cè)處理,！

作為下一代通信技術(shù)核心,，移動邊緣計算正成為新的熱點(diǎn)。華為,、英特爾,、ARM、軟通動力,、諾基亞,、AT&T等多個廠家均在積極布局。小賣柜作為IOT行業(yè)的先進(jìn)企業(yè),，也同樣在積極布局邊緣計算,。邊緣計算+云計算+智能貨柜的化學(xué)組合，將搭建起無人零售系統(tǒng)未來的基本架構(gòu),，助力無人零售的發(fā)展,。