在全球，一场关于智慧城市以及行业智造的ICT浪潮席卷而来，全新的应用场景和客户需求正催促着一些新技术概念迅速落地。
很多国家都制定了国家发展战略，比如德国“工业4.0”、美国“工业互联网”等，意在通过信息通信技术提升行业制造的核心竞争力。而在“中国制造2025”中，更是将ICT技术提升到空前高度，以智能制造为主要抓手，实现我国制造业由大变强的目标。
不久前，加拿大多伦多市的城市管理者有了一个大胆的想法，他们要将城市中荒废多年的滨水区改造成高科技新区。在这块800多英亩的废弃工业用地上，实现智能交通管理、自动驾驶巴士、实时空气检测、多源供热制冷，甚至是垃圾废品的智能回收，由此打造一个可持续发展和智能互联的全球城市样本。
这样神奇的城市运作和人性化服务确实令人向往，也让“智慧城市”这一概念有了更具体的表述和落地。IoT物联网无疑是这一计划的重要承载，但不同之处在于，那些用于实时监控城市各项指标的“IT仪表盘”并没有被放置云端，而是就近下沉到了网络边缘——在距离数据和用户最近的地方进行分析并做出反映，这就是“边缘计算”的典型场景。
应该说，边缘计算是这一轮智慧浪潮下，业界对于“云＋物联网”融合架构的最新洞察和共识。
未来，伴随物联网的蓬勃发展、人工智能落地以及即将到来的5G网络，边缘计算也将迎来更加广阔的发展空间，成为传统行业／制造业升级的重要驱动力和落脚点。
比如在工业控制领域、智能驾驶场景下，物联网端的设备传感对于数据处理和回传的时延要求非常之高（通常为毫秒级），如果数据需要上传的网络云端来处理，那么即便拥有的网络再宽也无法完全保证业务对于时延的苛求。
又比如AR/VR技术在移动终端中的应用，身临其境的体验需要Gb级数据传输作为支撑，为了实现沉浸式体验同时又要减轻数据回传对网络造成的瞬时压力，将数据的计算、存储和控制下沉到网络边缘，则是最佳选择。
事实上，在实际的生产生活中，类似以上对时延苛求、对传输敏感的应用场景和业务需求还有很多很多，那些需要全网规模且整齐划一的大型应用部署毕竟还是少数。
对于那些智慧转型的操盘手们，如何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，才是他们最关心的。
从这一层面来看，边缘计算并非新技术使然，而是从实际角度出发，对于IoT、云计算等新技术如何更好融入行业应用的一次实践性创新，是万物互联进行到一定阶段之后的必然发展轨迹。
根据IDC预测，到2020年，全世界将有多达500亿智能设备接入互联网，包括智能手机、个人穿戴、汽车、核磁共振仪、智能路灯、蒸汽发电机以及飞机发动机等，其中40%以上数据需要在边缘进行分析、处理和存储。
也就是说，未来的信息社会注定将呈现出多样化需求，随着5G与光纤通讯的商用化普及，人们习惯于宽带服务和对逼真交互体验的需求，物联网原本独立分割的行业设备都将逐步实现互联、互通，由此提升综合效率和智能控制。
面对越来越多的物联传感终端、人－机－物三元融合交互，传统“纯云端”模型将无法满足需求，而“云－边－端”架构将应用于更多业务场景中，
可以预见，在业务场景和用户需求的双重驱动下，边缘计算不断释放能力、延伸能力。正因此，在2018年，MEC（移动边缘计算Mobile Edge Computing）中的M也从Mobile延伸为Multiple，这也预示着边缘计算的创新体验犹如一波更猛烈的浪潮，汹涌来袭。
