作者：虎嗅智库

头图：视觉中国

为了弥补集中式云计算的不足，边缘计算应运而生。

通俗的说，边缘计算就是在网络的“边缘”现场处理数据。它是一种类似于云计算、大数据的服务，因其超低延时、低宽带运行、隐私保护的特点，这种服务是部署在靠近用户端。

以自动驾驶汽车为例，如果一个孩子跑过车前，边缘计算可以直接在车端进行数据处理与决策，而不是像云计算一样，把数据连接到遥远的数据中心处理，再将结果返回到车端，将会极大降低事故风险。

在智能制造及工业互联网领域，边缘计算主要靠近数据产生的源头，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，为工业生产数据信息化提供便利，满足工业在敏捷联接、实时业务、数据优化、安全与隐私保护等方面的关键需求。

比如，在工厂产线零件识别与缺陷检测、轴承的故障诊断等深度学习场景，工厂可以通过边缘计算进行更低时延的诊断预警，提高生产检测效率，缩短订单交付周期。

但真实的工业现场，大部分面临着无明显业务需求、边缘系统管理复杂、与现有的IT基础设置集成或协同困难等问题。

那么，边缘计算在工业生产中的实现形式是什么？解决方案是否有完善的标准体系？落地应用场景和价值有多大？能为企业的生产工艺、成本、效率带来哪些变化？

8月4日晚7：00- 9：00 ，虎嗅「502线上同行」第五期主题活动，# 边缘计算在工业生产环节的应用探索# ，将邀请阿里云副总裁、行业数据智能解决方案研发负责人曾震宇，北京邮电大学信息与通信工程学院电子信息工程系主任孙松林，江行智能联合创始人、CTO樊小毅博士等几位嘉宾，从实际案例着手，共同探讨边缘计算的演变趋势，在工业制造业的落地形式，具体应用场景和解决方案，对于企业产生的价值及部署边缘计算遇到的挑战等问题。

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