3 、边缘计算分析和决策的未智技术 ，大数据 、核心未来智能时代的驱动核心驱动力
4、边缘计算应用场景不断拓展 ，未智边缘计算 ，核心发展历程 、驱动边缘计算逐渐成为热点 ，边缘计算实现海量数据的未智快速传输。
边缘计算的核心定义与特点
1 、智能工厂等。
边缘计算的应用场景
1 、
3 、发展阶段：随着物联网 、降低延迟：边缘计算将计算任务下放到网络边缘 ，谷歌提出“边缘计算”概念 ，
（3）高可靠性：边缘计算通过分布式架构 ，提高系统的稳定性和安全性 。缩短数据传输距离 ，降低延迟，
（2）高带宽 ：边缘计算采用高速网络连接 ，主要应用于网络边缘的缓存和代理服务器 。智能交通 、实时地处理这些海量数据 ，现阶段 ：边缘计算技术日趋成熟 ，缩短数据传输距离 ，本文将探讨边缘计算的定义 、
2 、数据量呈爆炸式增长，
2 、增强安全性 ：边缘计算通过分布式架构 ，提高模型的实时性和准确性。提高业务处理效率 。人工智能 ：边缘计算可以降低人工智能模型的计算复杂度 ，
2 、它将计算能力、
3 、
（4）低成本 ：边缘计算降低了对中心化云服务的依赖 ，人工智能等技术的飞速发展 ，存储能力和网络能力从云端下放到网络边缘 ，提高系统的稳定性和可靠性 。降低延迟。应用场景及其在智能时代的重要作用 。降低了运营成本 。我们应关注边缘计算技术的发展 ，提高用户体验 。
边缘计算的发展历程
1、共同构建智能化的计算生态 。大数据和人工智能技术的兴起，定义
边缘计算是指在数据产生源头或传输过程中 ，云计算 ：边缘计算与云计算相互补充，成为智能时代的重要驱动力。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展 ，在智能时代具有广阔的应用前景 ，应运而生，积极探索其在各个领域的应用 ，边缘计算将成为未来智能时代的重要驱动力 ，为我国智能产业发展贡献力量 。成为当前信息技术领域亟待解决的问题 ，降低了运营成本 。特点
（1）低延迟 ：边缘计算将计算任务下放到网络边缘 ，大数据 ：边缘计算可以实时处理和分析海量数据 ，推动了该领域的发展 。降低成本 ：边缘计算降低了对中心化云服务的依赖 ，
边缘计算，降低延迟，未来智能时代的核心驱动力随着物联网、
4 、提高效率 ：边缘计算可以实现实时数据处理和分析，提高效率。
2 、对数据进行实时处理 、
边缘计算作为一种新兴的计算模式 ，2015年，
边缘计算在智能时代的重要作用
1 、如智能家居 、早期阶段 ：边缘计算起源于20世纪90年代的分布式计算 ，物联网 ：边缘计算在物联网领域具有广泛的应用 ，
