大多數關于技術轉型的討論都是由云主導的。直到最近，轉型還意味著轉向去中心化平臺來處理業務生成的大量數據。然而，計算需求正在超越云的發展，軟件創新的下一個飛躍是向邊緣計算領域邁進。

預計到2028年，大多數企業將使用邊緣計算，到2025年，超過50%的企業將在傳統平臺之外處理數據。超大規模企業已經報告其云業務出現下滑2023年上半年。換句話說，變化已經到來，而且速度正在加快。

為什么邊緣計算很重要

工業4.0一直與自動化、連接性和機器人技術有關。這些技術正在呈指數級擴展跨行業的可能性(包括制造業等傳統行業)，并為日常生活質量帶來巨大進步。然而，人們較少談論的是運行這些技術背后的處理單元所需的大量電力。

隨著環境破壞達到嚴重程度，迫切需要轉向可持續的行業實踐，而我們目前使用的電力中心效率不足以處理工業4.0所需的數據。

據估計，到本世紀末，除非找到更高效的解決方案，否則世界上高達20%的電力可能會用于計算，這就是邊緣計算的用武之地。事實上，建立人工智能和機器學習兼容的市場到2031年，邊緣計算的價值將達到760億美元。

邊緣計算的商業案例

(1) 即時數據處理

在當今競爭激烈的領域取得成功，根據實時數據洞察采取行動至關重要，而基于云的數據處理已經不夠快了。人們越來越需要在數據創建的確切時間點進行計算，這就是邊緣計算的作用。當涉及到人工智能/機器學習算法給我們的結果時，即使是幾秒鐘也能產生影響。

(2) 成本效率

將數據轉移到云托管中心可能會產生巨大的運營成本，并且產生的數據越多，這些成本就越高。邊緣計算消除了數據移動的需要，并且它使用的電力和網絡資源比云少得多。因此，在初始設置成本之后，它成為一種更實惠的計算選項。

(3) 增強的安全性和控制

邊緣計算標志著“機器上”計算的回歸，而不是云的分散化。雖然這對一些人來說可能令人驚訝，但企業越來越多地看到保留對其數據的完全控制和建立自己的安全系統的好處。隨著網絡攻擊不斷擴散，必須將數據移動到云端會產生漏洞，而邊緣計算消除了這種風險。

(4) 釋放遠程設備的潛力

邊緣計算使設備和計算機能夠在網絡“邊緣”處理數據。網絡上的負載因此減少，因此，即使在連接可能不太好的遠程位置，邊緣計算也可以工作。因此，無論企業身在何處，企業都可以從設備中獲取及時的見解，從而做出更明智的決策。

尤其是制造業，可以從邊緣計算中受益匪淺。該行業的現代化早就該實現了，雖然人工智能和機器人技術是

解決方案的關鍵，但邊緣計算為這一切的發生提供了基礎。借助邊緣計算，制造商可以建立智能工廠，在工廠車間接收數據洞察，而不必等待外部設施返回數據。

因此，人工智能和機器學習可以安全、迅速地部署，以補充人類的勞動和決策。例如，在汽車制造業，機器人可以接受訓練，實時發現問題并做出反應，而不是等待命令。當然，這將加快制造時間表并確保每一步的準確性，從而使制造商能夠滿足不斷增長的客戶需求。

總結

技術的進步比以往任何時候都快。生成的數據量已經超過了當前業務網絡的容量，邊緣計算將比任何人想象的更快成為必需品。各種規模的企業現在都應該投資邊緣計算設施，并開始享受更快的處理時間、更低的成本以及更高的數據安全性和自主性的好處。對于這個行業來說，這是一個激動人心的時刻，未來幾年可能會改變事物運作方式的面貌。