边缘计算与云计算协同白皮书(2018年

边缘计算与云计算的协同发展随着信息技术的不断发展，边缘计算（Edge Computing）和云计算（Cloud Computing）作为两种重要的计算模式，正日益受到人们的关注。

边缘计算和云计算在不同场景下均有其独特优势，而它们之间的协同发展也逐渐成为了未来发展的趋势。

本文将就边缘计算与云计算的协同发展进行深入探讨。

1. 边缘计算与云计算的定义和特点1.1 边缘计算边缘计算是一种分布式计算范式，其核心思想是将数据处理和存储功能放置在离数据源头（终端设备）更近的位置，而不是依赖于远程的云端服务器。

其主要特点包括低延迟、高带宽、数据处理更加贴近用户等。

1.2 云计算云计算则是基于互联网的计算模式，通过网络提供各种资源和服务。

其特点是高灵活性、可扩展性强、成本低廉等优点。

2. 边缘计算与云计算的联系与区别边缘计算和云计算虽然有着各自独特的特点，但二者在实际应用中往往会相互结合，以实现更为高效的数据处理和服务提供方式。

边缘计算更加侧重于对实时性要求较高且数据量较小的任务进行处理，而云计算则更适合大规模数据处理和存储。

二者在任务分配、数据处理方式等方面都存在一定的联系和异同。

3. 边缘计算与云计算协同发展的意义3.1 提升响应速度边缘计算可以将数据处理功能移到距离用户更近的地方，从而大大提升了响应速度。

而云计算则可以支持庞大数据的存储和分析，为边缘端提供必要的支持。

3.2 降低网络负载通过边缘计算将部分工作在本地处理，可以减少数据传输到远程服务器的需求，从而减轻网络负载，提升网络效率。

3.3 提高系统整体安全性边缘端数据本地化处理可以减少数据在传输过程中被窃取或篡改的风险，同时也可以减少中心服务器受到攻击的可能性，从而提高整个系统的安全性。

4. 边缘计算与云计算协同发展案例分析4.1 智能制造领域在智能制造领域，生产线上的传感器数据可以通过边缘服务器进行实时处理，而生产调度和管理等决策则可以通过云端系统完成，二者相结合可以使整个生产过程更加智能化、高效化。

中国移动边缘计算技术白皮书
中国移动边缘计算技术白皮书是由中国移动发布的一份关于边缘计算
技术的详细介绍和分析报告。

边缘计算是指将数据处理和存储功能尽可能
地靠近数据源和终端设备的一种分布式计算模式。

该技术的应用能够带来
更低的网络延迟、更高的数据安全性和更高效的数据处理能力。

该白皮书从边缘计算技术的定义、发展历程以及技术架构等方面入手，全面介绍边缘计算的基本概念、特点和优势，并从应用场景、关键技术和
未来发展等方面展开深入分析。

此外，该白皮书还介绍了中国移动在边缘
计算技术研究和应用方面的实践成果，包括基于边缘计算的服务实现、架
构设计和安全保障等内容。

总之，中国移动边缘计算技术白皮书是一份权威性较高、深入剖析边
缘计算技术的重要参考资料，对于推动边缘计算技术的持续发展和应用具
有重要的指导意义。

62通信设计与应用_____________________________________________________________________________________2021年3月关于5G+MEC网络建设模式的探讨蒋辉(中国电信股份有限公司安徽公司，安徽合肥230001)【摘要】MEC技术是把云计算从核心侧迁移到接入边缘、就近提供服务的网络架构，与5G技术结合为无人驾驶、智慧制造等前沿产业提供基础网络。

本文通过对MEC应用场景及目标客户的分析，提出5G+MEC建设思路，并针对业务特性要求,对网络部署模式进行探讨，为5G+MEC网络大规模建设提供参考建议。

【关键词】MEC多接入边缘计算；业务时延;数据安全性；UPF下沉【中图分类号】TN915【文献标识码】A【文章编号】1006-4222(2021)03-0062-020引言随着通信技术的发展演进，运营商网络重复着集中一分散一再集中一再分散交替循环的建设模式。

2010年以来，随着IMS、虚拟化、光进铜退等技术和应用的发展，运营商网络建设一直遵循大容量、少局点、集约化的原则。

近年来，智慧制造、近场直播、车联网等新兴概念不断涌现，对本地业务交互处理需求日渐加速，将推动运营商网络再一次向分散化架构演进。

15G+MEC基本概念MEC全称为多接入边缘计算(Multi-Access Edge Comput­ing),是基于5G演进、将移动接入网与互联网业务深度融合的一种网络架构。

在靠近物或数据的网络边缘，搭建融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供智能互联服务，满足行业对业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求⑴。

5G+MEC包括4大组成部分:UPF(5G网元，提供分流计费等网络功能)、MEP(应用集成部署、网络开放等中间件能力)、MEPM(业务管理和编排功能)和MEC APP(部署在MEP 上的应用)。

边缘云计算技术及标准化白皮书一、引言在当今数字化的时代，云计算技术已经成为推动各行各业创新和发展的重要力量。

然而，随着物联网、5G 等技术的快速发展，对云计算的响应速度、数据处理能力以及网络带宽等方面提出了更高的要求。

边缘云计算技术应运而生，它作为云计算的延伸和补充，正逐渐改变着我们的生活和工作方式。

二、边缘云计算技术概述（一）什么是边缘云计算边缘云计算是指将云计算的能力下沉到网络边缘，在靠近数据源的地方提供计算、存储和网络服务。

这样可以减少数据传输的延迟，提高数据处理的效率，更好地满足实时性要求较高的应用场景。

（二）边缘云计算的特点1、低延迟：数据在边缘端进行处理，大大减少了数据传输到云端再返回的时间，能够实现毫秒级的响应。

2、高带宽效率：只将关键数据上传到云端，降低了网络带宽的压力。

3、本地数据处理：对本地产生的数据进行实时分析和处理，保障数据的安全性和隐私性。

（三）边缘云计算的架构边缘云计算通常包括边缘节点、边缘网关、边缘服务器等组成部分，通过与云端的协同工作，实现资源的优化配置和高效利用。

三、边缘云计算的应用场景（一）智能制造在工业生产中，边缘云计算可以实时监测设备的运行状态，进行故障预测和诊断，提高生产效率和产品质量。

（二）智能交通用于交通信号灯的智能控制、车辆的自动驾驶以及实时交通信息的处理，提升交通的安全性和流畅性。

（三）智能医疗在医疗设备上实现数据的实时处理和分析，为远程医疗诊断提供支持。

（四）智能家居实现家庭设备的智能控制和数据处理，提升家居的舒适度和便利性。

四、边缘云计算技术面临的挑战（一）资源管理边缘节点的资源有限，如何有效地进行资源分配和管理是一个难题。

（二）数据安全与隐私保护由于数据在边缘端处理，需要加强数据的加密和访问控制，保护用户的隐私。

（三）网络连接的稳定性边缘设备所处的网络环境复杂，网络连接的稳定性对边缘云计算的性能有很大影响。

（四）标准化问题不同厂商的边缘云计算产品和解决方案存在差异，缺乏统一的标准，导致互操作性和兼容性问题。

边缘计算与云计算的区别与联系边缘计算（Edge Computing）和云计算（Cloud Computing）是当今信息技术领域备受关注的两大概念。

它们在不同的场景下发挥着重要作用，各自具有独特的优势和特点。

本文将就边缘计算与云计算的区别与联系展开探讨。

一、边缘计算与云计算的概念边缘计算是一种分布式计算范式，它将数据处理的重点从中心化的云端向网络边缘移动，即将计算资源和数据存储靠近数据源头，以减少数据传输时延和带宽占用。

边缘计算强调在数据产生的地方就近进行数据处理和分析，提高数据处理的效率和实时性。

云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将数据存储和处理任务交给云端的大型数据中心来实现。

用户可以通过互联网按需获取计算资源和存储空间，实现数据的共享和灵活调度。

云计算强调集中管理和资源共享，为用户提供高效、可靠的计算服务。

二、边缘计算与云计算的区别1. 数据处理位置不同：边缘计算将数据处理的重点放在数据产生的地方，即网络边缘设备上，减少数据传输时延；而云计算将数据处理任务集中在云端的大型数据中心中进行。

2. 数据处理方式不同：边缘计算强调实时性和低时延，数据在产生的地方就近进行处理，减少对网络带宽的依赖；云计算更注重数据的集中管理和资源共享，适合处理大规模数据和复杂计算任务。

3. 应用场景不同：边缘计算适用于对实时性要求较高的场景，如物联网、智能制造等；云计算适用于大规模数据处理和存储的场景，如大数据分析、人工智能等。

4. 管理方式不同：边缘计算需要在边缘设备上部署更多的计算资源和存储空间，对设备的要求较高；云计算则通过云服务提供商来管理和维护计算资源，用户无需关心底层设备的细节。

三、边缘计算与云计算的联系1. 互补关系：边缘计算和云计算并不是相互排斥的关系，而是相辅相成的。

边缘计算可以在一定程度上减轻云端的压力，提高数据处理的效率和实时性；云计算则可以为边缘计算提供更强大的计算和存储支持，实现数据的集中管理和资源共享。

清华大学：2018人工智能芯片技术白皮书2018人工智能芯片技术白皮书！在第三届未来芯片论坛上，清华大学联合北京未来芯片技术高精尖创新中心发布《人工智能芯片技术白皮书（2018）》(2018 White Paper on AI Chip Technologies)。

尽管全球人工智能产业还处于初期发展阶段，但随着政府和产业界的积极推动，人工智能技术在大规模产业化应用方面突飞猛进，在算法和芯片等人工智能基础技术层面积累了强大的技术创新，这些成果未必能即时商业化，但对未来科技的影响深远。

为了更好地厘清当前AI 芯片领域的发展态势，进一步明确 AI 芯片在新技术形势下的路线框架、关键环节及应用前景，北京未来芯片技术高精尖创新中心根据学术界和工业界的最新实践，邀请国内外AI 芯片领域的顶尖研究力量，共同开展《人工智能芯片技术白皮书》的编制工作。

整个《白皮书》总共分为10个章节，第一章节首先对芯片发展的背景做了一个交代，然后从多个维度介绍了AI 芯片的关键特征，在第三章介绍了AI芯片的发展现状；第四章从冯·诺伊曼瓶颈和CMOS工艺以及器件瓶颈分析了AI芯片的技术挑战。

从第六章到第八章，《白皮书》完成了对芯片各种技术路线的梳理。

在最后一章对未来技术发展趋势和风险进行了预判。

《白皮书》由斯坦福大学、清华大学、香港科技大学、加州大学、圣母大学的顶尖研究者和产业界资深专家，包括10余位IEEE Fellow共同编写完成。

本文主要包括九方面内容：第 1 章为发展 AI 芯片产业的战略意义以及白皮书基本内容概述。

第 2 章综述了 AI 芯片的技术背景，从多个维度提出了满足不同场景条件下 AI 芯片和硬件平台的关键特征。

第 3 章介绍近几年的 AI 芯片在云侧、边缘和终端设备等不同场景中的发展状况，总结了云侧和边缘设备需要解决的不同问题，以及云侧和边缘设备如何协作支撑 AI 应用。

第 4 章在CMOS 工艺特征尺寸逐渐逼近极限的大背景下，结合 AI 芯片面临的架构挑战，分析 AI 芯片的技术趋势。

边缘计算技术白皮书1 边缘计算新基础设施1.1 边缘新算力部署在边缘环境的服务器形态百花齐放，目前部署在边缘环境的服务器形态主要包括塔式、机架式、刀片式、HCI 和开放式计算服务器等，部署在边缘环境的服务器形态发展趋势如图 1-1 所示。

1.1.2 边缘一体机边缘一体机是集成边缘服务器节点、交换机、存储、PDU、配电、机架空调等多种设备的整机柜产品，以整机柜形式为最小产品颗粒度，在工厂集成业务所需机柜内设备，并预装客户应用软件，可实现 IT设备快速边缘部署及业务快速上线，并能在无机房场景部署边缘应用。

边缘一体机主要组成部分包括服务器、交换机、配电箱、PDU、UPS、电池包、机架式空调、应急风扇、监控显示屏、监控主机、动环侦测网关、烟感侦测器、温湿度侦测器、水浸侦测器、照明、前后门开关侦测器等。

1.1.3 边缘网关边缘网关又称便携式服务器，是部署在行业近场端的接入设备，主要提供数据采集、数据处理、网络交互和协议转换等功能，具有体型小巧、灵活性高、环境适应性强的特点，搭载轻量级技术支持，为边端提供算力，实现敏捷、智能和可靠的万物互联。

1.1.4 模块化边缘服务器模块化边缘服务器架构设计核心是解耦服务器各个功能模块，通过模块化的设计和模块复用，以期降低成本、缩短开发周期等。

1.1.5 浸没式液冷边缘服务器系统浸没式液冷边缘服务器系统是将边缘服务器放置在密闭的腔体再利用浸没冷却的方式将热导到腔体表面的鳍片进行整机散热，可大幅缩小部署空间并提升能源效率，系统具备 IP65 防尘防水能力、更强的恒温控制能力、更低的维护需求，此外采用环保介电液体还可减少环境污染。

5G 带动智慧城市、自动驾驶和智能制造等行业发展，边缘服务器的应用场景变得更加多元与苛刻，浸没式液冷边缘服务器系统需具有更强的场景适应力。

为满足自动驾驶、GPS 和 WiFi 等不同类型技术应用的需求以及边缘 AI 推理应用对异构计算的需求，边缘服务器须满足多元化的性能需求。

afci白皮书AFCI白皮书是指由阿里云智能计算联盟（AFCI）发布的技术白皮书，该白皮书详细介绍了阿里云在智能计算领域的技术理念、产品架构和解决方案。

在本文中，我们将根据AFCI白皮书的内容，分享一些与之相关的参考内容，以探讨智能计算的发展趋势和应用场景。

首先，AFCI白皮书强调了边缘计算的重要性和前景。

边缘计算是指将数据处理和分析的任务从云端转移到离用户近处的边缘设备上，以提高计算效率和降低延迟。

边缘计算的兴起受益于物联网的普及和边缘设备性能的提升，现如今已经广泛应用于工业自动化、智能交通等领域。

关于边缘计算，我们可以参考IDC发布的《边缘计算技术发展与应用研究报告》，该报告详细介绍了边缘计算的技术架构、应用场景和市场前景。

其次，AFCI白皮书阐述了人工智能与区块链的融合。

人工智能和区块链是近年来备受关注的两大热门技术。

人工智能的发展在于提高数据处理能力和算法模型的智能性，而区块链的发展在于构建安全可信的去中心化网络。

人工智能和区块链的结合，可以实现算法模型的验证和数据的隐私保护。

关于人工智能与区块链的融合，我们可以参考《人工智能与区块链融合的研究与应用》一书，该书从理论、算法和应用等维度进行了深入探讨。

此外，AFCI白皮书强调了云原生技术的重要性。

云原生是一种构建和运行在云计算平台上的应用程序的方法论，旨在实现应用的高可用性、弹性和可扩展性。

云原生技术包括容器、微服务框架和自动化运维工具等。

关于云原生技术，我们可以参考《云原生技术与实践》一书，该书介绍了云原生技术的基本概念、原理和实践案例，有助于我们深入了解云原生的应用和发展。

最后，AFCI白皮书提到了基于AI的物联网技术。

物联网（Internet of Things, IoT）是指将传感器、设备和其他物理实体通过互联网互相连接，形成一个网络，实现设备之间的信息交互和智能控制。

基于AI的物联网技术能够通过感知、识别和推理等能力，实现对物理世界的智能感知和智能决策。

前言由于各类信息技术的发展，尤其是物联网产业进入规模化落地的初期，边缘计算已经提上了产业界议事日程，而随着人工智能在边缘计算平台中的应用，加上边缘计算与物联网“端-管-云”协同推进应用落地的需求不断增加，边缘智能成为边缘计算新的形态，使能物联网应用。

“将在外，君命有所不受”是非信息时代边缘智能的一种表现形式，主要是针对现场瞬息多变的战况产生的。

而物联网的各类业务应用场景就像多变的战况一样，直接驱动边缘智能的进步，这方面主要是各类网络传输场景和应用特征产生的场景，对边缘智能形成直接需求；另外，边缘智能产业链上游各参与方投入大量资源进行技术研发，从供给方面给边缘智能打下基础。

边缘智能产业生态架构已形成，主要有两类参与者，第一大类涉及到边缘智能技术、产品、解决方案等核心业务的研发、生产、经营、应用闭环的流程，涵盖边缘载体供应商、边缘业务运营商、服务提供商和最终用户；第二大类主要是为边缘智能这一闭环流程提供研发、标准制定、产业组织等服务，对应的是一些科研机构开展边缘智能各个课题研发，标准化组织推出边缘智能端到端标准和参考架构，以及行业协会、联盟促进整个产业合作共赢，降低产业的碎片化。

目前，边缘智能已经在智能城市、智能工业、智能社区、智能家居、车联网等大量的垂直行业中形成示范应用，给垂直领域带来新的价值，产业链各方也在探索B2B2C、B2B等多种类型的商业模式。

不过，边缘智能依然处于发展的初级阶段，技术、业务、商业模式等各方面的挑战仍然具有不确定性，接下来需要在标准化、产业联盟、场景驱动、产业链协同、安全隐私等方面做好工作，推动边缘智能的规模化落地。

本报告在物联网的框架和视角下，对边缘智能产业进行解读，希望对业界能够起到一定参考作用。

一、边缘智能概述近几年，随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，以及各种应用场景的不断成熟，越来越多的数据需要上传到云端进行处理，给云计算带来的更多的工作负载，同时，由于越来越多的应用需要更快的反应速度，边缘智能应运而生。

晶晨股份：业务情况：机顶盒、电视、AI音视频终端三大产品线晶晨半导体（上海）上海股份有限公司，成立于2003年7月，是全球布局、国内领先的集成电路设计商，主营业务为多媒体智能终端SoC 芯片的研发、设计与销售，芯片产品主要应用于智能机顶盒、智能电视和AI 音视频系统终端等领域。

目前公司业务已覆盖中国大陆、香港、美国、欧洲等全球主要经济区域，产品遍及全世界80多个国家和地区。

从具体产品来看，（1）公司智能机顶盒系列芯片主要应用于IPTV机顶盒和OTT机顶盒，前者已成功应用于国内三大电信运营商，后者则在全球范围内积累了小米、阿里巴巴、Amazon等合作伙伴。

根据格兰研究数据，2018年公司在我国IPTV/OTT机顶盒芯片市场份额位列第二（32.6%），仅次于海思半导体。

（2）公司智能电视系列芯片已在小米、海尔、TCL、创维等知名企业进行大批量的应用。

2018年，公司智能电视SoC芯片出货量超过2000万颗，位居国内市场前茅。

（3）公司AI音视频系统芯片主要分为音频和视频两个细分系列，应用的终端产品主要包括智能显示、智能监控、智能音箱、智能音视频控制中心等，合作客户包括百度、小米、若琪、Google、Amazon、JBL、Harman Kardon等全球相关知名企业。

其中，小米小爱音箱、百度小度音箱和Google Home Hub等产品的销量在全球范围内名列前茅。

图6：公司2018年突出成就数据来源：招股说明书图7：公司智能机顶盒系列芯片应用领域的部分终端产品图8：公司AI音频系统终端芯片应用领域的部分终端产品数据来源：招股说明书数据来源：招股说明书历史财务表现：呈现快速增长趋势近年来，公司业绩呈现快速增长趋势，2016年至2018年公司主营业务收入年复合增长率为43.56%，净利润年复合增长率为96.64%。

2018年公司实现营收23.69亿元，净利润2.82亿元。

分产品来看，公司智能机顶盒芯片业务收入基本保持稳定，但收入占比逐年下降，截止2018年报告期末，销售收入占营业收入的比例下降至55.62%；智能电视芯片业务收入持续增长，销售收入从2016年的17.82%增长至2018年的33.13%；此外，AI音频系统终端芯片业务从2017年开始成为公司第三大收入来源，其收入占营业收入的比重快速增加，是公司未来营业收入增长的重要来源。

(完整)中国联通边缘计算技术白皮书编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)中国联通边缘计算技术白皮书）的内容能够给您的工作和学习带来便利。

同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。

本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为(完整)中国联通边缘计算技术白皮书的全部内容。

目录1概述 (1)1.1 白皮书愿景及目标 (1)1。

2 白皮书状态 (2)2MEC驱动力及挑战分析 (3)2.1 行业及市场发展需求 (3)2.1.1......................................... 业务及技术驱动 32。

1.2 ........................................ 商业及产业驱动 4 2。

2 电信运营商网络挑战分析. (6)2.2.1...................... 竖井式网络架构难以满足业务发展需求 62。

2.2 ............... ICT融合驱动运营商改变“哑管道运营”格局 6 3中国联通MEC平台能力和应用需求. (8)3。

1 MEC平台能力需求 (8)3。

1.1 ................................................ 业务域 83。

1。

2 ............................................... 管理域 93.2 MEC典型应用需求 (10)4中国联通LTE网络MEC部署策略 (14)4。

1 LTE网络MEC组网架构 (14)4。

2 中国联通LTE网络MEC部署方案 (14)4.2。

1 .............................................. 部署位置 144。

云计算与边缘计算的协同在当今数字化的时代，云计算和边缘计算已经成为了推动科技发展和创新的重要力量。

它们各自具有独特的优势和适用场景，而两者的协同更是为各种应用和服务带来了更强大的支持和更出色的性能。

云计算，就像是一个超级强大的中央大脑，拥有巨大的计算能力和海量的存储资源。

通过互联网，用户可以随时随地访问云计算平台上的各种服务和数据。

想象一下，一家企业不再需要自己搭建庞大的数据中心，而是可以将所有的数据处理和存储任务交给云服务提供商，这不仅节省了硬件成本，还能享受到专业团队的维护和管理服务。

云计算的优势在于其强大的集中处理能力，可以应对大规模的数据处理和复杂的计算任务。

比如，大型的数据分析、人工智能模型的训练等，都能在云计算环境中高效完成。

然而，随着物联网技术的迅速发展，边缘计算应运而生。

边缘计算更像是分布在各个角落的“小脑”，靠近数据源和用户终端进行数据处理和计算。

为什么需要边缘计算呢？这是因为在一些场景中，比如自动驾驶、工业自动化控制等，对数据处理的实时性要求极高。

如果将数据传输到云端进行处理再返回结果，可能会因为网络延迟而导致严重的后果。

边缘计算能够在本地快速处理数据，及时做出决策和响应，大大降低了数据传输的延迟和带宽压力。

那么，云计算和边缘计算是如何协同工作的呢？让我们通过一个实际的例子来理解。

假设我们有一个智能工厂，工厂里有大量的传感器和设备，不断地产生着海量的数据。

这些数据包括设备的运行状态、生产线上的产品质量检测数据等。

首先，一部分实时性要求较高的数据，比如设备的故障预警、生产线上的紧急停机信号等，会在边缘计算节点进行快速处理和决策。

边缘计算节点能够在毫秒级的时间内做出响应，确保生产的安全和稳定。

同时，另一部分数据，如长期的生产数据统计、质量趋势分析等，则会被传输到云端进行更深入的分析和挖掘。

云端凭借其强大的计算能力和丰富的数据分析工具，可以发现数据中的潜在规律和趋势，为工厂的优化生产、降低成本提供决策支持。

云计算与边缘计算协同九大应用场景随着物联网和移动互联网的快速发展，云计算和边缘计算作为两种不同的计算模式，正在成为新一代信息技术的重要支撑。

云计算以其高效、灵活和可扩展性的特点，可以为用户提供强大的计算和存储能力，而边缘计算则通过将计算和存储功能下沉至网络边缘，实现了低延迟和高可靠性的计算。

在当前信息化进程高速发展的大背景下，云计算和边缘计算有着各自独特的应用场景，二者之间可以协同工作，共同实现更加广泛和深入的应用。

以下是云计算与边缘计算协同的九个主要应用场景：1.物联网（IoT）：物联网是连接和交互的设备和对象网，其中的设备可以通过云计算平台来进行集中管理和控制，边缘计算则可以提供物联网设备之间的本地通信和任务协同。

2.智能城市：云计算可以为智能城市提供大数据分析和智能决策支持，而边缘计算则可以为智能城市的传感器和执行器之间提供实时的低延迟通信和协同能力。

3.工业自动化：云计算可以为工业自动化系统提供集中化的数据存储和处理能力，边缘计算则可以实现工业控制设备之间的实时通信和协同。

4.虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：云计算可以为虚拟现实和增强现实应用提供强大的计算和图形处理能力，而边缘计算可以实现VR/AR设备和服务器之间的实时低延迟通信。

5.无人驾驶和智能交通：云计算可以为无人驾驶和智能交通系统提供大规模、高性能的图像和语义数据分析能力，边缘计算则可以为车辆和交通设备之间提供实时的通信协同。

6.医疗健康：云计算可以为医疗健康系统提供大规模的医学数据存储和处理能力，边缘计算则可以实现医疗设备之间的实时监测和协同。

7.大规模传感器网络：云计算可以为大规模传感器网络提供强大的数据存储和处理能力，边缘计算则可以在网络边缘实现传感器之间的实时数据交换和汇聚。

8.智能农业：云计算可以为智能农业系统提供大规模的农业数据存储和处理能力，边缘计算则可以实现农业设备和传感器之间的实时通信和协同。

9.高性能计算：云计算可以为高性能计算应用提供强大的计算和存储能力，边缘计算则可以通过将计算任务下沉至网络边缘，实现低延迟和高吞吐量的计算。