1. 按部署位置分类：离数据源越近越好

边缘计算最直接的分类方式就是看它部署在哪里。比如设备边缘（直接嵌入摄像头、传感器）、网络边缘（基站或路由器旁）、区域边缘（商场或工厂的本地服务器）。举个例子，特斯拉的自动驾驶系统就是典型的设备边缘计算——所有图像识别和决策都在车载电脑完成，根本不用等云端响应，这样才能保证行车安全。很多工厂抱怨传统云计算延迟太高，设备出了问题云端指令半天传不回来，现在直接把算力下放到车间里的边缘服务器，响应速度直接从秒级降到毫秒级。

2. 按服务对象分类：谁用谁说了算

这个分类更关注服务对象的需求差异。运营商边缘（比如5G MEC）主要给广大用户提供低延迟服务，像AR游戏、4K直播；企业边缘则是给特定公司专用，比如沃尔玛用店内边缘服务器分析顾客动线；工业边缘更硬核，石油管道上的传感器能就地判断漏油风险。有个典型案例是煤矿企业，井下环境根本没法用云端AI识别瓦斯浓度，现在直接在矿用设备里装边缘计算盒子，危险预警速度比原来快20倍，还不用依赖网络信号。

3. 按功能类型分类：术业有专攻

有的边缘节点专门做数据过滤（比如只传异常体温数据到云端），有的是实时处理专家（像地铁闸机的人脸识别），还有的是存储专业户（像偏远地区的气象站数据暂存）。某连锁火锅店就吃过亏——所有分店的摄像头都把视频往云端传，结果每月光流量费就十几万。后来改用边缘计算，每家店本地服务器先完成客流统计和异常行为识别，只上传关键数据到总部，带宽成本直接砍掉80%。