1. 边缘计算的核心算法有哪些？

边缘计算的核心算法主要分为三类：实时数据处理算法、分布式机器学习算法和轻量化模型算法。实时数据处理算法比如流式计算（如Apache Flink）能在设备端快速过滤噪声数据；分布式机器学习算法（如联邦学习）让多个边缘节点协同训练模型而不上传原始数据；轻量化模型算法（如MobileNet、TinyML）则让AI模型能在资源有限的设备上运行。这些算法共同解决了云端计算延迟高、带宽占用大的痛点。

2. 智能工厂里的边缘计算实战案例

某汽车零部件厂曾面临设备故障预警延迟的问题——传统云计算方案从数据采集到云端分析需要15秒，导致次品率居高不下。引入边缘计算后，工厂在产线边缘网关部署了轻量级LSTM预测算法，将分析时间缩短到0.3秒。具体方案：振动传感器数据实时传输至边缘节点，通过预训练的异常检测模型即时判断设备状态，仅把异常事件上传云端。实施后设备停机时间减少67%，年节省维护成本超200万元。

3. 智慧城市中的交通流量优化方案

早高峰的路口红绿灯配时是个经典难题。某省会城市采用"边缘计算+强化学习"方案：在每个路口摄像头的边缘服务器部署DQN算法，根据实时车流自动调整信号灯。相比传统的中心化控制，边缘节点能实时处理视频流（使用YOLO目标检测），仅将车流统计结果上传交管中心。实施后主干道平均通行速度提升22%，特别在突发拥堵时（如交通事故），边缘节点能自主应急响应，不再依赖云端指令。

4. 客户最常踩的坑与避坑指南

很多企业误把边缘计算简单理解为"本地化部署"，结果遇到算法水土不服。比如某连锁超市在收银台部署人脸识别边缘设备，直接照搬云端的ResNet模型，导致设备频繁卡顿。正确做法是：先用知识蒸馏技术压缩模型，再结合边缘特性优化（如用TensorRT加速）。另一个常见痛点是算法更新困难，建议采用边缘-云协同架构，像手机APP一样支持增量更新，某物流企业通过这种方案使2000+边缘设备的算法迭代效率提升80%。