一、靠近用户的边缘计算：本地响应快如闪电

这种边缘计算直接把算力放在用户身边，比如工厂里的工控机、商场里的智能摄像头。它的最大特点就是快，数据不用绕远路去云端处理，本地就能实时响应。比如自动驾驶汽车，刹车指令延迟超过0.1秒就可能出事故，这时候车载电脑就是最典型的前置边缘节点。

客户痛点：远程医疗会诊时，云端传输导致视频卡顿，医生看不清病灶细节。
解决方案：在医院机房部署边缘服务器，4K影像资料本地就能快速处理，专家异地诊断像看本地文件一样流畅。

二、区域性的边缘计算：中小型数据中心显身手

这类边缘计算相当于在小区里建了个菜鸟驿站，比去市中心的云仓库近得多。运营商在5G基站旁部署的微型数据中心就属于这种，覆盖一个城市或工业园区。比如智慧路灯联网管理，全市几十万盏灯的数据如果全传云端，光流量费就能让市政部门头疼。

使用场景：连锁超市的AI货架监控，每个分店视频在区域边缘节点先分析缺货情况，只把关键数据同步总部。
案例：某快递公司在华中区建立边缘计算中心，包裹分拣时效从3小时缩短到40分钟，每年省下千万级带宽成本。

三、行业云边缘计算：垂直领域的专属大脑

这是给特定行业定制的边缘计算，比如电网的变电站智能巡检、油田的钻井设备监测。它既不像本地设备那么分散，又不像公有云那么远，就像给行业配了个专属副驾驶。某车企的全国4S店都接入了这种边缘云，所有维修记录在本省边缘节点就能分析，不用把每辆车的故障码都传到总部。

客户痛点：风电场的传感器每分钟产生10GB数据，全部上传云端存储成本爆炸。
解决方案：在风电场集群中心建设边缘云，实时过滤无效振动数据，有效数据压缩后同步，存储费用直降70%。