一、核心区别：数据处理的位置不同

云计算就像把数据送到千里之外的超级大脑处理，所有计算都在远程数据中心完成。边缘计算则是让数据在产生的地方就近处理，比如工厂里的传感器自己就能分析数据。

举个栗子：智能安防摄像头如果用云计算，需要把每帧画面传到云端分析，既耗流量又延迟。而边缘计算版本可以直接在摄像头里识别人脸，只有发现可疑人员时才上报。

二、边缘计算的优势场景

优势：实时性强（工业机器人控制）、省带宽（油田设备监测）、隐私性好（医院病历处理）

真实案例：某汽车厂用边缘计算处理焊接机器人数据，将故障响应时间从2秒缩短到0.05秒，良品率提升15%。

适用痛点：当你的业务需要即时反应，或者网络条件差（如海上钻井平台），又或者数据传输成本高时。

三、云计算不可替代的价值

优势：存储空间无限（网盘服务）、算力弹性伸缩（双11电商）、全局数据分析（全国气象预测）

典型场景：某连锁零售品牌把全国500家门店的销售数据汇总到云端，通过AI分析发现南方地区下午茶时段甜品销量激增，随即调整了区域补货策略。

选择建议：需要处理海量历史数据、进行复杂模型训练，或者业务分布地域极广时，云计算仍是首选。

四、混合使用才是未来趋势

现在越来越多的企业采用"边缘端实时处理+云端深度分析"的组合拳。比如风电场的每台风机自主调节叶片角度（边缘计算），同时把所有运行数据传回云端预测维护周期（云计算）。

选择的关键是问自己三个问题：1) 数据时效性要求多高？2) 网络条件是否稳定？3) 是否需要全局视野？根据答案就能找到最适合的配方。