1. 边缘计算的核心技术：数据就近处理

边缘计算最核心的技术就是把计算能力从遥远的云端"搬到"离用户更近的地方。就像把超市开在小区门口，不用再跑大老远去市中心购物。关键技术包括边缘节点部署（比如5G基站、路由器）、轻量级容器化技术（把应用打包成小模块）、以及边缘AI芯片（让设备自己能做简单决策）。

典型案例是自动驾驶：如果所有数据都传回云端处理，遇到突发状况时，等云端指令传回来可能车祸都发生了。特斯拉就采用边缘计算，让车辆本地处理器能瞬间完成障碍物识别和刹车决策。

2. 客户最痛的三个点：延迟、带宽、隐私

工厂老板最头疼设备数据传云端的网络延迟，可能耽误0.1秒就导致百万损失；医院抱怨高清医疗影像上传太耗带宽；小区物业担心监控视频传到公有云会泄露业主隐私。

某智能制造企业就通过边缘网关解决问题：在车间部署边缘服务器，把质检识别响应时间从2秒降到0.05秒，带宽成本降低60%，所有敏感工艺数据根本不出厂区。

3. 落地关键：分层协同架构

边缘计算不是要取代云计算，而是形成"边缘设备-边缘服务器-云端"的三层协作。就像公司管理：简单问题一线员工（边缘设备）直接处理，部门经理（边缘服务器）协调区域事务，只有战略决策才上报总部（云端）。

智慧城市项目就是典型应用：路灯的传感器自己控制开关（边缘），片区服务器分析人流车流（边缘计算中心），全市交通调度才用云端大数据。杭州某区用这个方案，红绿灯调节效率提升40%，云端压力减少70%。