一、按部署位置分类：从云端到设备端的"三级梯队"

边缘计算最直观的分类方式就是看它"蹲"在离数据多远的地方。第一类是近云边缘，比如运营商在基站旁边搭的小机房，适合给全省用户提供低延迟直播服务；第二类是本地边缘，像工厂车间里放的服务器柜子，能实时处理机床传感器数据；第三类更绝，直接把算力塞进设备边缘，比如智能摄像头自己就能识别人脸。去年某连锁超市就用这招，让摄像头当场识别VIP顾客，比传数据到云端快了三倍。

二、按业务场景分类：对症下药的"行业定制款"

不同行业对边缘计算的需求就像不同病症需要不同药方。工业领域流行实时控制型，像汽车厂用边缘节点控制机械臂，动作误差能控制在0.1毫米内；零售业偏爱数据分析型，便利店的智能货架通过边缘计算即时统计商品拿取次数；最猛的是应急处理型，油田的边缘设备发现管道压力异常时，能在0.5秒内自动关闭阀门，比人工操作快了整整20倍。

三、按技术架构分类：组装电脑式的"模块化组合"

技术团队常像配电脑一样搭配边缘方案。雾计算相当于"入门套装"，用普通服务器组网就能处理社区安防数据；微云架构像"高性能整机"，把云计算能力浓缩到一台冰箱大小的设备里，很适合偏远地区的5G基站；现在最火的是serverless边缘，就像"即插即用U盘"，开发者在智能路灯上直接部署函数代码，某一线城市用这技术让路灯自动调节亮度，每年省电费380万。

其实这些分类方法就像不同的切蛋糕方式，关键是搞清楚：数据在哪产生？处理速度要多快？愿意花多少钱？下次遇到项目选型时，不妨先画张位置-场景-架构的三维坐标图，保准能找到最适合的那块"蛋糕"。