1. 延迟更低，实时性要求高的场景不再卡顿

云计算要把数据传到千里之外的服务器处理，而边缘计算直接在设备附近处理数据。比如自动驾驶汽车，刹车指令晚0.1秒就可能出事故。某车企测试显示，用边缘计算时紧急制动响应比云计算快8倍，真正实现了"秒级反应"。

2. 带宽压力小，摄像头工厂不再烧钱

一家电子厂原来用云计算分析200个摄像头画面，每月流量费高达15万。改用边缘计算后，90%的视频在本地就完成分析，只上传异常片段，流量成本直降80%。对于监控、物联网这类海量数据场景，边缘计算就像在数据源头装了过滤器。

3. 隐私更安全，医疗数据不用"裸奔"上云

某三甲医院的CT影像包含患者面部信息，直接传云端有泄露风险。他们部署边缘服务器后，先在本地完成病灶识别，只把脱敏后的诊断结果同步到云。既保护隐私，又满足远程会诊需求，合规成本降低60%。

总结来说，边缘计算就像把计算能力"下沉"到前线，特别适合需要快速反应、数据量大或隐私敏感的场景。它不是要取代云计算，而是让技术架构更立体——就像打仗既需要后方指挥部，也得有前线作战单元。