一、边缘计算的核心技术是什么？

边缘计算的关键技术其实就是让数据"就近处理"的几把刷子。第一把刷子叫边缘节点，相当于在设备旁边放个小电脑（比如5G基站里的服务器）；第二把刷子是分布式计算，把任务拆成小块分给附近多个节点处理；第三把刷子是边缘AI，能让摄像头自己识别人脸不用传回云端。这些技术组合起来，解决了传统云计算"远水救不了近火"的问题。

二、为什么企业需要这些技术？

去年某连锁超市就吃过亏，他们的智能摄像头把所有视频传到云上分析，结果网络一卡顿，货架缺货警报延迟半小时才推送。用了边缘计算后，每个门店的摄像头自己就能识别缺货商品，10秒内触发补货提醒，库存周转率直接提升40%。这就是边缘计算解决的痛点：1）实时性要求高的场景（如工业质检）2）网络条件差的地区（如油田监测）3）数据隐私敏感的业务（如医院影像分析）。

三、典型场景怎么落地？

看看特斯拉的自动驾驶就明白了：它的边缘计算盒子能在0.1秒内识别前方障碍物，如果等云端计算，车早撞上了。还有个接地气的案例是小区智能垃圾桶，通过边缘计算判断垃圾满溢程度，只传"已满80%"的结果而非全部图像，一年省下90%流量费。实施时要注意三点：1）选对边缘硬件（工业场景要防尘防水）2）做好本地和云端的任务分工3）建立边缘设备管理体系。