定义
边缘计算（Edge Computing）在数据源附近进行数据处理，降低带宽与云端负载，支持实时告警与本地逻辑，适用于 IIoT、安防 AI 分析等场景。
架构与价值
边缘计算将算力下沉至网关、工控机、摄像头等边缘节点，数据在本地完成采集、过滤、分析、存储，仅将结果或异常数据上传云端。优势包括：降低回传带宽与云端成本；减少时延，满足工业控制、安防告警等实时需求；本地处理可保障数据隐私与离线可用性。与云计算形成"云边协同"架构，边缘负责实时与本地逻辑，云端负责全局分析与模型训练。
与通信模组的结合
边缘网关、工业路由器等设备通常内置 4G/5G 模组，实现现场设备联网。边缘计算节点在本地运行协议解析、数据聚合、规则引擎、轻量 AI 推理等，模组负责将处理后的数据上传、接收云端下发的配置与模型。在弱网或断网场景，边缘节点可独立运行，待网络恢复后同步数据，提升系统鲁棒性。
典型应用
工业 IIoT 中，边缘网关采集 PLC、传感器数据，本地做异常检测与告警；安防场景中，智能摄像头在边缘完成人脸识别、行为分析，仅上传告警事件；车联网中，路侧 RSU 在边缘处理 V2X 消息，减少云端往返时延。通信模组是边缘节点与云端连接的桥梁，其稳定性直接影响边缘计算的协同效果。