也正因为如此，边缘计算就开始应运而生。
什么是边缘计算？
边缘计算刻意地提到边缘二字，但实际上并非如此。
边缘计算实际上是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务，是将数据的处理、应用程序的运行等由中心服务器下放到网络边缘的节点上。
咱们打个比方，如果说云计算是集中式大数据处理，那么，边缘计算可以理解为边缘式大数据处理——数据不用再传到遥远的云端，在边缘侧就能解决。
边缘计算的应用落地场景都有哪些？
归纳起来看，大致可以分为七大类应用场景。
第一类 - ICT融合
实际上就是IT跟CT的整合，其实OTII服务器解决了开放的问题，传统的一些基站的设备，还有核心网设备，更多的是一个黑盒、软硬件结合。如果要解耦，首先中间的接口要打开，像OPF的S接口，打开之后硬件跟软件完全耦合打开了，硬件要提供计算力，所以完全可以应用X86的服务器实现，因此原来CT的设备就可以用IT的设备来替代，这是ICT融合的很大的场景。未来在整个基站通信的建设投资上，实际上是每年会保持很高的数字投资的重点。
第二类 - 新一代的泛CDN
最近四年，中国的CDN有牌照企业的数量增长了25倍，预计在2025年的时候整个CDN市场大概是950亿，这是很大的市场，而且是一个高速增长的市场。未来会看到在边缘侧会有各种各样的应用场景需要CDN的加速，需要这个节点去部署去应用。
第三类 - 智能网联汽车
智能无人驾驶能够解决、长途运输、驾驶疲劳等问题。百度还有浪潮很多的合作伙伴也在路上已经开始做无人驾驶车辆的一些应用和识别。未来，实际上无人驾驶的车辆上每个上面都需要有一个智能计算终端，做路测的信息决策和分析；另外，封闭固定道路的运输和通勤车辆，解决最后一公里的问题。这个场景也在快速落地。未来无人驾驶的需求会增长差不多有9倍，是高速发展的市场。
第四类 - 工业互联网
工业互联网实际上是一个非常复杂的场景，因为每个工厂都不一样，意味着每个工厂都有自己的独特性和定制性，但是在工业互联网场景下面能看到一个很共性的场景就是做质检，产品的质量检测需要用人眼来去检测，这个场景实际上可以用AI技术来实现。2019年整个AI质检，软件服务市场大概有1.09亿美金，软件部署在AI计算力的硬件上,所以硬件匹配也会带来一个增长。
第五类 - 产业 AI
其实中国有各种各样的产业，在整个产业里面，我们看到头三位的能源、交通、零售及健康占了57%，这57%的头部产业里面会快速落地AI，比方说石油、油井行业，比方说电网，高压配电，这些场景实际上都是典型的AI应用的点。
第六类 - 城市治理
包括建筑工地的管理、渣土车管理问题，还有园区以及小区的一些管理问题，总结起来，可以说是“人机路厂区”，这个市场很大，万亿级。
第七类、各种各样的约1500亿的智能终端设备连入之后所产生了大量的计算力需求和存储需求。
