物聯網正在產生大量數據，企業可以通過各種方式利用這些數據，從增強客戶體驗以及產品的改進，甚至識別市場中的新業務模式和機會。如果他們要為消費者提供任何有意義的用途，一些物聯網產品的數據經過物聯網卡集在云中進行處理和分析已經變得有些力不從心。為了及時提供最大價值，通常必須在邊緣快速處理這些數據。

　　物聯網邊緣計算最常被引用的例子之一是車聯網，其中一些很快將獨立巡航在我們周圍的街道上。為了及時適應實時交通和道路安全條件，這些汽車不能簡單地將數據發送到遠程云中的計算節點，并希望在它們撞到某物或某人之前做出響應。在這種情況下，任何延遲都會產生不可挽回的后果，甚至會危及生命。如果要避免發生事故，聯網汽車必須迅速分析他們面前的信息。面對這一挑戰，汽車制造商正采取分布式方法，將微數據中心等計算資源轉移到邊緣附近，以實現近實時計算。

　　當然，一些物聯網設備能夠自己執行這種類型的邊緣計算，這就是為什么在我們連接的未來有許多令人興奮的可能性等待的原因。通過這樣做，他們可以通過僅通過物聯網卡傳輸對其制造商而言必不可少的數據來節省帶寬，而不是傳輸大量未處理的原始信息。物聯網設備還可以解釋和分析這些信息，準確傳達需要時所需的洞察力類型。這在工業設施等環境中尤其有價值，可以加強工廠的安全措施，同時減輕此類努力可能帶來的巨大成本。

　　正如任何安全專家所知，盡可能的減少數據傳輸可以提高安全性，否則數據容易受到可能具有惡意意圖的第三方的攔截和黑客攻擊。通過在物聯網設備中構建邊緣計算功能并允許它們自己處理盡可能多的信息，能夠兼顧安全角度或隱私角度。

　　國內物聯網卡交易平臺物聯卡之家表示，這些只是物聯網與邊緣計算相結合如何增加商機，使物聯網產品更具可行性，節省企業資金，甚至增強安全性和隱私的幾個例子。隨著機器學習變得越來越普遍，在邊緣增強物聯網功能的趨勢只會突飛猛進。為此，物聯網制造商已經在創建具有復雜計算能力的邊緣設備。這是一個令人興奮的發展，具有巨大的潛力。