随着物联网技术在环境中的快速发展，越来越多的城市基础设施和移动智能设备产生了计算需求，如杭州物联网城市场景中的各种智能基础设施。
因此，无处不在的计算需求使基本的计算服务不再是企业或组织的个人需求，而是整个社会发展的共同需求。无处不在的计算被称为泛计算，而边缘计算是通过大量的计算能力部署来实现泛计算的重要手段。
若将物联网的发展视为赋能万物的过程，则采用低功耗嵌入式芯片、传感器和低功耗无线传输技术(ZigBee、NB-物联网等)是赋予万物“感知”和“沟通”的能力，而边缘计算则是进一步赋予万物“思考”的能力。
图1显示了相应的“通信”、“感知”和“计算”能力支持技术，边缘计算是现有云计算和嵌入式计算的有益补充，预计将通过有限的资源物联网设备和高复杂的人工智能算法之间的差距，可以看作是形成“无处不在的计算”的“最后一公里”。
2.进一步改变人类的生产生活方式边缘计算的普及将产生大量的新计算业务（如自动驾驶、医疗保健、智能制造、通信感知、透明计算等），并对传统的生产生活方式产生重大影响。
想象一下，当前端设备（如手机、平板电脑等）与边缘服务器之间的延迟小于前端设备本身的计算和读写延迟时，前端设备不能再携带计算资源，只保留传感器和通信模块，不受前端设备操作系统和计算资源的限制，从而实现真正的“透明计算”。
不仅消费电子产品的形式会被逆转，而且各种原本没有计算能力的设备现在都有计算能力，如工厂装配线、城市路灯等。这将极大地促进整个社会生产和生活的自动化和智能化。
3.提高体验，降低能耗在物联网时代，各种物联网设备数量的急剧增长将直接导致传感和控制数据的爆炸性增长。图1-8显示了近五年网络数据量的变化趋势，显示了云计算中心的功耗。云中心的存储和传输消耗了大量的能源，甚至成为一些地区能源消耗的最大来源。
在边缘计算模式下，大量的前端设备数据不再集中在少数数据中心，而是“分布式”存储在每个边缘计算服务器上，这大大降低了流量需求，计算请求也分布在世界各地甚至家庭。这种新的泛在计算方法有望从根本上解决数据无限增长带来的能源瓶颈问题。
4.大大提高计算服务的安全性随着越来越多的嵌入式智能设备，隐私数据的安全性逐渐成为人们最关心的问题之一。与云计算不同，云计算将所有数据集中在云计算中心。在边缘计算中，用户数据仅直接上传到边缘服务器。数据传输通常是一个跳跃，或者经历一个非常短的网络路径。此外，边缘服务器的用户数量远低于云计算，大规模攻击的概率相对较低。
在一些边缘计算场景（如家庭智能路由网关）中，边缘服务器可以由用户独立拥有，从操作机制上避免数据与远程服务器的直接接触。
不仅如此，由于边缘计算延迟较低，各种隐私保护的计算方法也具有更广阔的应用前景。例如，谷歌提出的数据与服务器隔离的联邦学习(Federated Learning)框架在传统网络中的应用可能会带来很大的延迟，因此很难支持实时操作场景。
在边缘计算中，由于边缘服务器与用户之间的延迟很低，这种隐私保护机器学习算法可以支持更广泛的应用和服务场景。
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