智能制造是边缘计算在物联网中非常典型的应用领域，借助于边缘计算将促进 it 和 ot 系统的---融合。工业机器人是实现智能制造的基础，近几年工业机器人在市场呈现蓬勃发展的趋势。据统计，2016 年市场工业机器人消费总量达 87000 台，接近销量的近三分之一，是上工业机器人市场。工业机器人的应用领域主要集中在汽车制造、3c 行业、物流、金属加工、塑料和化工等行业，通过机器人完成搬运和上下料、装配和拆卸、焊接等工作环境---、自动化/执行精度和安全程度要求非常高的工作场景。工业机器人需要具备应对复杂的现场环境并结合当前工作流程进行综合分析和判断的能力，---边缘计算多少钱，以及与其他机器人协作完成复杂工作任务的能力。这些都需要机器人配备智能控制器以执行复杂的计算任务，而对于工厂环境使用几十、上百台机器人的应用场景，如果每台机器人都配备复杂的智能控制器，这将增加机器人的成本。但是如果采用边缘技术，把工业机器人的智能控制器功能集中部署在生产车间的边缘节点，在---时延的情况下还能实现集中控制，完成机器人之间的联动协同，可以---降低工业机器人的开发、部署和维护成本。
边缘计算之所以存在，是因为它承担了与云计算不同的功能。
在制造现场，产生的数据多样而繁杂，然而并非所有数据都需要上传到云端进行分析、处理。一方面带来流量、带宽的需求，背后是使用云服务的费用问题；此外，---边缘计算价格，公司对上传所有数据到云端也存在数据安全的担忧。
更重要的在于数据如何进行利用。现场的数据，有的是无效信息，譬如设备在生产间隔期间的数据，往往就不需要全部上传，---边缘计算产品，而是需要经过截取处理；有的数据需要---处理，譬如一些硬件产品的实时检测预警信息反馈要求在毫秒级，而上传到云端进行处理再反馈到现场的时延可能达到秒级，全部通过云端来分析就会------现场的生产效率，这就需要靠近数据源的边缘设备来进行处理。
将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张，得到了越来越广泛的共识。诸如联邦学习之类的概念，通过共享的预测模型进行协作学习这种方式，贵州---边缘计算，将标准集中式机器学习(ml)方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中，消解了对可实现ml能力的要求。5而各种---神经网络(dnn)，每天都在发展、以---地赋能基于边缘的处理功能。成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的ai不同的商机——例如：个性化购物，基于ai的助手;或在制造设施中进行预测分析。边缘/雾计算的应用，比如：车辆的自动驾驶;需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制;甚至是使用ml、可---地管理可再生能源的智能电网终端设备;以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。对于此类应用，成功实施ai的主要决定因素包括：成本效益低功耗可重构性/灵活性尺寸
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