物联网正在产生大量数据，企业可以通过各种方式利用这些数据，从增强客户体验以及产品的改进，甚至识别市场中的新业务模式和机会。如果他们要为消费者提供任何有意义的用途，一些物联网产品的数据经过物联网卡集在云中进行处理和分析已经变得有些力不从心。为了及时提供最大价值，通常必须在边缘快速处理这些数据。

　　物联网边缘计算最常被引用的例子之一是车联网，其中一些很快将独立巡航在我们周围的街道上。为了及时适应实时交通和道路安全条件，这些汽车不能简单地将数据发送到远程云中的计算节点，并希望在它们撞到某物或某人之前做出响应。在这种情况下，任何延迟都会产生不可挽回的后果，甚至会危及生命。如果要避免发生事故，联网汽车必须迅速分析他们面前的信息。面对这一挑战，汽车制造商正采取分布式方法，将微数据中心等计算资源转移到边缘附近，以实现近实时计算。

　　当然，一些物联网设备能够自己执行这种类型的边缘计算，这就是为什么在我们连接的未来有许多令人兴奋的可能性等待的原因。通过这样做，他们可以通过仅通过物联网卡传输对其制造商而言必不可少的数据来节省带宽，而不是传输大量未处理的原始信息。物联网设备还可以解释和分析这些信息，准确传达需要时所需的洞察力类型。这在工业设施等环境中尤其有价值，可以加强工厂的安全措施，同时减轻此类努力可能带来的巨大成本。

　　正如任何安全专家所知，尽可能的减少数据传输可以提高安全性，否则数据容易受到可能具有恶意意图的第三方的拦截和黑客攻击。通过在物联网设备中构建边缘计算功能并允许它们自己处理尽可能多的信息，能够兼顾安全角度或隐私角度。

　　国内物联网卡交易平台物联卡之家表示，这些只是物联网与边缘计算相结合如何增加商机，使物联网产品更具可行性，节省企业资金，甚至增强安全性和隐私的几个例子。随着机器学习变得越来越普遍，在边缘增强物联网功能的趋势只会突飞猛进。为此，物联网制造商已经在创建具有复杂计算能力的边缘设备。这是一个令人兴奋的发展，具有巨大的潜力。