边缘计算（Edge Computing）是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法，这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。
好处：在边缘计算中，传感器数据不需要传输到汽车上或者云端的数据中心，来查看是否有什么东西影响了发动机的运转。
本地化数据处理和存储对计算网络的压力更小。当发送到云端的数据变少时，发生延迟的可能性，以及云端与物联网设备之间的交互导致的数据处理延迟就会降低。
这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务，它们包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU。
随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也很重要，它就是雾计算（Fog Computing）。边缘计算具体是指在网络的“边缘”或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。
换句话说，雾计算使得云更接近于网络的边缘，因此，根据OpenFog的说法，“雾计算总是使用边缘计算，而不是边缘计算总是使用雾计算。”
回到无人辅助驾驶场景：传感器能够收集数据，但不能立即对数据采取行动。例如，如果一名车辆工程师想要了解汽车车轴和刹车系统是如何运行的，他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否需要进行维修或替换。在这种情况中，数据处理使用边缘计算，但它并不总是即时进行的（与确定引擎状态不同）。而使用雾计算，短期分析可以在给定的时间点实现，而不需要完全返回中央云。
边缘计算指的是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。这些物或数据源头的一侧搭载着融合网络、计算、存储、 应用核心能力的边缘计算平台，为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算。
什么是边缘计算？边缘计算有什么好处？
边缘计算有以下好处：降低时延：因边缘云就近提供计算和网络覆盖，用户可以更快地获取所需的计算结果。
自行恢复：当网络出现异常问题甚至网络中断时，边缘云的节点可以实现本地自治和自恢复。
节约带宽：用户从边缘基础设施调取所需的计算结果或存储文件，仅需少数网络跳转。
自由调度：业务逻辑可以由中心云动态分发，具体在哪个边缘节点执行是可以调度的。
安全可靠：通过部署特定的数据访问策略，服务商可以为用户提供更加安全或合规的数据存储方案，以及与传统云计算一体化的安全防护能力。
在解释边缘计算前，我们先研究研究地球上一种奇怪的生物——章鱼。有研究人员感慨，“章鱼就像外星生物。”这是因为章鱼有很多区别于其他动物的地方。一个明显的特点是60%的神经元分布在八条腿上。一个大脑+多个小脑的分布式方式，让章鱼在捕猎时动作异常灵敏。
边缘计算与章鱼神经元分布方式十分相似。它可以在网络的边缘侧，为应用开发者和服务提供商提供云服务和IT环境服务。目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽
一种技术的诞生，往往是为了解决某一种问题，边缘计算也一样。传统云计算模式下，存在高延迟、网络不稳定和低带宽等问题。如果将部分或者全部处理程序，迁移到离用户较近的地点，便能解决这些问题，提高数据传输效率和稳定性。
边缘计算能干什么？
随着互联网的发展，数据量越来越大，如果将海量的数据，传输到云计算中心，并产生决策，显然不太现实。这时候边缘计算就能体现它的优势，数据不再需要传输到遥远的云端，在边缘侧就能解决。
边缘计算典型的应用领域：CDN、物联网（车联网）、区块链。本回答被网友采纳