物联网 (IoT) 和IoT 边缘计算多年来一直在科技界引起轰动。如今，IoT 和边缘计算将在未来十年内实现飞速发展，其推动因素包括人们希望从遥远地方的设备中获得洞察力，以及对运营效率和投资回报率的需求。
想了解如何在业务中利用IoT ？您来对地方了。本文通过深入探讨IoT 重塑企业数字运营的十种具体方式，来探讨它的变革力量。
无论您是在制定一项长期计划，将IoT 和边缘计算整合到您的业务运营中，还是仅仅想了解一些新知识，我们都为您提供了一系列可能会经历快速发展的有趣行业和用例。让我们深入了解！
主要收获
- IoT 计算在更接近连接设备（如传感器、机器和网关）的位置处理数据，使企业能够实时采取行动。
- 通过在数据到达云端前进行过滤，它有助于降低延迟、提高可靠性、增强安全性并降低带宽成本。
- 企业通过边缘计算在公用事业、制造业、医疗保健、零售、交通运输和农业等领域实现运营转型，借助更快的洞察与自动化提升效率。
- 最佳边缘策略融合本地智能与集中化可视性，借助混合云工具实现大规模分布式设备的统一管理与安全防护。
物联网如何连接我们的世界
IoT 物联网是由嵌入传感器、软件和连接功能的联网设备组成的网络，这些设备能够收集和交换数据。IoT 的功能推动了业务效率的提高，是物联网取得巨大发展的根本原因。事实上，Statista 预测，到 2030 年，IoT 市场的收入将达到 6216 亿美元，比 2020 年翻了三番。
IoT 这些设备包括日常用品（如Vonage商务电话或家庭自动化设备）、联网汽车、机器人、工业监控和自动化设备以及为城市提供能源和水的关键基础设施。其基本主题是，这些设备可以通过无线网络相互通信，从而带来一系列好处，如工业 4.0 应用中的真正自动化、远程基础设施管理和边缘智能。
边缘计算正在重塑多个行业的商业运营模式。尽管其实施需要审慎考量，但在数字时代，企业仍可通过多种方式利用边缘智能。
IoT 和IoT 企业有哪些关键优势？
在探讨具体优势之前，有必要先定义什么是边缘计算——以及它如何 IoT 计算 如何将其应用于联网设备。
- 边缘计算：一种分布式计算模型，数据在靠近其源头（设备、网关、路由器）的位置进行处理，而非在集中化的云端。
- IoT 计算：将边缘计算应用于IoT 实现设备端或设备附近的实时分析、自动化及安全控制。
基于此，让我们深入探讨边缘计算为IoT 带来的商业优势——尤其是在需要速度、可靠性和安全性的环境中。
以下是您应该了解的IoT 边缘计算的主要优势：
- 减少延迟：通过在更靠近边缘设备的地方处理数据，可以最大限度地减少将数据发送到远程服务器进行处理的延迟。这对于需要近乎瞬时响应才能正常运行的实时应用（包括许多 IT 设备）来说至关重要。
- 带宽优化：边缘计算减少了向云端传输大量原始数据的需要，因为它只发送相关或汇总数据。这有助于优化带宽使用，减少网络拥塞，进而降低运营成本。
- 增强技术可靠性：利用边缘计算，即使没有互联网连接，关键应用程序也能继续运行。本地处理和决策能力可使系统继续运行，确保业务连续性。
- 改善数据隐私和安全性：边缘计算IoT 设备在本地处理敏感数据，而不是将其发送到云端，从而减少了敏感数据的暴露。这种模式对数据保护至关重要的行业很有吸引力，如医疗保健、金融、公用事业和基础设施等，在这些行业，网络攻击可能造成灾难性后果。
- 获取实时见解：通过在边缘分析数据，您的企业可以立即获得洞察力并及时采取行动。这样就能加快响应速度、主动维护和提高运营效率。
简而言之，IoT 设备中的边缘计算使企业能够将计算能力掌握在自己手中，并在数字时代提高运营效率。如今，网络范围内的管理工具可以提供"单一窗口"，以便从整个网络获得洞察力和即时通知。例如，通过Digi Remote Manager®，您可以在一个单一的智能网络管理界面上跟踪和管理所有IoT 设备。
何时应选择边缘计算而非云计算？
边缘计算与云计算是互补而非竞争的关系。选择合适的模式取决于决策所需的时效性、数据的生成位置以及系统运行的可靠性要求。
在以下情况下使用边缘计算：
- 您需要实时或近实时响应，例如用于自动化、安全系统或预测性维护。
- 设备在远程或带宽受限的环境中运行，且连接状态时断时续。
- 大量数据（视频、传感器流、遥测数据）应在传输前进行本地过滤或分析。
- 隐私、安全或监管要求需要敏感数据保持靠近其来源。
在以下情况下使用云计算：
- 您需要集中式分析、长期数据存储或跨站点可见性。
- 工作负载对延迟不敏感，能够容忍网络延迟
- 您正在整合来自多个地点的数据，以支持商业智能、报告或人工智能模型训练。
在以下情况下采用混合边缘到云模型：
- 地方系统必须立即行动，但洞见仍需集中共享。
- 您需要边缘智能与基于云的监控、编排和更新相结合
- 分布式资产的可扩展性、可见性和控制力与本地自主性同样重要
实际上，大多数IoT 都采用混合架构——在边缘处理关键数据，同时将云端作为集中控制和分析层。
IoT 和边缘计算改变业务运营的 10 种方式
为了说明IoT 在上述业务中的优势，让我们来探讨十个重要的使用案例，看看边缘计算IoT 技术是如何成为数字化转型的强大驱动力的。
1.智能电网
IoT 通过传感器和通信设备网络连接发电厂、变电站和电表等各种能源资产，实现智能电网系统。这些IoT 设备收集有关能源生产、消费模式和电网状况的实时数据。
IoT 实践应用：内置通信模块的智能电表
例如，配备IoT 智能电表能够在特定时间间隔测量能源使用情况，并通过无线方式传输数据。这些数据使公用事业公司能够优化能源分配、平衡负荷并检测故障，从而实现更高效的能源管理并降低成本。
- 业务成果：缩短停电时间，提高电网可靠性，提升运营效率
- 边缘优势：本地处理可实现更快的故障检测和自动化响应，无需云端延迟
- 典型设备：智能电表、电网传感器、边缘网关/路由器、SCADA连接控制器
2.环境监测
内置传感器和数据记录器的IoT 在环境监测中至关重要。这些设备能够收集从空气质量、水质和土壤状况到生物多样性指标等各类数据。
设备可以收集和分析这些数据，只有当数据超过阈值水平时才会向外部系统发出警报。例如，支持IoT 的空气质量传感器可以实时测量污染物水平，使当局能够确定污染热点并立即采取纠正措施。
IoT ：葡萄园环境传感器的安装
设备可以收集和分析这些数据，只有当数据超过阈值水平时才会向外部系统发出警报。例如，支持IoT 的空气质量传感器可以实时测量污染物水平，使当局能够确定污染热点并立即采取纠正措施。
- 业务成果：提升安全性、遵守环境法规、并更快响应危险事件
- 边缘优势：边缘分析技术能即时筛选并标记异常状况，即使在网络连接受限的偏远地区也能实现。
- 典型设备：空气/水质传感器、气象站、边缘网关、蜂窝路由器
- IoT 实践应用：环境传感器将数据传输至本地计算单元，该单元在阈值被突破时触发警报，并仅向上游传输相关数据。
3.互联楼宇和楼宇安全
建筑业的最新趋势之一是向互联建筑转变。
在这些智能建筑中，人体感应器可检测人员存在状态，通过自动调节照明和暖通空调系统实现能源使用优化。智能温控器运用IoT 学习用户偏好，并据此调整温度设置。
最后，IoT 监控摄像机可提供实时视频画面和警报，以加强安全和远程监控。
IoT 实践应用：通过分布式安防摄像头实现制造工厂的安全监控
- 业务成果：通过实时运营可视性降低能耗、提升安全水平并增强公共服务能力
- 边缘优势：边缘设备本地控制建筑与城市系统，实现更快的响应速度、更高的运行时间以及更低的带宽消耗。
- 典型设备：暖通空调传感器、照明系统、交通传感器、监控摄像头、边缘网关/路由器
- IoT 实践应用：建筑系统将数据流传输至边缘设备，这些设备在本地优化能源使用并管理关键操作，同时将聚合数据同步至城市平台。
4.供应链管理
IoT 设备可部署在整个供应链中，提供实时可视性和跟踪。
附在产品或包装上的射频识别（RFID）标签可在供应链的各个阶段进行准确识别和跟踪。GPS 追踪器可监控货物的位置和移动情况，使企业能够优化物流，并为客户提供实时装运更新信息。
同时，温度传感器通过监测储存和运输过程中的温度条件，确保易腐货物的完整性。
IoT 在实践中的应用：附着于单个产品或托盘上的射频识别标签
- 业务成果：减少延误、防止损失，并提升库存准确性和交付表现
- 边缘优势：边缘计算支持实时追踪与状态监测（温度、位置、振动），无需依赖持续的云端连接。
- 典型设备：GPS追踪器、冷链传感器、智能集装箱、车载网关、蜂窝路由器
- IoT 实践应用：车队与货运传感器将数据流传输至边缘网关，该网关负责验证设备状态、触发异常警报，并在网络连接可用时同步汇总数据。
5.自动驾驶汽车
技术正在改变我们与他人互动和开展日常活动的方式。其中一个令人兴奋的应用案例就是自动驾驶汽车。
IoT 通过连接各类车辆组件和系统，在实现联网汽车和无人驾驶汽车方面IoT 关键作用。摄像头和激光雷达扫描仪等设备收集车辆周边环境数据，包括道路状况、障碍物及交通模式。
IoT 实践应用：采用激光雷达扫描仪、传感器及联网车辆技术的自动驾驶汽车
车载计算机对这些数据进行实时处理，就导航、速度和驾驶行为做出明智的决策。通过先进的IoT 技术，自动驾驶汽车可以优化路线、提高燃油效率并加强道路安全。
- 业务成果：提升安全性、减少事故发生，并为互联与自动驾驶出行系统实现更快速的决策支持。
- 边缘优势：边缘计算支持超低延迟决策循环（物体检测、导航、危险响应），无需依赖云端处理
- 典型设备：车辆传感器（激光雷达、雷达）、车载计算单元、路边边缘网关、5G/蜂窝路由器
- IoT 在实践中的应用：车辆与路侧系统在本地处理传感器数据以实现即时响应，同时仅发送汇总的遥测数据用于长期分析和车队优化。
6.客户服务
IoT 正通过提供先进功能和能力，改变呼叫中心的运营模式。例如， 网络电话功能 集成IoT 呼叫中心IoT 优化通信流程，例如呼叫路由、通话录音和智能通话分析。
IoT 实践应用：搭载先进呼叫中心技术的VoIP电话系统
这些功能提升了客户互动的效率与成效，使客服人员能够提供个性化服务并提升客户满意度。此外IoT 技术的呼叫中心解决方案通过实时数据与分析，为客服人员提供有价值的客户洞察，使其能够提供更精准、更主动的支持服务。
- 业务成果：通过主动支持提升客户满意度、降低流失率并加快问题解决速度
- 边缘优势：边缘计算支持实时监控和本地分析，使服务问题能在影响客户前被及时发现并解决。
- 典型设备：联网产品、传感器、边缘网关、远程监控系统、服务仪表盘
- IoT 实际应用：设备持续向边缘平台发送运行和性能数据，该平台会标记异常行为并触发警报或自动支持措施。
7.医疗保健
IoT 通过实现远程患者监测和互联医疗设备，IoT 医疗保健行业。
生物传感器和医疗植入物等可穿戴设备可收集患者的实时健康数据，并将其安全地传输给医疗服务提供者。这样，医生就可以持续监测生命体征、用药和管理疾病。
IoT 它还促进了远程医疗服务，实现了虚拟会诊和远程诊断。智能胰岛素泵或心脏监护仪等联网医疗设备可确保准确及时的医疗干预。
这就意味着，你可以让世界另一端的医生为你看病。
IoT 在实践中的应用：可监测步数、心率及其他指标的医疗可穿戴设备。
- 业务成果：改善患者预后，降低再入院率，并实现更安全的远程医疗服务。
- 边缘优势：边缘处理支持近实时监控、隐私保护分析，即使云端访问受限也能保持不间断运行
- 典型设备：可穿戴设备、医疗监护仪、边缘网关、安全路由器、医院IoT
- IoT 实践应用：患者数据在本地处理以实现快速警报（如生命体征异常），仅将关键数据安全传输供临床医生审核。
8.预测性维护
IoT 预测性维护策略利用设备数据实时监测技术设备的运行状态。这些传感器收集温度、振动和能耗等多种参数的数据。
通过使用机器学习算法分析这些数据，企业可以识别表明潜在设备故障的模式和异常。这种积极主动的方法可以及时进行维护干预，减少停机时间，延长设备使用寿命。
IoT 实践应用：工业机械状态监测
- 业务成果：减少停机时间，延长设备使用寿命，降低维护成本
- 边缘优势：边缘处理通过实时本地分析振动、温度和性能数据，实现早期故障检测
- 典型设备：状态监测传感器、工业网关、边缘计算机、机器控制器
- IoT 实践应用：设备传感器将遥测数据流传输至边缘设备，该设备执行本地模式检测，仅将异常情况或汇总分析结果发送至云端。
9.农业作业
IoT 通过精准农业技术改变我们所知的农业形态。
例如，自主记录站可提供有关土壤条件、天气状况和模式以及作物健康的实时数据。农民可以远程访问这些数据，并就灌溉计划、施肥和病虫害防治做出明智的决定。
现代蜂窝路由器的出现使可靠的连接成为可能，即使是在传统有线布线不合理的环境中，例如在农业环境中。
这样，IoT 支持的农业作业就能优化资源利用、减少环境影响并提高作物产量。
IoT 实践应用：农业领域的土壤湿度与设备监测装置
- 业务成果：提高作物产量，减少水肥浪费，提升可持续性
- 边缘优势：边缘系统能在互联网接入不稳定的广阔乡村环境中实现本地决策与自动化。
- 典型设备：土壤湿度传感器、无人机、灌溉控制器、坚固型边缘路由器/网关
- IoT 实践应用：现场传感器与灌溉设备连接至边缘网关，该网关可优化浇灌计划并定期向集中系统发送报告。
10.零售业务
IoT IoT 智能货架和信标等设备可提供实时库存跟踪，使零售商能够有效管理库存水平，减少缺货情况。
企业可以利用动态二维码为客户创造互动和吸引人的体验，让他们通过智能手机扫描二维码获取产品信息、促销活动和特别优惠。
此外，IoT 还可通过 RFID 自助结账或移动支付解决方案等技术实现无缝结账体验。您可能需要在 下一个网站标记中注意这一功能，以提高 网站的可访问性。
事实上，您会发现IoT 设备在零售业务核心的各种应用中使用了边缘计算技术。从自助服务亭到实现安全金融交易连接所需的顶级连接，IoT 技术是现代商业的核心。
IoT 实践应用：配备RFID技术的智能货架，可实时追踪库存水平
- 业务成果：通过更智能的门店运营，防止缺货、减少损耗并提升客户体验
- 边缘优势：本地分析技术能从摄像头、RFID系统和销售点数据中快速获取洞察，无需云端延迟。
- 典型设备：RFID读写器、智能货架、摄像头、POS系统、边缘服务器/网关
- IoT 实践应用：店内设备将数据发送至本地边缘平台，该平台负责追踪库存水平、识别异常情况并自动触发补货警报。
边缘计算实施检查清单
成功部署IoT 计算不仅需要在网络边缘增加计算能力。请使用以下检查清单来规划、试点并扩展边缘战略，从而实现真正的业务价值。
- 识别延迟敏感型用例：优先关注需要实时响应、本地自动化或在连接中断期间持续运行的工作流程。
- 定义哪些数据必须在本地处理：根据性能、隐私或法规要求，确定哪些数据应保留在边缘端，哪些数据可发送至云端进行聚合与长期分析。
- 选择合适的边缘硬件：选择支持您的计算需求、环境条件和连接要求的网关、路由器或边缘计算机。
- 规划连接性和故障转移：采用蜂窝网络、以太网或Wi-Fi设计可靠通信方案，通过冗余机制支持远程或关键任务环境。
- 从第一天起就保障设备安全：实施设备认证、加密、访问控制和安全启动，以保护边缘系统在其整个生命周期中的安全。
- 为离线和降级运行设计：确保边缘应用程序在云连接不可用时仍能持续运行，并实现本地数据存储。
- 集中监控与管理：通过统一平台监控设备健康状况、部署更新、管理配置，并保持对分布式边缘资产的可视性。
- 从试点开始，有计划地扩展：在跨站点或跨使用场景扩展之前，先在有限范围内部署中验证性能、安全性和运营流程。
IoT 常见问题解答
边缘计算能解决哪些业务问题？
边缘计算助力企业应对高延迟、网络不稳定、云数据成本过高及响应迟缓等挑战。通过本地化数据处理，组织能够实现实时决策、提升系统运行时间、增强安全性，并在偏远或关键任务环境中高效运作。
边缘计算如何降低延迟？
边缘计算通过消除将数据发送至远端云数据中心进行处理的需求来降低延迟。分析和决策逻辑在本地运行——通常仅需数毫秒——使其成为自动化、安全系统、预测性维护和实时监控等应用的理想选择。
哪些行业最能受益于边缘计算？
拥有分散式资产和时效性操作的行业获益最大，包括公用事业、制造业、医疗保健、交通运输、零售业、农业及智慧城市。这些场景通常需要实时洞察、本地自主决策能力，以及在网络连接受限时仍能保持可靠运行。
边缘计算比云计算更安全吗？
边缘计算通过将敏感数据保留在更接近其源头的位置，并减少网络传输的数据量，从而增强安全性。本地处理结合加密、设备认证和访问控制，可帮助组织满足隐私和法规要求。实践中，当边缘与云在精心设计的混合架构中协同工作时，安全性达到最强状态。
边缘计算设备的例子有哪些？
常见的边缘计算设备包括IoT 、工业路由器、嵌入式计算机和坚固型边缘服务器。这些设备从传感器、机器或摄像头收集数据，在本地进行处理后，将选定的数据转发至云平台进行集中分析与管理。
组织如何大规模管理边缘设备？
大规模管理边缘设备通常需要集中式工具来实现监控、配置、安全更新和生命周期管理。尽管数据处理在本地进行，基于云的管理平台却能通过单一界面实现对数千台分布式边缘设备的可视化管理与控制。
边缘计算的主要挑战是什么？
主要挑战包括管理大量分布式设备、确保安全性和更新的一致性、将边缘系统与云平台集成，以及设计兼顾本地自主性与集中监管的架构。通过合理规划、标准化硬件和强大的设备管理策略，这些挑战均可得到有效应对。
结论
边缘计算正通过让企业更接近数据生成源处理IoT 来改变商业 格局—— 它能降低延迟、提升可靠性并增强安全性。通过将边缘端的本地智能与集中式云管理相结合，企业能够基于实时洞察采取行动，在远程或受限环境中高效运作，并更有效地扩展IoT 。在公用事业、制造业、医疗保健、零售、交通运输及农业等行业，边缘计算助力将分散数据转化为更快速的决策和可量化的运营改进。
通过促进从云计算到边缘计算的转变，物联网正在彻底改变我们在网上所做的许多事情。
这对企业意味着什么？在当今的数字环境中，它使您能够更好地控制自己的数字足迹，释放新的机遇，并带来许多好处，例如经济实惠和安全。
无论您从事哪个行业，您都有可能在不久的将来看到来自IoT 科技的某种形式的颠覆。
因此，下一次当你要求智能助理播放你最喜欢的音乐，用可穿戴健身追踪器检查你每天的步数，甚至用智能项圈追踪你的宠物时，请记住，你所体验到的只是这种技术有朝一日可能发展成什么样子的一小部分！
下一步工作
关于作者
Ryan 是一位屡获殊荣的文案撰稿人，拥有 20 多年与美国大型品牌、新兴创业公司和领先科技企业合作的经验。他的文案和创意帮助 B2B 营销、教育和软件行业的公司赢得了新的客户群，并取得了更好的业绩。您可以在以下网站找到他 LinkedIn.
编者注：本文最初发表于2023年10月，并于2026年3月重新发布。