未来几年，向边缘计算的转移将会参与。本文列出了其被证实可以提供低价值的畛域。
随着企业和消费者将更多设备衔接到互联网，随着超高速5G网络服务的笼罩范围扩展，以及随着组织谋求该技术带来的时机，边缘计算在企业中的经常使用正在急剧扩展。
以下是值得留意的边缘计算用例：
1、智能驾驶汽车
智能驾驶汽车是关键的边缘计算用例，由于只要当其能够实时剖析驾驶所需的一切数据时，才干安保牢靠地运转。但是，云中的实时剖析或者存在疑问;智能驾驶汽车在向云端发送数据时发生的数据量以及相应的提前或者性——甚至不足必要的衔接——或者象征着不安保的提前。这些车辆搜集的数据量惊人。行业对数据生成的估量差异很大，但其都将数据生成量定为TB级。
例如，环球电信钻研人员估量，智能驾驶汽车每小时可发生超越40 TB的数据。当然，5G将能够比现有4G网络处置更多的容量，但依然无法保障能够将一切数据传输到云端，以便依照智能驾驶车辆所需的速度启动处置。因此，导航、车对车通讯以及与新兴智能市区集成的关键义务处置须要车载计算才干和边缘数据核心。
2、智慧市区
市政当局还应用边缘计算来创立智能社区，并经过智能交通控制等配置来治理路途。边缘支持这一宽泛类别中的许多畛域。其可以协助市政当局，如交通机构、公共转型部门和私营运输企业，经过基于实时、实地状况的极速调整，更好地治理其车队和全体交通流量。例如，部署用于处置车辆数据的边缘计算平台可以确定哪些区域正在教训拥挤，而后从新调整车辆路途以减轻交通拥挤。
此外，市政当局，例如市区上班人员和区域布局者，可以部署边缘设备来处置来自电网、公共基础设备、公共设备、公家修建和其余场合传感器的数据，以立刻评价需求，并放慢照应速度。
3、安保性更强
边缘计算可以增强商业和消费者部署的安保性。组织可以经常使用边缘计算来成功视频监控和动物识别扫描以及其余监督和授权措施，其中须要实时剖析数据，以确认只要授权的团体和同意的优惠正在出现。
例如，企业可以经常使用带有光学技术的动物识别安保产品，经过边缘设备启动虹膜扫描，立刻剖析这些图像，以确认具备授权访问权限的上班人员的婚配。与此同时，视频门铃和安保摄像头号消费者安保产品雷同受益于边缘计算提供的实时剖析——通常以部署在家庭网络中的雾节点的方式。
4、医疗保健
医疗保健数据来自泛滥医疗设备，包含医生办公室、医院的医疗设备以及患者自己购置的消费类可穿戴设备。但一切这些数据并不须要转移到集中式主机启动剖析和存储——这个环节或者会形成带宽拥塞和存储需求激增。
雷同，边缘设备可以摄取和剖析来自端点医疗设备的数据，以确定哪些数据可以摈弃，哪些数据应该保管，更关键的是，哪些数据须要立刻采取执行。例如，思考来自心脏设备的数据;边缘设备可以保管一个程序，该程序旨在汇总反常读数以启动报告，但会立刻正告须要紧急处置的意外读数。边缘计算在医疗服务中也施展着关键作用，例如机器人辅佐手术，其中实时数据剖析至关关键。
5、制作和工业流程
工业物联网在制作工厂和其余此类行业中参与了数百万台衔接设备，以搜集无关消费线、设备性能和成品的数据。但是，并非一切数据都须要在集中式主机中处置，每个衔接的温度计的每个温度读数并不关键。在某些状况下，由于设备位置偏远，将数据移动到集中式主机(无论是在云端还是在本地)或者会十分低廉或无法能。在这种状况下，边缘计算将所需的处置才干带到须要的中央，这些边缘设备可以被编程为将聚合数据传输回中央系统，或在端点启动所需的操作。
此外，边缘计算提供了制作和工业运营所需的速度，其中智能化装配线极速移动，须要实时干预来处置疑问。边缘计算通罕用于支持预测性保养上班、动力效率方案、定制消费运转、智能制作和智能运营。工业高管还经常使用边缘计算作为物联网生态系统的一局部来监控、剖析和治理其工厂、工厂和办公室的动力经常使用状况。动力专用事业自身可以经常使用边缘技术来监控和治理自己的现场设备。
6、虚构和增强理想
与其余用例相似，虚构理想(VR)和增强理想(AR)都须要实时处置大型数据集，由于剖析中的任何滞后都会提前后续操作。这象征着在VR和AR的状况下，图像和指令会出现提前，在这些技术的经常使用大幅扩展的时刻，会形成蹩脚的、甚至在某些状况下甚至是不安保的用户体验。
员工经常使用这些技术来指点其成功义务并学习新流程、在校生用其来学习复杂的概念、团体用其来文娱和提高技艺。企业运行这些技术来成功共同和定制的体验，例如共性化的购物展现。当带宽限度、老本和隐衷疑问使得经常使用集中式处置才干成为一个蹩脚的选用时，边缘计算可以成功这些不同的体验。
7、增强上班场合安保
依据美国联邦劳工统计局(BLS)的数据，美国私营企业雇主报告2020年出现了210万起非致命工伤。美国劳工统计局的最新数据显示，2019年有5,333人因工伤死亡。但行业正在经常使用端点传感器、计算机视觉和人工智能以及边缘设备等技术组合来支持上班场合安保运行。
例如，企业可以经常使用现场员工的位置数据来执行COVID-19大盛行带来的社交距离要求，假设其移动或靠得太近，就会收回警报。由于此类位置数据在那一刻之后就没有任何价值，因此可以在边缘搜集和处置消息，而不是移动和存储在企业数据核心。
8、流媒体服务和内容交付
与边缘在增强理想和虚构理想用例中的经常使用相似，边缘计算支持视频流和内容交付的低提前要求。此外，其还为现有和新兴配置提供了良好的用户体验，如搜查配置、内容倡导、共性化体验和交互配置。
理想上，随着OTT流媒体平台成为散发内容的规范方式，媒体企业正在经常使用边缘计算来提供原创内容、现场优惠和区域内容，并提供完美的用户体验——正如消费者如今所希冀的那样。
9、增强客户服务
从银行业到批发业，各行各业的企业都在探求如何应用边缘计算向客户提供超共性化的体验和有针对性的广告。其还在开发经常使用边缘计算来支持新服务的方法，例如支持AR的交互式购物。
10、智能家居
随着家庭变得高科技，从支持人工智能的虚构助理到联网安保系统到智能扬声器，家庭生成和传输的数据量呈爆炸式增长，一切这些都参与了可用带宽的流量。位于家庭外部的边缘计算可以减轻服务提供商网络的压力，确保实时照应，并经过将更多家庭数据坚持在第三方系统之外来增强隐衷性。