一物一码技术作为连接实体世界与数字世界的桥梁，已经成为企业实现产品追溯、营销创新的关键手段。而边缘计算技术的崛起，为一物一码数据采集带来了前所未有的变革。那么边缘计算到底是如何赋能一物一码数据采集，为产业升级与创新注入新动力的呢？

什么是边缘计算

边缘计算（Edge Computing）顾名思义，就是把计算的能力放到边缘，不再需要把计算传输到云端分析之后返还，而是可以赋予本地的设备（传感器）数据处理能力，支持快速处理和响应。边缘计算因其特有的优势，如低延迟、高带宽、安全性和实时数据处理能力，在多个行业中得到了广泛的应用。

对于物码体系应用而言，边缘计算的底层逻辑是基于将数据处理和分析的部分工作从中心化的云端服务器转移到网络的边缘，即靠近数据源的地方，如物联网数据设备、本地服务器等。这样做的主要目的是减少数据传输的延迟，提高处理效率，并减轻中心服务器的负担。

边缘计算和云计算的简要对比

云计算和边缘计算作为两大重要的计算范式，正在推动着信息技术的快速发展。云计算和边缘计算代表了不同的数据处理和存储模型，各自在特定场景中发挥着重要作用。

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“云-边-端”解决方案价值

1. 保障数据质量（高效能）

边缘计算可以支持在数据源头进行数据的初步验证，确保数据的唯一性、准确性和可靠性，这对于商品溯源至关重要。

2. 实时监控响应（低延迟）

在生产线各个关键节点部署边缘计算设备，实时收集设备状态数据，进行本地分析后上传关键信息到云端。一旦出现异常，可以支持快速定位、执行异常处理措施。

3. 增强隐私保护（数据隐私）

在商品溯源过程中，可能会涉及到商业机密或敏感信息，边缘计算可以在本地处理这些信息，减少数据泄露的风险。

4. 减少中心化风险（安全性）

传统的溯源系统依赖于中心化的数据库，而边缘计算可以分布式地存储和处理数据，降低单点故障的风险。

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某食品智能工厂案例场景：

常见问题

Q1边缘计算与 AI、5G等相关新技术融合有哪些场景应用？

近年来, 边缘计算与人工智能（AI）和5G技术的融合，已经在多个领域展现出显著的应用潜力。以智能制造为例，边缘计算与AI的结合可以实现对生产流程的实时监控和优化。通过部署传感器和边缘服务器，可以实时采集设备的运行数据，并通过5G网络传输到云端进行智能分析。这有助于故障预测、质量检测，提高生产效率和产品质量。技术融合不仅提高了数据处理能力和智能化程度，同时全面赋能业务发展。

Q2云计算和边缘计算哪个更好？

云计算和边缘计算都有各自的优势和适用场景，无法简单地说哪个更好，而是要根据具体的需求和应用场景来选择合适的计算模式。从本质来说，云计算和边缘计算相辅相成未来缺一不可。它们的关系可以称之为大脑（云计算）和四肢（边缘计算）。

Q3边缘计算相关设备选型需要注意哪些？

边缘计算设备的选型是一个复杂的过程，需要考虑多个因素以确保所选设备能够满足特定应用场景的需求，包含不限于“计算、存储、网络、接口、功耗、成本和扩展性”等因素。

据IDC预测，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理和储存。边缘计算将延伸至交通运输系统、智能驾驶、实时触觉控制、增强现实等诸多领域，成为数字化转型的关键使能技术。在物码应用领域，边缘计算通过减少数据传输延迟、提高数据处理速度和增强本地决策能力，极大地提升了业务效率和用户体验。随着技术的不断进步和应用的深入，边缘计算的应用范围和影响力预计将进一步扩大。