首先，要定義什麼是“風口”，是創業還是業務發展？

隨著大資料、人工智慧、物聯網等技術的發展，越來越多的行業在推動裝置聯網化。裝置聯網會產生大量的資料，這些資料如何儲存、傳輸、處理成了一個巨大的課題。物聯網資料和網際網路資料有巨大的不同，物聯網資料完整性要求不高、但時序非常重要。舉個例子，一個房間的溫度按分鐘取樣，丟個幾分鐘的資料無關緊要，但前後資料順序顛倒會引發系統嚴重報警。

AWS、Azure和Ali這些公有云提供商建立了物聯網資料處理平臺，號召裝置商把資料都傳輸到公有云上處理，但這樣做效率低（傳輸速度慢）、成本高（網路頻寬和雲端儲存非常貴）。很多企業在資訊化時代已經建立了大量先進的IT系統，有大量的計算資源可用，而且很多資料沒有必要傳到雲上去處理，在本地處理完把結果上傳即可，比如用影片監控分析一個晚上有幾個人進過辦公室，只要把結果儲存在雲上就行了。

基於靠近客戶、即時處理的需求，出現了“邊緣計算”“邊緣伺服器”的業務形態。看到這樣的商機，有大量之前開發電腦、工控機、伺服器的廠商都開始大規模投入，希望抓住“邊緣計算”的風口。

對於創業者，“邊緣計算”只能算是個業務，很難稱之為風口。因為邊緣計算完全是ToB，發展會很緩慢，工業領域一直存在散、亂、窮的特點，想要在這個市場崛起，千萬別用ToC的“風口”論來對比，老老實實發展業務才是最正確的戰略。

邊緣計算現在已經是風口。

在08年，工業網際網路初期，大家都在說雲計算，感覺又又回到大型計算機時代了。

後來大家發現實時性不夠，計算能力不夠，個性化太多，共性不夠。於是又在10年提出霧計算。把伺服器部署在現場，與雲計算一起實現雙層架構。

最後在15年左右，受工業FCS系統的影響，大家覺得既然都霧計算了，為什麼不再下沉一點，於是有了邊緣計算。

實際上無論雲計算，霧計算，邊緣計算都無法滿足所以場景的需求。

未來大多數的場景都是兩種或者3種技術結合的系統。

以極簡工業為例。邊緣計算又自動化工程師使用，處理個性化，實時性，可靠性的計算。計算完的結果資料量大大減少了，再送雲計算。

雲計算負責共性的，統計的，歸納的，擬合的，同比的網比的計算。

需要安全和資料敏感的採用霧計算。

最後整個系統不需要任何程式設計師的參與，一個自動化工程師一天即可完成整個系統的開發。