误区一：物联网边缘设备存在安全风险，只能搭载基本的安全措施。
安全是物联网边缘设备的基本要求，事关数据采集传输的安全性，我们可以通过可以一系列软件硬件的数字安全措施来确保数据完整性、机密性与真实性。现代物联网安全解决方案越来越多地基于信任根 (RoT) 技术开发，通过搭载不同的模块来实现网关设备的多功能，如防火墙、看门狗、数据分析软件，这种软件硬件相结合的系统可以在网关工作周期实现数据安全防护，保证工厂的生产，避免恶意攻击造成的损失。
误区二：由于广域网固有的延迟，边缘处理无法支持实时应用。
物联网的技术应用在不断的进步，例如自动驾驶汽车、工业机器人和智能家居，需要高速率的响应反馈能力。我们不能否认存在网络延迟与系统出错的可能，但随着嵌入式网关设备与5G技术的增强，我们可以实现近乎实时的数据传输，低延迟可以满足大多数工厂与生活的需求。现在6G技术已经提上日程，随着通信技术的不断更迭，网关、交换价等工业设备也会不断更新，边缘计算已经可以实现实时应用。
误区三：接入设备多样复杂，机器学习比边缘计算更加有用。
随着物联网设备的发展，更多具备不同协议不同作用的设备出现在人们眼中，边缘处理网关所具备的协议解析转换能力可以对接大部分的协议。同时机器学习 (ML) 技术的成熟，对于图片视频文字等信息的识别会更加稳定，与边缘计算相辅相成，可以支持更复杂的应用程序，不过大部分的工厂其实应用
边缘计算网关就已足够，机器学习成本太高，无法大规模应用。
误区四：边缘计算十分耗电，不适合低能耗应用。
低能耗是边缘设备的一个关键特性。许多应用，例如可穿戴设备或远程传感器，必须通过一次电池充电才能长时间运行，或者由替代能源供电，而边缘计算网关的核心在于其芯片。边缘计算的高性能带来的并不是高能耗，通过能耗优化技术、系统布局架构与优质材料的选择可以实现低能耗应用，同时带来的则是技术成本的上涨。这也是带有边缘计算的网关设备对比其他网关价格会贵一些的原因。
误区五：海量联网设备数据带来的爆炸式增长突破边缘计算的处理能力
物联网设备数量的不断增加是近年来互联网数据爆炸式增长的主要因素，为了解决这问题才开发的边缘计算功能。随着嵌入在边缘设备中的计算能力不断提高，更多的数据处理发生在边缘端而不是云端。这种本地数据处理将显着减少必须在云中处理的数据量。物联网设备数量与互联网流量之间的线性关系将从根本上改变，相应地减少通过互联网传输的数据量。
误区六：将边缘计算物联网应用起来十分麻烦，需要极高的成本。
新技术的开发总是面临的巨大的时间成本和技术成本，甚至还要承担血本无归的分享，价格自然会高。然而，面对开发周期不断缩短、市场竞争愈发激烈、技术更新越来越快的现在，我们可以利用便捷的工具去实现高效率高性能的技术开发，使开发人员能够专注于应用的细节，将安全性和连接性等功能的技术细节抽象为可以轻松集成到最终产品中的打包解决方案，所以实际上边缘计算网关的价格早已降下来。
以上分享只是边缘计算中的一小部分，技术发展日新月异，需要我们具备未来视角去持续的关注，而对于未实现智能化的工厂、制造商而言，更重要的是把握当下。
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