边缘计算大融合下分工在工业领域，边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等

就生产任务分配而言，需根据生产订单为生产进行最优的设备排产排程，这是APS或者广义MES的基本任务单元，需要大量计算

这些计算是靠具体MES厂商的软件平台，还是“边缘计算”平台—基于Web技术构建的分析平台，在未来并不会存在太多差别

从某种意义上说MES系统本身是一种传统的架构，而其核心既可以在专用的软件系统，也可以存在于云、雾或者边缘侧

 在这样的应用场景，总体而言，在整个智能制造、工业物联网的应用中，各自分工如下

自动化厂商提供“采集”，包括数据源的作用，这是利用自动化已经在分布式I/O采集、总线互联、以及控制机器所产生的机器生产、状态、质量等原生“信息”

ICT厂商则提供“传输”，实现工业连接

因为在如何提供数据的传输、存储、计算方面，ICT厂商有其传统优势，包括成本方面，已经云平台的优势

传统工业企业的业务经验和知识，则为分析软件（独立的或者企业内部）厂商提供“分析”的依据

这些业务过程的理解，仍然是必不可少

产业链的协同，终极目标，仍然是解决“质量、成本、交付”的核心问题

中国联通集团相关专家表示，2020年是中国5G SA网络商用元年，未来几年5G网络将承载更多的行业需求，带来更多的商业机会

行业应用需要具备差异化、确定性、自主灵活的专属网络，不同的行业业务对带宽、时延、可靠性等的要求不同，这要求5G专网要具备确定性体验、自服务、新业务快速开发上线等网络能力

在云网融合趋势下，边缘计算将助力5G行业应用加速落地实践

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