什么是边缘计算呢？
边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
传统云计算（或者说是中央计算）模式下存在的高延迟、网络不稳定和低带宽问题，毕竟有的用户、设备距离中央服务器过远，或者向服务器传输的数据过于海量。
边缘计算就可以解决这一问题，正如上面的解释所说，边缘计算的应用程序在边缘侧发起，边缘计算会先对数据进行处理，之后将处理的数据上传到服务器，这样网络传输的时延小，服务器的压力也会变小。边缘计算就是为了给我们提供一种低时延、高效的服务。
边缘计算在实际中是如何工作的呢？
参考下面的一个例子
也就是以前由服务器作计算的部分，现在改由信息采集的设备直接计算了，再把计算的结果，直接输出到服务器中。服务器只要结果，并不需要过程的数据。
深度强化学习（DRL，deep reinforcement learning）是深度学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了端到端学习。