今天，全世界的城市居民人数比历史上任何时候都要多。尽管城市仅占地球土地面积的2%，但它们容纳了世界50%的人口，消耗了全球生产的75%的能源，并产生了全球CO2排放的80%。

在不久的将来，全球变暖给城市居民带来新的挑战，包括沿海城市的洪水和各地空气质量差。

为了满足城市居民不断变化的需求，城市规划人员必须考虑新的城市设计和维护方法。好消息是，城市领导者可以使用数据和技术改善居民条件，维持甚至改善他们的生活质量。技术(更重要的是数据)通过解决人力资源管理对环境的影响以及需求的可获得性，为城市领导人提供了支持更可持续的城市转型的机会。

通过边缘计算使城市更智能

城市规划者负责优化交通、能源分配和其他住宅服务。为此，通常需要在停车场、公共交通站、垃圾车和城市照明系统等地方安装传感器。所有这些传感器都会生成大量数据，并提供有关居民行为的大量信息。

近年来，边缘计算已帮助城市机构在提供服务方面变得更加敏捷。在边缘计算中，可以在云或其他分散的区域中存储和处理数据。这使代理机构可以更快速地处理和分析大量数据，更靠近生成数据的位置。

智慧城市如何利用边缘计算的一个很好的例子是交通管理领域。联网汽车初创企业使用边缘计算来提供信息，使城市能够分析实时汽车数据。该数据可为路线提供更好的实时预测和准确性，从而有助于通过将车辆从高流量区域转移开来减少拥堵。丰富的数据提供还可以用于帮助城市规划人员根据运动来设计道路和城市。

随着城市变得越来越聪明，它们将继续发展以提供新的服务。例如，在发生严重车祸的情况下，边缘计算可以处理车辆数据并向本地服务警报事故。实际上，具有此功能的能力已成为欧洲议会对新车的要求。

对于依赖集中式数据中心的组织而言，边缘计算解决了一个共同的挑战。随着连接的设备和服务的增长，城市面临着整个网络拥堵的风险。计划人员可以通过在生成数据的点附近托管边缘计算节点来缓解这些问题，从而允许在边缘处理大量数据。这有助于消除自动驾驶等新实践的障碍。