如果希望看到物联的许多可能应用得以实现，那么低延迟至关重要。
如果不减少延迟，那么许多物联应用根本不可能不实用或不理想。这在智慧城市医疗保健工业物联和自动驾驶领域尤其如此。
急躁是一种美德
这些毫秒级的延迟，对于正在浏览互联或尝试连接智能冰箱的情况而言，可能只会令人沮丧，但，一旦我们谈论的是一辆汽车在决定如何响应突然出现的行人时，这可能会带来灾难性的后果。
如果没有边缘计算所带来的这种延迟减少，则会有一大批物联用例无法正常运行。
g也承诺大大减少延迟。不仅如此，它还拥有极高的速度以及对络进行分段的能力。运营商将能够划分出子络，每个子络都具有最适合特定用途的功能。然而，g也有一些明显缺点。
g终于来了！在一些城市&;
经过漫长的等待，g正在世界各地的城市中推出。北京芝加哥洛杉矶首尔曼彻斯特等等。然而，g的覆盖范围还远未普及，目前它只在某些国家的特定城市中提供。
g在这些城市的普及可能会给自动驾驶汽车智慧城市和智能建筑等应用带来福音。然而，对于本质上在更偏远地区运行的应用程序而言，g可能在很长一段时间内都不会成为它们答案。
对它们来说g太遥远了
石油钻塔风力发电场工厂往往不在密集的城市中心，要想受益于g所带来的快速和低延迟，可能还需要很长时间。
这些物联应用现在需要低延迟，怎么办？
答案是边缘计算。借助边缘计算，如今的远程物联应用可以从低延迟和增加的带宽中受益。
边缘计算无需等待g的部署。实际上，g很可能需要边缘计算络才能实现其宏伟的承诺。要使数据长距离传输，将始终需要一些时间（即使该络比以前的迭代更快）。（来源物联之家）因此，g需要边缘计算来达到被炒作的最高速度。
边缘计算是现在可行的解决方案。也许有一天g将会在全球范围内推出，包括在偏远地区，但就目前而言，边缘计算才是答案。