在信息时代的浪潮下，数字化转型已成为各行各业的必经之路，其背后支撑技术涵盖大数据、机器学习、深度学习等智能技术。以数据为核心，通过网络化的信息流动，智能化分析为各行各业创造价值，这一过程逐步推进了行业的智能化进程，分为行业智能1.0与行业智能2.0两个阶段。
行业智能1.0阶段，侧重于市场线索、营销、采购、物流、售后等商业过程的数字化与智能化，通过多维度数据分析和场景感知，建立行业信息图谱，提供个性化资源配置和服务。该阶段的快速发展得益于ICT创新技术，如泛在网络联接、云计算、大数据处理和智能算法等。
行业智能2.0阶段，关注产品规划、设计、制造、运营等生产过程的智能化，产品和生产装备的数字化和网络化逐步成熟，目标是提升生产和服务过程的敏捷性和协作性、资源共享、能耗降低以及不确定性减少。行业智能2.0追求的是生产、销售和服务的端到端智能化，促使物理世界与数字世界融合、运营决策科学化、流程基于数据的协同化、以及创新模式基于产业生态。
边缘计算是实现行业智能的关键技术之一，其概念包括边缘计算节点、开发框架与产品实现，以及领域模型。边缘计算具备贴近数据源的分布式特性，可实现更快的数据处理和更低的延迟，它与云计算协同工作，共同构建起云-边协同的智能技术架构。
边缘计算参考架构模型驱动，多视图呈现，包括概念视图、功能设计视图和部署视图。概念视图中，边缘计算节点与云基础设施紧密配合，共同构成整个系统架构。功能设计视图则细化为多个模块，如业务Fabric、联接计算Fabric、开发和部署运营服务框架等，每个模块都围绕边缘计算的特性和需求展开。管理服务和数据全生命周期服务确保了数据的有效管理和利用，安全服务提供必要的安全保障。
在产业发展与商业实践方面，ECC（边缘计算联盟）的组织合作和标准制定是产业发展的重要推动力。在商业实践中，从理论到实践的转化、由水平到垂直的业务拓展、以及从需求到实践、再从实践到需求的循环迭代，都体现了边缘计算在商业应用中的成熟度和深度。
附录中通常包含术语表和缩略语表，为读者理解文档提供便利，尽管这部分内容未具体展开，但术语表和缩略语表对准确把握文档含义至关重要。
边缘计算与人工智能、物联网、网络通信、云计算和数据存储等技术的深度融合，正在推动各行各业迎接智能化的新时代。边缘计算参考架构2.0为行业智能提供了一种全新的视角和实现路径，助力于企业从边缘到云的整体智能升级和优化。
