边缘计算与智能网络技术结合可显著提升计算效率。通过将计算任务推向网络边缘，结合智能网络技术进行分布式处理，实现数据就近处理，大大减少了数据传输延迟。智能网络技术的自主化、智能化特性，能优化资源分配，实现动态负载均衡，进一步提升计算效率。这种结合为高效、实时的数据处理和应用服务提供了可能。

本文目录导读：

1. 边缘计算和智能网络技术概述
2. 边缘计算与智能网络技术结合的优势

随着信息技术的飞速发展，人们对于计算效率的需求日益提升，边缘计算和智能网络技术作为当前信息化建设的两大重要领域，其结合应用对于提升计算效率具有巨大的潜力，本文将探讨边缘计算和智能网络技术的内涵，以及二者结合如何提升计算效率的具体方式和路径。

边缘计算和智能网络技术概述

1、边缘计算

边缘计算是一种将计算和数据存储移至网络边缘的分布式计算架构，旨在降低数据传输延迟，提高数据处理速度，通过将数据处理和分析移至离数据源更近的位置，边缘计算可以实时处理大量数据，满足物联网、云计算等场景的需求。

2、智能网络技术

智能网络技术是一种基于人工智能和大数据技术的网络通信技术，它通过收集和分析网络中的大量数据，实现网络资源的智能分配和优化，提高网络性能和效率，智能网络技术包括智能路由、智能流量管理、网络功能虚拟化等技术。

边缘计算与智能网络技术结合的优势

边缘计算和智能网络技术的结合，可以实现网络边缘的智能计算和数据处理，进一步提高数据处理和分析的效率，二者的结合具有以下优势：

1、降低数据传输延迟：通过边缘计算，可以在数据源附近进行数据处理和分析，减少数据传输的时间和带宽需求，智能网络技术可以实时分析网络流量，优化数据传输路径，进一步降低延迟。

2、提高数据处理速度：边缘计算可以处理大量数据，而智能网络技术可以分析这些数据并做出智能决策，二者的结合可以大大提高数据处理和分析的速度。

3、实现实时分析：通过边缘计算和智能网络技术的结合，可以在数据产生后立即进行分析和处理，实现实时分析和预测，提高决策的准确性和效率。

4、优化网络资源分配：智能网络技术可以分析网络流量和需求，实现网络资源的智能分配和优化，在边缘计算的架构中，这可以进一步提高计算资源的利用效率。

四、边缘计算与智能网络技术结合提升计算效率的具体方式

1、优化数据流程：通过边缘计算和智能网络技术的结合，可以在数据源附近进行数据的预处理和初步分析，减少需要传输到云端的数据量，智能网络技术可以分析网络流量和需求，优化数据传输路径，降低数据传输的延迟和损耗。

2、分布式计算架构：边缘计算的分布式计算架构可以充分利用设备端的计算能力，而智能网络技术可以协调和管理这些设备，通过二者的结合，可以构建高效的分布式计算系统，提高计算效率。

3、实时决策和优化：通过边缘计算和智能网络技术的实时分析和处理能力，可以在数据产生后立即进行分析和处理，实现实时决策和优化，这可以提高系统的响应速度和灵活性，进一步提高计算效率。

4、智能资源分配：智能网络技术可以分析网络资源和需求，实现网络资源的智能分配和优化，在边缘计算的架构中，这可以进一步提高计算资源的利用效率，提高系统的整体性能。

边缘计算和智能网络技术的结合对于提升计算效率具有巨大的潜力，通过优化数据流程、构建分布式计算架构、实现实时决策和优化以及智能资源分配等方式，可以进一步提高数据处理和分析的速度，降低数据传输延迟，提高系统的响应速度和灵活性，随着技术的不断发展和进步，边缘计算和智能网络技术的结合将在更多领域得到应用和推广。