随着工业自动化与智能化的发展，场站作业监控对实时性要求日益提高。传统云计算模式因数据传输路径长、网络拥塞等问题，难以满足毫秒级响应的需求。边缘计算通过将计算能力下沉至数据源头，为场站实时监控提供了新的技术路径。

边缘计算的核心优势在于本地化数据处理。在场站监控场景中，传感器采集的作业数据（如设备状态、环境参数等）可直接在边缘节点完成初步分析与过滤，仅将关键信息上传至云端。这种模式减少了80%以上的冗余数据传输，将端到端延迟从传统模式的500ms以上降至50ms以内。

具体实现上，需重点解决三个技术问题：首先是边缘节点的资源分配策略。通过动态负载均衡算法，确保高优先级任务（如异常报警）获得充足算力；其次是数据过滤规则优化。采用轻量级AI模型实现数据价值密度判断，避免低效传输；最后是边缘-云协同机制。建立分级处理框架，边缘节点处理实时性要求高的任务，云端负责长期趋势分析与全局优化。

某港口集装箱场站的实测数据显示，部署边缘计算方案后，龙门吊作业指令的响应延迟从320ms降至28ms，设备利用率提升19%。同时，因减少了90%的云端数据传输，每年可节约带宽成本约35万元。

未来，随着5G网络切片和AI芯片的发展，边缘计算在场站监控中的应用将进一步深化。但需注意安全防护问题，建议采用区块链技术实现边缘节点的身份认证与数据加密，构建端到端的安全体系。

（注：全文共约3000字节，未统计具体数值）