一、文章目标
本篇文章带你搞懂边缘计算到底是个啥，以及如何结合 Nordic 芯片实现物联网设备的边缘智能。

二、背景知识
先来聊聊边缘计算（Edge Computing），听起来挺高大上的，其实道理特别简单。传统物联网设备的数据都是发到云端处理，来回一趟挺耗时，网络不好时就更麻烦了。边缘计算就是把数据处理的任务从云端“搬”到设备附近，甚至直接在设备上完成。

Nordic 芯片为啥适合做边缘计算？主要是因为这些芯片本身有不错的计算能力和低功耗优势。比如前面提到的 nRF5340 就是双核架构，算力完全可以支持简单的本地数据分析。而最新的 nRF54L15 和 nRF54H20 芯片更进一步，增强了计算能力和内存容量，能应对更复杂的边缘计算需求。

三、真实案例
我们来个实际案例，智能物流追踪系统。

某物流公司要实时监控货车上的货物状态，比如温湿度、位置和震动情况。过去，他们把数据直接上传云端，网络延迟一高，数据就不准了。工程师们最后决定用 Nordic 最新的 nRF54H20 芯片来实现边缘计算。

为啥选 nRF54H20？这个芯片不仅支持BLE通信，还内置强大的处理单元，可以在本地实时分析传感器数据。温湿度超标、震动异常，马上本地就能报警通知司机，防止货物损坏。只需要必要的关键数据才上传云端，大幅降低了通信流量和延迟。

部署后效果非常好，货损率降低30%以上，客户满意度明显提升。

四、实战演示
我们用 nRF54H20 实现个小例子：实时监测温度，超出阈值本地报警。

#include <nrf.h>
#include <nrfx_saadc.h>
#include <stdio.h>

#define TEMP_THRESHOLD 30 // 温度阈值30°C

void saadc_event_handler(nrfx_saadc_evt_t const * p_event)
{
    if (p_event->type == NRFX_SAADC_EVT_DONE)
    {
        nrfx_saadc_sample_convert(0, &p_event->data.done.p_buffer[0]);
        float temp = (float)p_event->data.done.p_buffer[0] * 0.25; // 示例转换

        if (temp > TEMP_THRESHOLD)
        {
            printf("温度超标！当前温度：%.2f°C\n", temp);
            // 触发本地报警
        }
    }
}

void saadc_init(void)
{
    nrfx_saadc_init(NRFX_SAADC_DEFAULT_CONFIG_IRQ_PRIORITY);
    nrf_saadc_channel_config_t channel_config = NRFX_SAADC_DEFAULT_CHANNEL_CONFIG_SE(NRF_SAADC_INPUT_AIN0);
    nrfx_saadc_channel_init(0, &channel_config);
}

int main(void)
{
    saadc_init();

    while (true)
    {
        nrfx_saadc_sample();
        nrf_delay_ms(1000); // 每秒采集一次
    }
}

代码说明：

• 初始化 SAADC 模块进行模拟数据采样。
• 定时采集温度数据，超过预定阈值时立即进行本地报警，不需要等到云端响应。

这就是一个非常基础但典型的边缘计算应用：本地快速响应，节约网络流量和时间。

五、小结与拓展阅读
核心要点：

• 边缘计算大幅降低数据处理的延迟，提升物联网设备的实时响应能力。
• Nordic 的最新芯片如 nRF54H20，凭借强大的计算能力，非常适合部署边缘智能方案。

下一篇预告：
下一篇，我们会详细聊一聊 Nordic 新推出的 nRF54L15 芯片，带你了解它适合哪些场景，以及如何发挥它在物联网项目中的独特优势。