本文介绍了基于物联网与边缘计算技术的特种设备智能监测系统设计，重点阐述了物联网与边缘计算技术原理、系统架构设计、温度压力实时预警功能实现以及系统应用挑战与应对策略。通过物联网技术实现设备间的互联互通与数据实时采集，边缘计算则通过在数据源头进行处理，显著降低了传输延迟并提升了系统的实时性。智能监测系统通过传感器网络布局、数据传输通道构建和边缘计算节点部署，实现了温度压力等关键参数的实时监测和高效的数据处理与分析。预警算法模型和预警流程的设计确保了系统能够快速响应潜在的安全隐患，有效降低事故发生的风险。此外，系统还面临数据安全与隐私保护、设备兼容性以及系统稳定性等挑战，通过加密技术、标准化接口规范和冗余设计等策略应对这些挑战。未来，智能监测系统有望与人工智能、大数据等新兴技术进一步深度融合，提升监测精准度与智能化水平，实现动态风险评估与智能诊断分析等功能。

随着智能交通系统的快速发展，车联网作为其关键组成部分，在提升交通安全与效率方面展现出巨大潜力。然而，车联网应用场景对通信时延有着严格要求，传统通信机制难以满足低时延需求。边缘计算通过将计算资源部署在网络边缘，有效降低了数据传输时延，为车联网低时延通信提供了新的解决方案。本文设计了基于边缘计算的车联网低时延通信机制，包括网络架构、数据传输流程及任务调度策略。通过理论分析与模拟实验，验证了该机制在降低时延方面的有效性，为车联网低时延通信技术的发展提供了有益参考，对推动智能交通系统的发展具有重要意义。