降低延迟：边缘计算可以在数据生成的源头即进行处理，有效降低延迟，对于需要快速反应的人形机器人来说至关重要。

提升数据处理效率：边缘计算能够在数据源头进行处理，减少数据传输到云端的距离，提高数据处理效率。

增强自主性：边缘计算与AI技术的结合使得边缘设备能够进行智能决策和预测，增强了系统的自主性，这对于人形机器人的自主操作和决策非常重要。

成本效益：边缘计算可以降低与数据传输和服务器维护相关的成本，对于降低人形机器人的部署成本有积极作用。

隐私保护：在本地处理数据可以更好地保护用户隐私，因为敏感信息无需传输到远程服务器。

应对计算需求：随着AI技术的发展，人形机器人对计算的需求日益增加，边缘计算可以提供更强大的计算能力，满足机器人的智能程度需求。

支持复杂场景：人形机器人在执行任务时可能面临多种复杂场景，边缘计算可以提供实时的数据处理和分析，帮助机器人更好地理解和应对这些场景。

促进大规模部署：边缘计算降低了对中央处理资源的依赖，使得人形机器人的大规模部署成为可能。