数据采集的关键特点和作用：

1. 支持多种通信协议： 数据采集系统能够适应不同设备使用的通信协议，如Modbus、CAN bus、MQTT等，确保设备间的数据传输和交互能够顺利进行。

2. 多品类设备接入： 数据采集系统具备通用性，能够连接和接收不同品类的设备，包括传感器、控制器、PLC等，实现对各类设备的数据采集和监控。

3. 解决最后一公里问题： 在大型场站或现场环境中，数据采集系统能够解决数据传输的最后一公里问题，将现场设备产生的数据有效地传输到中心服务器或云平台，确保数据的及时性和准确性。

4. 实时数据采集： 数据采集系统能够实时采集各类设备的数据，保证数据的实时监测和反馈，以便及时采取相应措施。

边缘计算的关键特点和作用：

1. 定制化边缘计算功能： 边缘计算技术可以根据具体应用需求进行定制化，针对特定行业或场景的数据处理需求，优化算法和模型，实现更高效、实时的数据处理。

2. 多源数据处理： 边缘计算可以处理来自不同设备和传感器的多源数据，将数据进行清洗、聚合、分析和转换，以得出有价值的信息和洞察。

3. 标准化治理和上传： 边缘计算能够对采集的数据进行标准化治理，保证数据的一致性和可靠性。处理后的数据可以上传至中心服务器或云平台，供后续的大数据分析、机器学习等应用。

4. 减轻中心服务器负担： 边缘计算将部分数据处理任务从中心服务器转移到边缘设备，减轻了中心服务器的负担，降低了数据传输延迟，提高了系统的响应速度。

综合来看，数据采集与边缘计算相辅相成，数据采集系统负责实时采集和传输设备数据，而边缘计算负责对数据进行处理和优化，提高数据的价值和可用性。这些技术的结合为工业自动化、智能制造、物联网等领域的数据处理和应用提供了支持。