本发明提供了一种面向车联网的边缘计算路域划分服务迁移方法以及迁移系统，所述迁移方法包括：根据车辆路边基站的交叉覆盖范围来定义迁移路段；当车辆驶入所述迁移路段时根据车辆和服务器之间的距离以及服务器上的各种信息来决定服务迁移策略；从时延和损耗两个方面来制定服务迁移策略的衡量指标；基于所述迁移路段、所述服务迁移策略以及所述衡量指标构建马尔科夫决策过程模型；采用强化学习的方法实现服务迁移。本发明的迁移方法通过将路网模型与车辆用户移动性结合起来，将车辆行驶路段划分为迁移路段和非迁移路段，并以此为基础建立MDP模型，能避免频繁的服务迁移工作造成额外的迁移开销。