边缘计算相比于集中式云计算，更靠近用户业务数据源头侧，在低时延、低带宽成本、弹性敏捷部署等方面更加贴合业务场景需求，因此，在近年来备受产业界关注。
边缘AI代表了人工智能计算的未来方向。它通过在数据源附近进行智能处理，提供了更快的响应时间、更低的成本和更高的数据安全性。随着技术的不断进步和挑战的逐步克服，边缘AI将在更多行业和领域发挥关键作用，推动智能世界的建设。
人工智能现在使普通摄像机能够准确检测指定对象，而无需手动编码解决方案。随着人工智能和机器学习的改进，远程视觉数据的边缘计算也在进步。
边缘计算应用场景碎片化，有的场景需求多，方案标准程度高，但价格低，有的场景需求较少，定制化多但价格高，哪些场景需求潜力大，方案容易标准化，且价格还合适呢?其实这在报告市场驱动力和需求度分析中我们分类的一级市场、二级市场、三级市场、四级市场中有体现。
近年来，得益于大量视觉数据的出现、强大计算硬件的发展以及深度学习算法的改进，计算机视觉发展迅速。计算机视觉使许多曾经被认为是科幻小说的应用成为可能，例如面部识别、自动驾驶汽车、机器人自动化、医疗异常检测等。
分析大量数据是一个持续的过程。因此，到2025年，预计将出现重大转变和新兴模式，从而决定企业利用数据作出决策的方式，促进创新，并获得竞争优势。
边缘计算正迅速成为工业自动化、智能交通、智慧城市等领域的关键技术。然而，如何在资源受限的边缘环境中实现云平台的高效部署，并保障边缘业务的稳定高质量运行，一直是业界面临的难题。要解决以上难题，就要求边缘云平台能做到极致轻量且兼备高性能的特点。
在构建边缘AI方案时，计算、存储、网络和应用等资源都被移到更靠近终端的位置，以提供更低的延迟和更高的性能。
2024年初，IDC发布预测称，2024年全球边缘计算支出预计将达到2320亿美元，比2023年增长15.4%。从区域表现来看，中国边缘计算市场将是增长速度最快的市场，2022年到2027年，边缘计算市场的年复合增长率将达35%。边缘计算蓬勃发展，市场正释放巨大潜力。
随着边缘计算的兴起，网络边缘的概念变得越来越突出，边缘计算涉及在更靠近数据生成源的地方处理数据，而不是仅仅依赖于集中式云服务器。这种方法可以减少延迟、提高效率并增强应用和服务的整体性能。
展望未来，边缘计算与人工智能和物联网等新兴技术的融合，预示着计算领域的新前沿。随着企业和服务提供商应对这些挑战，边缘计算的采用有望重新定义连接，突破数字创新的界限。
工业元宇宙包括各种可以帮助制造商改善运营的技术，而边缘计算是一种工业元宇宙技术，可以帮助组织实现其数据的全部潜力。
