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。
