在通信行业媒体Telecoms开展的2024年年度行业调查中，许多人选择AI、自动化和机器学习作为他们的首要投资领域。不少受访者表示，他们正在逐步从对AI的尝试探索转向实质性的应用。
5G 与其前身 4G 相比提高了数据传输速度，而边缘计算通过最大限度地减少延迟缩短了设备和数据中心之间的往返距离。这两种技术的结合有助于实现更流畅、更高效的用户体验，尤其是在需要实时数据处理的应用中，例如增强现实、数字健康和智能城市。
物联网 (IoT) 彻底改变了设备、系统和人员的连接方式，为行业和个人创造了更智能、更高效的解决方案。物联网创新的核心是硬件——使这些系统能够感知、计算和通信的物理基础。
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。
