物聯網并不是什么新概念，但萬物互聯才是其真正意義上的爆發，必須是是伴隨著移動互聯和5G時代的到來才開始的。據研究數據表明，物聯網總節點數將從2015年的150億快速增長到2020年的310億，并在2025年達到750億的規模，市場前景極為廣闊。但與此同時，種類繁多的終端設備、高度分散的客戶群和多樣化的應用和新的生態系統也在不斷改寫物聯網市場的參與規則。

　　有行業人士認為邊緣計算，是萬物互聯的重要角色之一，當數據被從設備端傳輸到云端時，三大問題隨之而來：

　　一是由于大量數據匯入網絡導致的帶寬問題；

　　二是安全性，需要保證數據能安全地傳輸到云端，不被第三方惡意竊取或攻擊；

　　三是時效性，在產生數據以及數據處理之后，相應的決策需要實時反饋到現場。

　　而現在之所以有越來越多的企業和應用愿意通過邊緣計算把數據的產生、分布、計算與決策盡量貼近數據的產生端和應用端，就是為了能夠基于分布式的計算方法，把某些決策放在數據的收集端和產生端進行，最大限度地去解決帶寬延遲和安全性問題，從而把整個網絡的優勢真正發揮出來。

　　實際上，未來所有的智能網絡設備都將具備數據的產生、計算、決策和思考這四種能力。這意味著人工智能只停留在云端的觀點是不準確，至少是不全面的，邊緣側AI能力正在成為一股不可忽視的力量。

　　當前物聯網用戶亟待解決的幾大痛點，包括多元化的云&AI解決方案、碎片化的連接協議、操作系統和軟件可移植性、以及數據隱私和安全問題。

　　就好像無論是國外的微軟、亞馬遜、谷歌還是國內的百度、阿里、騰訊，這些互聯網或云計算公司當前都在試圖打造屬于自己的云服務互聯網生態系統，由于不同公司對產品接入云端的架構以及安全機制各有想法，因此這些多元化的方案需要不同的軟件和硬件提供支撐。其次，現有的IoT產品在適當時候還要支持包括藍牙、Wi-Fi、ZigBee、LoRa等在內的碎片化連接協議；第三，由于云的要求和連接的要求不同，從操作系統方面來看，除了Linux和各種各樣的本土操作系統外，什么樣的平臺能夠使客戶在產品跨界時更加順暢地遷移、覆蓋更多的領域，也是業界正在思考的問題。