随着人工智能和物联网技术的演进，数据分析变得越来越重要，大量数据的处理导致云端计算机负担与日俱增。在有限的网络条件下，物联网系统性能将会大打折扣，而边缘计算能够在本地完成一些数据处理，可以减少网络和云计算的压力，其在物联网中的重要性显然易见。
在近期的拉斯维加斯IFX大会上，State of the Edge研究组织对边缘计算的市场做了预测，到2028年边缘计算和数据中心基础设施的支出将达到1460亿美元，并以35%的增长率持续下去，未来十年边缘计算累计支出将达到7000亿美元。
以上是基于数据模型的预测，对于物联网行业复杂多变环境，未来市场的变化是难以捉摸的。不过，边缘计算在万物互联的大环境下弥补了云计算的不足，其未来的前景是值得肯定的。
智能终端产品
从去年的市场表现来看，边缘计算处于快速上升的通道，2018年边缘计算市场规模为51亿，增长率达到57%。随着社会智能化趋势越演越烈，未来几年边缘计算的发展潜力将不容小觑。
互联网已经给我们的生活带来了巨大变化，从普通的网页浏览、音乐、电影到网上订票、购物、打车等等，人们的生活质量和效率得到了大幅提升。而今天，我们开始进入另一个新的阶段，那就是物联网时代，物联网将会带来更大的惊喜。
物联网的兴起少不了边缘计算
物联网推动着社会向数字化转型，这个过程需要对万事万物进行泛在的感知，基于边缘智能和传感技术起到关键的作用，例如智能电网、智能家居、智慧工业等场景，越来越多的边缘设备在本地进行数据筛选、整理和分析，并从数据中洞察出商业价值。
在未来的智能系统中，涉及许多环节，包括云端服务、物联网通信、边缘计算和传感器等，每一个部分都将是一个巨大的市场。边缘计算如冰山下的金矿，一旦融化将爆发出不可估量的价值。
物联网无线通信
随着5G技术的出现，物联网系统性能将会大幅提升，并将受到更多行业市场的欢迎。物联网硬件和传感器成本将不断下降，终端设备会变得越来越智能化和小型化。边缘计算是可行的方案，为更快、更高效的物联网奠定基础。
云计算的一些不足决定了边缘计算的必要性，例如大量数据传输的延迟会削弱物联网系统的性能，而且物联网方案必需考虑带宽和能源成本问题。所以，云计算向边缘化转变是一个趋势，目前有一半的物联网系统都采用了边缘计算的技术，将部分数据处理放在本地进行。
边缘计算拥有巨大应用场景
物联网广泛的市场决定边缘计算的巨大应用场景，目前边缘计算的主要应用行业有智能电网、工业制造、医疗保健、智慧城市、零售业、汽车行业、视频直播、游戏、虚拟现实和消费服务等等。边缘计算正在与终端智能设备结合，不断深入应用到不同的细分领域。
在工业制造领域中，机器设备通过传感器装置将数据采集到边缘处理，进行快速的数据分析处理，以几乎零延时的状态来达到机器实时控制的效果。例如自主移动机器人，将视觉和定位的数据放在本地处理，就可以快速应对突发的情况。
在汽车自动驾驶方面，对响应时间和安全性要求十分严格，大量数据传输到云端会产生巨大的网络负载，而时间的延迟可能导致不可预知的意外，这是不允许的。因此，无人驾驶设备需要具备本地处理数据的能力，这些数据包括视频、音频和信号等。
车联网
大数据对于业务是至关重要的，数据在移动终端设备上进行分析，不仅可以减少时间上的延迟，同时也降低了网络的负载压力。边缘设备会对初始数据进行预先处理，筛选出必要的数据进行上传，再结合云端的服务，从而让整套系统变得更高效。
除了以上应用场景之外，边缘计算还在智能建筑、智能家居、海洋监测、视频分析等领域发挥着重要作用。由于不同行业对于时效和处理能力的要求都不同，所以采用云计算和边缘智能结合的方式可以更灵活地应对各个行业的需求。
如何把握边缘计算的机遇？
传统云计算市场已经巨头林立，其中亚马逊、谷歌、微软、阿里云和IBM等五大云计算厂商占据了大部分的市场，而紧跟其后的还有腾讯、百度、甲骨文、华为、SAP，后来者想要进入竞争是难上加难。
而边缘计算是一个多样化的市场，尤其在细分领域并未形成强劲的竞争对手，相对云计算来讲竞争压力小很多，企业只要找准一个细分方向，利用人工智能等先进技术，结合创新思路，就有可能发展成来行业的独角兽。
ARM物联网解决方案
虽然边缘计算市场也有ARM、英特尔、AMD、戴尔、高通、英伟达等巨头加持，但在具体的解决方案上需要多方技术的支持，尤其人工智能芯片方面，有很多创新的机会。商汤科技、寒武纪、地平线等企业就是最好的证明，这些新秀正在占领细分行业市场。
万物互联智能化时代已经到来，传统行业正在面临淘汰，而一些新商业模式开始逐步流行，例如无人商店、新零售、共享经济等等，这些场景给边缘计算创造了难能可贵的机会。新入者没必要和传统 厂商去竞争成熟的市场，而在新兴领域更有可能碰撞出火花。
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