全球知名市場研究機構 CB Insights 數據預估，在兩年內全球幾乎每人每天都會產生1.5 GB的數據。這將推動物聯網系統服務的支出從2013年的不到500美元增加到2019年的1.7萬億美元。到2022年，預計僅邊緣基礎設施的支出將超過67億美元。邊緣計算技術包括各種類目和子類目，所有這些都應該賦予各種技術標準和案例 - 從智能家電到智能汽車再到整個智慧城市。利用邊緣計算及5G技術實現萬物互聯，從M2M到云端設備通信以及從客戶端到服務器端(C/S)通信等不同連接場景下將產生大量數據包，如何確保各種物聯連接環境下數據包的安全加密編解碼以及針對其進行有效的大數據快速批處理算法意義重大。

　　另外在人工智能算法方面，神經網絡、機器學習、自主分析以及其他應用程序等工具在某些特殊連接場景下，有快速的大數據運算的要求，這些即時的運算事件必須在實時或接近實時的時間進行，例如當自動駕駛汽車在高速公路下行駛或者連接的醫療設備正在為患者提供緊急救生服務時，確保這些特定場景下滿足其業務需求，物聯網、5G技術的發展速度和進程必須要提前先落地。

　　從智能邊緣過渡到智能網格是邊緣技術的一種延伸，在物聯網工作負載和系統變得更加復雜的情況下，該體系結構也將更靈活，更靈敏。通過這種方式，物聯網將促進邊緣資源、M2M設備本身之間的更大連接，最終形成新的多點到多點結構層取代當今的點對點解決方案。