随着物联网设备基础的增长，边缘计算将在未来几年内显示出强劲的增长趋势。当前，大约45％的供应商使用此技术。据估计，到2025年，将有近60％的数据将通过边缘计算进行处理。这种趋势还将使软件和硬件制造商能够继续创新并加强其在这一领域的布局。物联网设备和数据的数量持续增长，这是边缘计算发展的主要原因。有源IoT设备到2020年将增长到100亿个，到2025年甚至将超过200亿个大关。在业界，可以预见的是IoT连接设备的数量将持续增长。在未来，随着连接数量的增加，每天大量的数据将淹没制造商。预计到2025年，将在IoT设备上创建90 ZB数据，并且将需要实时处理近30％的数据。随着数据量的增加，物联网应运而生的边缘计算在一定程度上分担了云负载。其特点是先在设备附近处理数据，可以有效减少延迟，减少大量传输和云存储等运营成本，从而提高业务效率，可靠性和可扩展性。此外，边缘计算通过匿名化，分析和保留源数据来保护用户和制造商的隐私，还极大地解决了物联网经常关注的数据安全问题。通过不断的产品创新，制造商必须首先为物联网打下坚实的基础。当前的边缘计算主要集中在具有大量数据和实时数据的垂直领域中的应用，例如运输，物流，医疗，能源和公共事业。最有代表性的是无人驾驶汽车，车队管理和网络。相机等。许多制造商在最近的行动中也加强了布局。例如，恩智浦于2019年6月上旬推出EdgeVerse平台品牌，以整合其边缘计算相关产品。这意味着物联网的普及将继续促进对该技术的需求，因此通过该平台，使潜力变得更容易客户浏览其产品组合并选择解决方案。 NVIDIA于2019年5月下旬发布了EGX加速计算平台，允许制造商在边缘执行低延迟AI操作时对大型，不间断的数据流（例如，仓储，零售和工厂）采取实时行动;思科和思科于2019年6月在本月中旬推出的Catalyst IE 3400交换机还支持边缘计算，这有望大大提高当前物联网解决方案的安全性和可扩展性。许多制造商将边缘计算作为未来的核心技术。就像多年前物联网兴起所面临的挑战一样，边缘计算也需要面对一些问题，例如当前市场相对不成熟，标准和规范仍需整合和制定，或者甚至对更改现有设备和可能的额外成本也缺乏充分的了解。因此，对于数字化水平有待提高的传统产业，可能有必要首先建立完整的物联网基础，并充分了解扩展到计算边缘的必要性和可行性。在工业环境中市场变得更加成熟之后，只有这样才能发挥采用的协同作用。