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人工智能革命是从弱人工智能，通过强人工智能，最终达到超人工智能的过程。现在，人类已经掌握了弱人工智能。
2018年5月，华为发布的《GIV2025：打开智能世界产业版图》白皮书也指出：到2025年，全球物联数量将达1000亿，全球智能终端数量将达400亿。边缘计算将提供AI能力，边缘智能成为智能设备的支撑体，人类将被基于ICT网络、以人工智能为引擎的第四次技术革命带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界。
全球研究和预测机构Gartner认为，到2023年，IoT将推动数字业务创新。2019年将有142亿个互联设备被使用，到2021年将达到250亿个，这一过程会产生大量的数据。人工智能将应用于各种物联网信息，包括视频、静止图像、语音、网络流量活动和传感器数据。因此，公司必须在物联网战略中建立一个充分利用AI工具和技能的企业组织。目前，大多数物联网端设备使用传统处理器芯片，但是传统的指令集和内存架构并不适合于端设备需要执行的所有任务。例如，深度神经网络（DNN）的性能通常受到内存带宽的限制，而并非受到处理能力的限制。
到2023年，预计新的专用芯片将降低运行DNN所需的功耗，并在低功耗物联网端点中实现新的边缘架构和嵌入式DNN功能。这将支持新功能，例如与传感器集成的数据分析，以及低成本电池供电设备中所设置的语音识别。Gartner建议人们注意这一趋势，因为支持嵌入式AI等功能的芯片将使企业能够开发出高度创新的产品和服务。
边缘计算可以加速实现人工智能就近服务于数据源或使用者。尽管目前企业不断将数据传送到云端进行处理，但随着边缘计算设备的逐渐应用，本地化管理变得越来越普遍，企业上云的需求或将面临瓶颈。由于人们需要实时地与他们的数字辅助设备进行交互，因此等待数千米（或数十千米）以外的数据中心是行不通的。以沃尔玛为例，沃尔玛零售应用程序将在本地处理来自商店相机或传感器网络的数据，而云计算带来的数据时延，对沃尔玛来说太高了。
人工智能仍旧面临优秀项目不足、场景落地缺乏的问题。另一方面，随着人工智能在边缘计算平台中的应用，加上边缘计算与物联网“云-边-端”协同推进应用落地的需求不断增加，边缘智能成为边缘计算新的形态，打通物联网应用的“最后一千米”。
1.边缘智能应用领域
（1）自动驾驶领域。在汽车行业，安全性是最重要的问题。在高速驾驶情况下，实时性是保证安全性的首要前提。由于网络终端机时延的问题，云端计算无法保证实时性。车载终端计算平台是自动驾驶计算发展的未来。另外，随着电动化的发展，低功耗对于汽车行业变得越来越重要。天然能够满足实时性与低功耗的ASIC芯片将是车载计算平台未来的发展趋势。目前，地平线机器人与Mobileye是OEM与Tier1的主要合作者。
（2）安防、无人机领域。相比于传统视频监控，AI+视频监控最主要的变化是把被动监控变为主动分析与预警，解决了需要人工处理海量监控数据的问题。安防、无人机等终端设备对算力及成本有很高的要求。随着图像识别与硬件技术的发展，在终端完成智能安防的条件日益成熟。海康威视、大疆公司已经在智能摄像头上使用了Movidious的Myriad系列芯片。
（3）消费电子领域。搭载麒麟980芯片的华为Mate20手机与同样嵌入AI芯片的iPhoneXS将手机产业带入智能时代。另外，亚马逊的Echo引爆了智能家居市场。对于包括手机、家居电子产品在内的消费电子行业，实现智能的前提是要解决功耗、安全隐私等问题。据市场调研表明，搭载ASIC芯片的智能家电、智能手机、AR/VR设备等智能消费电子产品已经处在爆发的前夜。
2.边缘智能产业生态
目前，边缘智能产业生态架构已经形成，主要有三类玩家：
（1）第一类：算法玩家。从算法切入，如提供计算机视觉算法、NLP算法等。典型的公司有商汤科技和旷视科技。2017年10月，商汤科技同美国高通公司宣布将展开“算法+硬件”形式的合作，将商汤科技机器学习模型与算法整合到高通面向移动终端、IoT设备的芯片产品中，为终端设备带来更优的边缘计算能力。而旷视科技为了满足实战场景中不同程度的需求，也在持续优化算法以适配边缘计算的要求。
（2）第二类：终端玩家。从硬件切入，如提供手机、PC等智能硬件。拥有众多终端设备的海康威视在安防领域深耕多年，是以视频为核心的物联网解决方案提供商。其在发展过程中，将边缘计算和云计算加以融合，更好地解决物联网现实问题。
（3）第三类：算力玩家。从终端芯片切入，例如开发用于边缘计算的AI芯片等。对于边缘计算芯片领域，华为在2018年发布昇腾系列芯片——昇腾310，面向边缘计算产品。
国际上，谷歌云推出TPU的轻量级版本——Edge TPU用于边缘计算，并开放给商家。而亚马逊也被曝光开发AI芯片，主要用来支持亚马逊的Echo及其他移动设备。不过单一占据一类的参与者不是终极玩家。边缘智能需要企业同时具备终端设备、算法和芯片的能力。