现阶段的物联网商业体系处于正在发展阶段，物联网基础设施架构还不完善，在这方面想要超过当前的IT数据中心基础设施还很难。为了推动物联网基础设施架构的成型以及在未来几年内跃进相对成熟的发展阶段，物联网相关技术发展需要IoT产业各上下游企业及技术法规制定机构共同推进进程。

全球知名市场研究机构 CB Insights 数据预估，在两年内全球几乎每人每天都会产生1.5 GB的数据。这将推动物联网系统服务的支出从2013年的不到500美元增加到2019年的1.7万亿美元。到2022年，预计仅边缘基础设施的支出将超过67亿美元。

边缘计算技术包括各种类目和子类目，所有这些都应该赋予各种技术标准和案例 - 从智能家电到智能汽车再到整个智慧城市。利用边缘计算及5G技术实现万物互联，从M2M到云端设备通信以及从客户端到服务器端(C/S)通信等不同连接场景下将产生大量数据包，如何确保各种物联连接环境下数据包的安全加密编解码以及针对其进行有效的大数据快速批处理算法意义重大。

另外在人工智能算法方面，神经网络、机器学习、自主分析以及其他应用程序等工具在某些特殊连接场景下，有快速的大数据运算的要求，这些即时的运算事件必须在实时或接近实时的时间进行，例如当自动驾驶汽车在高速公路下行驶或者连接的医疗设备正在为患者提供紧急救生服务时，确保这些特定场景下满足其业务需求，物联网、5G技术的发展速度和进程必须要提前先落地。

其次边缘的智能系统必须自己确定哪些数据要在本地处理，哪些数据由物联网基础设施来处理。建立物联网数据中心来治理智慧城市或者为一些物联网企业提供2B端物联网云服务又或者为2C端提供智慧家庭服务是有必要的，因为这可以快速将结果传递给连接的设备，不仅可以提供快速的响应时间，还可以防止集中的计算，存储和网络资源变得不堪重负。所以最好的方式是推动边缘技术持续的发展，建立聚合数据库和自动化预处理机制，同时在数据抽取分析决策方面需要高精度预判，机器自行决策如何在各种情况下进行自动化。

从智能边缘过渡到智能网格是边缘技术的一种延伸，在物联网工作负载和系统变得更加复杂的情况下，该体系结构也将更灵活，更灵敏。通过这种方式，物联网将促进边缘资源、M2M设备本身之间的更大连接，最终形成新的多点到多点结构层取代当今的点对点解决方案。