目前很多企业的边缘计算项目仍属于“项目型交付”。而且长期以来，几乎很难把“云边”打通。
因为中小企业基本上是采用快速搭建平台交付的模式，这使得边缘计算产品的出货量不大，缺乏大规模部署验证也进一步导致产品成熟度低。举例来说，我见过有很多台式机芯片可靠性低，场景复杂多样，兼容性低。产品的黑盒测试不可替代。很多企业因为某个行业规模小，暂时没有标准的定义，随意而来，但是这样就根本不能做出真正有价值的、进步的产品。
不仅仅是传统的框架，实际上产品计算力的升级也存在瓶颈，必须转向边缘。数据决策正从数据中心向边缘迁移，未来云边三方的决策权重比例基本上是2:2:6。
云占20%，云中心进行综合数据决策、深度训练和AI推理；端侧决策占20%，各类感知终端设备包括摄像头、各种终端传感器、网络边缘等，可做单一式决策决策、深度训练和AI推理；端侧决策占20%；
可以看出，尽管行业基本上每年都在更新新产品，但是数据中心的迭代速度并不快。“没有AI计算能力，传统的边缘计算只做数据处理，没有在边缘侧深入一些AI推理分析，还有数据加工，只能把数据汇总下来传到后端做深层次分析。因此，这些传统设备缺乏AI计算能力，围绕这些问题，创造了新一代边缘微服务器产品，更强的适应能力！为了满足边缘计算能力的差异要求，开发了边缘微服务器产品，该产品具有数据中心级可靠性，支持不同距离通信方式，以及宽温设计及独立被动散热设计，适用于能源、铁路、物流、零售、制造、智慧社区等场景。
