1）边缘计算的异构计算特征。
5G驱动的计算革命的升级将进一步扩大计算的范围。随着云计算、VR/AR、超高清视频、物联网、视频、直播等应用的普及，使得计算的场景和计算数据格式更加多样、复杂。最初是结构化的数据，演变成更多的非结构化数据(声音、文字、图片、视频等等)。因此，需要边缘计算来解决异构计算的问题。
2)边缘计算的边缘智力特征。
关于边缘智能，可以从以下两个方面来理解：1)未来的物联网终端将更加智能；2)应用AI技术对终端的计算进行升级。边缘智能利用AI技术赋予边缘侧能量，是AI的一种应用和表现形式。AI可以从边缘节点中获取更丰富的数据，可以针对不同的应用场景实现个性化和泛化，大大扩展了人工智能的应用场景。借助AI技术，可以更好地提供高级数据分析、场景感知、实时决策、自组织、协同等智能服务。边沿轻量级、低延迟、高效率的AI计算框架显得尤为重要。
3)边缘计算的云协同特征。
边云协作，就是在边缘和云之间平衡计算资源使用。直到边缘计算之前，大部分的核心计算都集中在云上，未来计算资源将更加合理地分配到边缘和云上，以满足不同应用场景对计算的需求。例如，对于应用开发和部署，开发部分可以放在云上完成，能够充分发挥云上的算力重组、多语言、多工具等优势，可根据不同场景的需要，放置在边缘节点上。在云计算游戏中，渲染部分可以放置在云上，渲染部分在边缘。在AI应用中，将深度学习相关的模型训练放在云中执行，将与相应推理部分放置在边缘节点执行。
