IOT时代，大量的设备将接入网络，进行数据采集和用户交互，随着5G和边缘计算的倍增效应，数据的“量”和“质量”都发生了变化。在这些变化中，“数量”有两个维度。一方面，数据量呈指数级增长；另一方面，实时处理需求快速增长，这对云处理数据的需求变得越来越大。并在数据形态上体现“质”的变化。数据类型从PC时代到移动时代再到IOT时代，从结构化、图形化到多媒体，再到描述AI的元数据。AI应用中，数据不仅可以简单地存储、传输，还需要深入挖掘其价值。它要求数据必须接近信息源，进行本地化智能分析和预处理。

边缘计算AIoT智能网关——打通物联网应用的“最后一公里”

拥有AI能力的智能设备将成为万物智能时代的标志。如果把AI嵌入到边缘计算，这些设备的“智能”功能就不会再依赖因特网连接，也不会因为向云传输数据而延迟。边缘计算可以依靠深度学习在云上产生数据，而在数据原点，也就是设备本身(边缘)执行模型的推理和预测。

现在，传统的云服务提供商推出了边缘人工智能服务平台，这些边缘计算平台通过运行预训练好的模型在终端设备上进行机器学习推理，将智能服务推向边缘。边缘AIoT智能网关开箱即用，通过内置预训练的通用AI模型，可用于图像识别、目标检测、人脸检测、图像分割等应用。以其强大的AI硬件处理能力和视频编解码能力，通过集成的高性能GPU处理器，在边缘业务场景下，实现图像、视频、AI应用等本地推理计算，实现视频解码->AI计算->视频编码。