邊緣智能與集中式的傳統云計算框架最大的區別在于，邊緣智能采用分布式計算結構，將運算分布在靠近數據源的近端設備處理，分擔云平臺的工作量，而不再需要大老遠地把數據回傳云端處理，實時性更好、效率更高、延遲最短。甚至在沒有網絡、無法接入云端時，也不會妨礙邊緣設備的“貼地”計算。

談到邊緣計算與IoT云平臺的關系，貼近現實的觀點是：邊緣智能與云計算將會共生，形成互補。邊緣計算并不會最終取代云端，而是通過分布式構架，讓傳統的云計算構架進一步去中心化，完成計算能力的再次分工，讓原本匯聚在云端的能力向外延伸，更加“貼地”。

有了邊緣智能，當面對時間不敏感或者設備不需要實時處理的數據時，你可能仍然會使用云計算進行決策。比如，完成針對所有設備信息或者夸廠區數據的綜合分析。

另一方面，邊緣智能和云計算是兩個截然不同的事物。創建專門基于邊緣智能的應用程序是非常有意義的。例如，將數據處理放在傳感器中，以便快速響應報警的應用程序。但是，某些數據和程序并不適合至于網絡邊緣，云計算有利于信息的集中儲存和處理。

根據IDC的預估，對物聯網的投資將在未來3年內，以每年16.5的速度增長，2020年達到1.29萬億美元。其中，物聯網投資由工業應用主導，包括制造業、交通運輸業和公用事業。既然工業端應用超越了消費端應用，正在主導全球物聯網投資，那么邊緣計算將會先從工業應用落地，目前已有的邊緣智能與IoT云平臺相結合的應用案例，也大多數來自工業端。

除此之外，邊緣智能與物聯網云平臺的應用，還可以應用到傳感器數據檢測和分析、零售業用戶的行為分析、移動數據的降噪和智能提取、金融機構的合規分析、石油/天然氣行業的檢測和分析，以及各種相關領域。