隨著物聯網(IoT)與通訊技術的發展，傳統物聯網雲端架構已經逐漸無法滿足大量資料傳輸需求，資訊安全也出現疑慮。為解決衍生的問題，在物聯網雲端架構導入邊霧運算並結合人工智慧(AI)，已經成為主流趨勢。
資策會智慧系統所總監陳仕易表示，物聯網功能不應該只是傳輸，它最高的價值在於應用。而由於傳統物聯網雲端架構無法滿足即時回應、資料隱私、離線處理等多元需求，導入邊霧運算，解決雲端架構面臨的問題，增加使用彈性，提供系統間資源共享與再利用，現在AI加上邊霧運算已經成為AIoT新的主流架構。國際大廠如CISCO、IBM、ARM、Dell、Intel、Google、Amazon、MS等知名大廠紛紛組成聯盟，投入雲霧運算相關設備與產品的研發。
陳仕易指出，未來希望雲跟霧可以溝通，所以除了雲端之外，邊緣端也要虛擬化，資源會更好管理，這將是未來大趨勢。系統虛擬化與服務架構也衍生了創新應用方案，虛擬化傳統應用層SaaS，就可已整合智慧駕駛、智慧製造、智慧醫療、AR/VR、智慧農業、智慧城市等通訊界面，可以從雲端很快地互動，將需要的應用軟體下載到物聯網終端上，可以大幅提升可信度。現在國內外許多大廠都是往這個方向發展，甚至將CPU和GPU放進來，直接進行AI運算等等。但目前由於與雲端互動的模式並沒有一定的標準，因此要轉換平台就會非常困難，邊緣運算和雲端互動的標準化仍是一個挑戰。
陳仕易進一步說明邊霧節點的主要功能，可以進行設備管理，搭載網管agent，提供遠端軟體安裝、更新、移除、限制、操作管理功能，監測設備的運作狀態；也能夠進行容器化管理，使用Docker開源專案，可快速的交付和部署，大量節省開發、測試的時間，高兼容的特性，有利於應用程式遷移與隨需求擴展服務。另外，有近端運算功能，執行邊緣端儲存與運算服務，例如ML Inference。同時可以快速整合各類通訊協定的感測裝置，如Modbus、Bluetooth、MQTT等。並有資料收集與儲存服務，定期收集感測端資料，提供共通化的資料存取介面，降低開發門檻，支援Socket, Restful, MQTT等協定，滿足資料推/拉(Push/Pull)取得機制彈性配置，在資料推送也提供了斷線補傳機制。
