5G物聯網技術在各行業的推廣應用，使邊緣計算得到了較高的重視和關注，因為這是一項區別于傳統模型的計算方式，新的場景需要更為去中心化的計算和組網方式，這推動了邊緣計算從概念階 段向早期部署過渡。盡管邊緣計算各項試點持續有所進展，但圍繞最佳邊緣位置、邊緣投資規模以及實際商業模式，仍有一些關鍵問題亟待解決。

基于中國前期的技術積累，加上5G網絡的技術領先地位，邊緣計算作為智慧時代里的融合性技術，邊緣計算仍然處于領先地位，根據實驗網和早期商用部署的速度，中國產業生態力求在邊緣計算發展中發揮主導作用，工業 4.0是推動數字化進程的主要驅動力，其中三大電信運營商以及華為、中興、諾基亞、愛立信等主要網絡供應商發力最大。雖然當前有非常多邊緣計算的案例正在部署，但從實際應用來說，還存在很多挑戰和局限，比如，大范圍部署、后期的管理和運營、邊緣計算的優化與升級都是亟需解決的問題。首先，邊緣計算資源被分散在數據的傳輸路徑上，被不同的主體所管理和控制，比如用戶控制終端設備、網絡運營商控制通信基站、網絡基礎設施提供商控制路由器、應用服務供應商控制邊緣服務器與內容傳輸網絡。而云計算中的資源都采用集中式管理，因此云計算的資源管理方式并不適用于管理邊緣計算分散的資源，如何實現靈活的多主體資源管理是一個十分富有挑戰性的問題。其次，邊緣計算一般依靠資源在地理上廣泛分布的特點來支持應用的移動性，一個邊緣計算節點只服務周圍的用戶，應用的移動就會造成服務節點的切換，而云計算對應用移動性的支持則是服務器位置固定，數據通過網絡傳輸到服務器。所以，在邊緣計算中，應用的移動管理也是一種新模式，也涉及到資源發現和資源切換等問題。再次，為了方便資源的有效管理，邊緣計算需要虛擬化技術的支持。目前，新型的虛擬化技術層出不窮，如何打破虛擬機和容器的規則與界線，將兩者充分融合，同時具備兩者的優勢，設計適應邊緣計算特點的虛擬化技術，也是一大挑戰。最后，分析的數據量越大，往往提取出的價值信息就越多。但是收集數據需要時間，價值信息往往也具有時效性。邊緣計算使數據可以在匯集的過程中被處理與分析，很多數據如果被過早地分析，可能會丟失很多有價值的信息，所以如何權衡提取信息的價值量與時效性是一個關鍵性問題。

中國擁有全球最大、最發達的物聯網市場，中國在5G和物聯網領域的領先地位為邊緣計算產業發展創造了良好的產業環境，運營商處于該產業的核心地位。盡管各方一致認為5G將是推動中國邊緣計算部署的關鍵接入技術，但就邊緣的具體位置以及不同行業 場景所需的邊緣技術看法不一。針對智能工廠、智慧港口和智慧園區等，應就近部署邊緣技術以支撐關鍵應用，如果需要覆蓋更廣范圍的應用場景，包括智慧城市、自動駕駛以及通過移動終端接入和使用的其他服務，那么以區或市為顆粒度來部署邊緣基礎設施將更加經濟有效，真正的自動駕駛汽車對邊緣計算的需求最大。然而要達到4級或5級自動駕駛， 需要進一步完善立法層面和提高車輛技術，因此預計在中國，自動駕駛相關的邊緣計算會于2023~2025年才開始初具商用規模。

國內專注三大運營商物聯網卡業務的物聯卡之家（m.shixina.cn）認為，邊緣計算是5G時代創收的機會，因為中國移動、中國電信和中國聯通功都認為，邊緣計算是面向行業和企業數字化轉型的下一個超越連接的市場機會，對于阿里、騰訊和其他云 服務公司而言，邊緣計算是對其云能力和云服務產品的擴展。加強邊緣計算的技術標準和規范建設，注重將邊緣計算技術發展與新一代信息技術結合，加強邊緣計算的開源生態建設。經過這些努力，邊緣計算有望成為5G技術的重要搭檔，在萬物互聯的社會發展過程中扮演重要角色，加上中國生態定位新技術前沿的明確目標，為進一步發展邊緣計算奠定了堅實的基礎。