隨著社會的高速發展，越來越多的家庭更加的關注安防措施的建設，就目前來講，即使是一個二線城市的視頻監控設施就已經達到了***別，若對這些監控的原始數據傳送到云端進行分析的話，這將耗費非常大的資源。

雖然現在很多智能安防設備支持遠程無線管理，支持4k甚至更高的畫質進行遠程查看，但是就目前的形勢來看，通信網絡的承載負擔無疑也在之前的基礎上被大大加重。按照**的預測來看，2021年智能攝像頭滲透率將達到45%，國內智能安防前端硬件產品空間在2021年預計將超過1500億元。因此，安防智能攝像頭對邊緣計算的需求也隨之水漲船高。

面對5G帶來的海量數據，邊緣計算能夠在近端進行處理，減少在云端之間來回傳輸數據的需要，可對生物識別、人群分析等結果進行**處理，將智能場景從昂貴笨重的硬件設備中解放出來，提高智能安防的落地效率和復制速度；攝像頭也可以將海量監控數據就近存儲起來，為用戶提供就近高速可存可分析的業務體驗。

而在安防智能化過程中，遺留了許多舊式設備，這些設備與新興設備難以互通，但邊緣計算能夠將舊式系統使用的通信協議轉換成現代聯網設備能夠理解的語言，這意味著舊式設備能夠與現代物聯網平臺實現連接，省下大量的設備更新費用。

同時隨著物聯網行業的進步、設施的增多，數據安全也日益受到各方重視。在某些情況下，邊緣設備能夠在收集和本地處理數據而不必將這些數據傳輸到云端。因此，敏感信息不需要經由網絡，即便云遭到網絡攻擊，影響也不會那么嚴重。

當邊緣設備開始具備AI能力時，將有越來越多的邊緣設備接手云端的大部分工作，甚至有人認為，云計算**可能只剩下儲存用途而已。

計訊邊緣計算網關不但提供強大的邊緣計算功能外，還支持人臉識別功能，可以**的管理安防設施，保證安防建設。

但是不可否認的是，5G帶來的不只是網速提高帶來的大量數據，還有大量的物聯網設備的接入，因此，云計算的優勢將會有所降低，但是云計算肯定是不會完全被邊緣計算取代的，二者是相輔相成的。邊緣計算可以滿足更快響應的需求。云端則更像是集中式協調管理的角色，成為一個具有分布式集體智慧的云端大腦。可以預見，云計算與邊緣計算兩者互補，將驅動安防行業人工智能應用邁入新的層次。

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