因此，智能边缘计算产业化落地遇到的阻碍也开始暴露出来，困扰智能边缘计算市场化的推进 首先，智能边缘市场的需求碎片化，难以达成统一 然而，在各个细分领域，目前还尚未出现一个的参照体系，以满足不同行业的定制需求
甚#往往需要反向操作，即用不同的解决方案，去测试该体系是否合适 在智能教育、智能交通等大型应用场景中，均使用该方式进行尝试，出现了成本高、资源浪费等问题 其次，如今智能边缘计算技术多应用于技术门槛要求相对简单的场景，针对技术门槛相对较高的大场景应用较少
宋继强表示，很多智能边缘计算的技术水平，还停留在对mec（移动边缘计算）等进行简单的扩展方面，能力相对有限，难以用在未来智能制造、港口、矿山等对算力要求的应用场景中 若想从小场景到大场景演进，针对小场景所定制的硬件系统，往往难以对大场景进行支持
因此在升级的过程中，会造成技术难度大、成本问题 应用场景体系是关键 随着智能边缘计算的不断发展，以应用来打造体系的 本末倒置 的方式，并非长久之计 尽管有不少行业已经在尝定制的硬件系统支持一些应用，但往往会遇到升级难、成本问题，造成体系#终无法形成
宋继强认为，未来在智能边缘计算应用场景的体系制定方面，需要由应用来进行驱动，能够有效帮助定制化体系的落地，也能有效推动能边缘计算场景向强智能边缘计算场景演进 体系的定制是一个庞大的工程 首先，在算法、系统的调度等方面，均需要进行实时优化
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