边缘计算是一个相对云计算的概念，指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务。去年，英特尔、ARM和华为等公司联合成立了边缘计算产业联盟(EdGE Computing Consortium，简称ECC);高通中国区董事长孟樸在不久前的GMIC也上强调了终端的计算能力对实现 人工智能的重要性。

当然，这些企业纷纷提出边缘计算不仅仅是个概念本身，更重要的意义是在向业界宣告——计算能力正在从云端向移动终端迁移。

在云端服务器芯片市场，英特尔占据了95%以上的份额，但尴尬的是，越往移动终端靠近，英特尔的劣势就逐渐凸显出来了。

“现在前端设备越来越智能，例如语音、图像、视频处理等等。所以对于前端设备来说，需要更高的性能;如果要移动的话，还需要更低的功耗。”James D.Jackson如此表示。

显然，对英特尔而言，已有的PC级处理器和嵌入式微控制器模块都无法满足这一需求：

PC处理器体积大，功耗、成本高;

嵌入式微控制器虽然体积和功耗小，但性能又无法满足设备的需求。

而英特尔500系列是一款系统模块(SOM)，它更像是一款折中的产品。

事实上，英特尔500系列计算模块内置的就是14nm工艺的Atom处理器，如果单从计算能力来看，Atom和动辄数百美元的500系列计算模块是完全一致的，企业完全可以选择用一款价格更加低廉的SoC来开发应用。

但单论SoC的实力，英特尔毫无优势可言。如果让你开发一个移动应用，Atom和高通的骁龙平台之间，你会作何选择?

所以，英特尔500系列计算模块最大的特点显然不是满足设备对移动性和功耗的要求，也不是强调单一的计算能力，而是功能的扩展。

James D.Jackson表示，该模块拥有前几代模块所不具备的物理接口，例如USB3.0、PCIe、MIPI CSI、DSI和HDMI。举个例子，如果要做计算机视觉，直接接入Realsense或者第三方的摄像头就可以实现，但如果用Atom来开发这一功能，则需要从底层的研发工作开始。