Edge-AI 배포는 데이터 이동 에너지에 의해 병목 현상이 발생하고 있습니다. 이벤트 기반 비전 센서(event-driven vision sensors)를 인메모리 아날로그 컴퓨팅(in-memory analog compute)과 결합하면 이 한계를 수십 배(orders of magnitude) 높일 수 있습니다. 두 기술 모두 개별적으로는 성숙한 단계에 있지만, 제작된 시연 모델과 예상되는 시스템을 구분하는 프레임워크가 부재한 상황입니다. 조사된 6가지 응용 분야(로보틱스, 자율 주행 차량, AR/VR, 감시, 의료 영상, IoT) 중 절반은 전적으로 예측에 의존하고 있으며, 기존 하드웨어는 기술 성숙도(Technology Readiness Levels) 2~5 단계에 머물러 있습니다. 증거 등급 기반의 이 리뷰는 세 가지 패러다임의 아키텍처 분류 체계를 적용하고, 현재의 디지털 뉴로모픽(digital neuromorphic) 대안들과의 격차를 벤치마킹합니다. 본 논문은 테스트 가능한 정확도 및 전력 목표를 가진 엔드 투 엔드(end-to-end) 통합 DVS-멤리스터 시스템을 이 분야의 미해결 과제로 식별합니다.