邊緣計算加速AI與5G發(fā)展，至2022年市場(chǎng)規模CAGR將逾30%

　　邊緣計算(Edge Computing)有助于降低傳統云端架構的運算負荷、提升邊緣端的數據與數據處理能力，而傳統架構的改變除大幅提升運算效率以及數據應用之外，更有機會(huì )進(jìn)一步落實(shí)AI與5G等新興技術(shù)發(fā)展，因此在2017年成為市場(chǎng)中熱門(mén)技術(shù)議題，拓墣產(chǎn)業(yè)研究院預估，2018年至2022年全球邊緣計算相關(guān)市場(chǎng)規模的年復合成長(cháng)率(CAGR)將超過(guò)30%。

　　拓墣產(chǎn)業(yè)研究院分析師劉耕睿指出，過(guò)往傳統云端架構引領(lǐng)運算市場(chǎng)多年，并帶動(dòng)云端儲存、大數據分析等新商機的崛起，但隨著(zhù)更大量、更實(shí)時(shí)的運算需求興起，傳統云端架構已逐漸無(wú)法負荷未來(lái)需求;邊緣計算則是在如現場(chǎng)端裝置、網(wǎng)關(guān)等邊緣端，融合網(wǎng)絡(luò )、運算、存儲、自我管理等能力，并建立分布式架構，有助于實(shí)現設備于現場(chǎng)端的實(shí)時(shí)反應，并提升數據收集與進(jìn)階應用的效率，更能降低過(guò)往傳統架構所造成的成本消耗。

　　標準組織與供應鏈皆已積極布建生態(tài)系

　　由于邊緣計算將對市場(chǎng)造成架構與實(shí)質(zhì)應用上的改變，許多標準組織積極訂定標準，包括歐洲電信組織ETSI的多重接取邊緣計算(Multi-access Edge Computing，MEC)、OpenFog的開(kāi)放霧運算(Fog Computing)、中國廠(chǎng)商華為所主導的邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，都積極且持續地釋出參考架構與建立生態(tài)系。

　　除此之外，產(chǎn)業(yè)鏈中的許多廠(chǎng)商也已開(kāi)始自行推出邊緣計算的解決方案，如云端大廠(chǎng)Microsoft推出Azure IoT Edge，將機器學(xué)習、進(jìn)階分析與AI服務(wù)，帶向更靠近數據源的前端IoT裝置;芯片IP商ARM亦推出Mbed Edge邊緣計算平臺，協(xié)助通訊協(xié)議轉譯(Protocol Translation)、網(wǎng)關(guān)管理以及邊緣計算;除此之外，產(chǎn)業(yè)鏈中的其余業(yè)者如服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò )設備、工業(yè)計算機、傳統制造、開(kāi)源組織等都有對應的解決方案推出。

　　AI與5G的初步落實(shí)將仰賴(lài)邊緣計算的助力

　　自 2017 年成為顯學(xué)的邊緣計算，其重要性更是彰顯于 AI 人工智能與 5G。劉耕睿分析，過(guò)去 AI 必須仰賴(lài)強大的云端運算能力來(lái)進(jìn)行數據分析與算法的運作，但隨著(zhù)芯片能力提升、邊緣計算平臺成熟，開(kāi)始可賦予現場(chǎng)端裝置、網(wǎng)關(guān)擁有較為初階的AI能力，協(xié)助數據初步篩選分析、裝置設備實(shí)時(shí)反應，該優(yōu)勢在工業(yè)領(lǐng)域、智慧城市、消費性市場(chǎng)都能讓既有服務(wù)有進(jìn)一步的提升，如實(shí)時(shí)警示、安全監控、語(yǔ)音助理、預防維護等應用的實(shí)現。

　　邊緣計算對于5G亦是重要的技術(shù)變革，相較于過(guò)去3G、4G時(shí)代，應用多元且網(wǎng)絡(luò )需求差異極大的狀況將同時(shí)發(fā)生于5G網(wǎng)絡(luò )上，因此5G必須擁有針對不同應用而有相對應的解決方案，邊緣計算便能提供行動(dòng)用戶(hù)更低延遲、更佳網(wǎng)絡(luò )質(zhì)量，并讓電信商有機會(huì )推出更多創(chuàng )新服務(wù)。