最新消息

作者：魏伊伶/工研院

人工智慧市場在各領域開始萌芽成長，預估至2025年，整體市場規模將超越360億美金，2016至2025年的年複合成長率更高達56.8%，可見人工智慧技術在各產業內應用的潛力。

然而，目前以雲端資料中心為主的運算架構，要能夠符合人工智慧應用所需的運算效能，仍會面臨部分挑戰，最主要的瓶頸便是網路。由於執行人工智慧運算需要較高效能的平行運算技術，但考量到部分應用可能依據其應用情境需要立即完成運算處理後反饋，可預期在未來各類須傳輸大量資料與耗費較多運算效能的應用上，有可能會面臨網路頻寬有限，或者是通訊反應延遲的問題。此外，部分應用若涉及移動，則需要多考量網路覆蓋率是否可能造成應用突然斷線。頻繁透過網路傳輸資料，也可能增加資料被駭的可能性，而成為應用發展的潛在隱憂。為解決網路可能帶來的挑戰，將部分運算分散到靠近終端用戶的裝置或運算設備上，便促成邊緣運算架構的出現。

邊緣運算 (Edge Computing) 是指將資料的處理與運算，透過嵌入或外加運算設備在靠近資料源或用戶端處完成運算，以縮短網路傳輸的延遲，並快速獲得資料分析結果。透過分層運算概念加速用戶服務的反應速度、降低延遲時間(latency)，對延遲性要求高且資料傳輸頻率高的應用將優先導入邊緣運算，促使網通、伺服器等產品轉型為邊緣運算設備。

邊緣運算設備需求興起，帶動整體運算架構產生了新的改變，不僅使網路節點或終端設備成為分攤雲端資料中心的運算節點，也使網通設備廠商可透過將原有設備增加AI運算能力，來切入邊緣運算商機；而網路節點在邊緣運算中的良好戰略位置，促使電信業者成為提供邊緣運算的服務廠商，也將開啟資通訊廠商有機會拓展在雲端資料中心的優勢到網路節點或終端，甚至跨入電信產業，帶動過去相對穩定的電信產業供應鏈結構可能產生變革。

完整內容請詳見：【產業技術評析】AIoT趨勢下的硬體設備需求