面對5G與人工智慧（AI）大數據時代來臨，邊緣運算（Edge Computing）將成為未來物聯網（IoT）應用核心關鍵技術，根據Market Research Future研究報告指出，預估2024年全球邊緣運算市場將高達224.539億美元。為協助廠商搶攻邊緣運算應用商機，台灣物聯網產業技術協會（TwIoTA）理事長黃崇仁規劃成立邊緣運算聯盟，由台灣物聯網產業技術協會、台北市電腦公會與亞洲．矽谷物聯網產業大聯盟共同主辦，21日舉辦籌備座談會，就產業趨勢、技術研發、生態系建立等方面，與各大廠商進行廣泛交流與討論，藉此聚焦聯盟發展策略。
黃崇仁在專題演講中表示，在5G時代，許多人以為只要將資料快速傳到雲端伺服器，就能透過雲端運算提供各式各樣的AIoT（人工智慧物聯網）服務，然而大量資料的傳輸與雲端運算，不僅對5G業者與雲端伺服業者帶來負擔，也無法提供低延遲的服務回應效率，而最佳解決方案，就是在終端裝置上導入具備高效能、低功耗的Edge AI晶片，並透過邊緣運算架構，加速AIoT服務執行效率。
黃崇仁指出，由於邊緣運算在架構、供應鏈與生態系鏈結方面仍不夠成熟，因此希望透過由協會成立邊緣運算聯盟方式，從架構、系統、應用等面向，協助廠商彼此之間進行合作與應用情境驗證，進而找出最佳解決方案，讓台灣產業可以在5G與AI時代中，開創出各類可以落地的AIoT服務，進而擴大台灣廠商在應用服務市場的軟硬體整合商機。
工研院產科國際所研究經理陳右怡在趨勢報告中表示，邊緣智慧（Edge AI）應用需求有三大考量，分別是低延遲性、運算處理快速、安全隱私保護，若廠商開發的智慧應用服務，碰到雲端傳輸成本過高及使用者隱私考量，改用邊緣運算會是更好的解決方案。
以Google為例，近來就以軟體取代硬體，發展邊緣智慧，不僅將語音辨識模型從100GB壓縮到0.5GB，讓語音理解與處理加速10倍，並導入本地機器學習功能，提高家庭設備的回應與控制速度，同時可確保個人資料安全性。
陳右怡認為，台灣廠商若要在Edge AI應用獲得商機，可以從打造Edge AI價值鏈方向切入，也就是開發出適合的Edge AI與融合感測器的晶片，發展可跨應用且具通用性的演算法，設計具備低延遲性且省電環保的邊緣終端裝置，並透過系統整合的方式，切入包括醫療、製造與零售等產業垂直應用服務，讓台灣廠商在邊緣運算應用上獲得更完整的商機與利潤。
(工商 )
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July 22, 2020 at 08:06AM
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