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,本會黃崇仁理事長規劃成立邊緣運算聯盟,由本會、台北市電腦公會與亞洲‧矽谷物聯網產業大聯盟共同主辦,於今(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。

讓終端裝置具備高效能AI處裡能力 加速邊緣運算效率 降低雲端資料傳輸負擔

圖說:由本會、台北市電腦公會與亞洲‧矽谷物聯網產業大聯盟共同主辦,於今(21)日邀請各大廠商舉辦邊緣運算聯盟籌備座談會。

黃崇仁理事長在專題演講中表示,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。

邊緣智慧應用商機 聚焦人工智慧、健康照護、智慧製造

圖說:工研院產科國際所陳右怡研究經理認為,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。

工研院產科國際所陳右怡研究經理在趨勢報告中表示,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。

圖說:與會廠商討論熱烈,並就邊緣運算應用場景經驗與聯盟運作方式提出不少建議與意見分享。