邊緣計算加速AI與5G發展，至2022年市場規模CAGR將逾30%

邊緣計算（Edge Computing）有助於降低傳統雲端架構的運算負荷、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，更有機會進一步落實AI與5G等新興技術發展。

因此在2017年成為市場中熱門技術議題，拓墣產業研究院預估，2018年至2022年全球邊緣計算相關市場規模的年複合成長率（CAGR）將超過30%。

拓墣產業研究院分析師劉耕睿指出，過往傳統雲端架構引領運算市場多年，並帶動雲端儲存、大數據分析等新商機的崛起，但隨著更大量、更實時的運算需求興起，傳統雲端架構已逐漸無法負荷未來需求。

邊緣計算則是在如現場端裝置、網關等邊緣端，融合網路、運算、存儲、自我管理等能力，並建立分散式架構，有助於實現設備於現場端的實時反應，並提升數據收集與進階應用的效率，更能降低過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系

由於邊緣計算將對市場造成架構與實質應用上的改變，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、OpenFog的開放霧運算(Fog Computing)、中國廠商華為所主導的邊緣計算產業聯盟，都積極且持續地釋出參考架構與建立生態系。

除此之外，產業鏈中的許多廠商也已開始自行推出邊緣計算的解決方案，如雲端大廠Microsoft推出Azure IoT Edge，將機器學習、進階分析與AI服務，帶向更靠近數據源的前端IoT裝置。

晶元IP商ARM亦推出Mbed Edge邊緣計算平台，協助通訊協議轉譯(Protocol Translation)、網關管理以及邊緣計算；除此之外，產業鏈中的其餘業者如伺服器、網路設備、工業計算機、傳統製造、開源組織等都有對應的解決方案推出。

AI與5G的初步落實將仰賴邊緣計算的助力

自2017年成為顯學的邊緣計算，其重要性更是彰顯於AI人工智慧與5G。劉耕睿分析，過去AI必須仰賴強大的雲端運算能力來進行數據分析與演算法的運作。

但隨著晶元能力提升、邊緣計算平台成熟，開始可賦予現場端裝置、網關擁有較為初階的AI能力，協助數據初步篩選分析、裝置設備實時反應，該優勢在工業領域、智慧城市、消費性市場都能讓既有服務有進一步的提升，如實時警示、安全監控、語音助理、預防維護等應用的實現。

邊緣計算對於5G亦是重要的技術變革，相較於過去3G、4G時代，應用多元且網路需求差異極大的狀況將同時發生於5G網路上。

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用戶更低延遲、更佳網路質量，並讓電信商有機會推出更多創新服務。

文丨拓墣產業研究院

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