邊緣計算(Edge Computing)有助于降低傳統(tǒng)云端架構(gòu)的運算負(fù)荷,、提升邊緣端的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)處理能力,，而傳統(tǒng)架構(gòu)的改變除大幅提升運算效率以及數(shù)據(jù)應(yīng)用之外,，更有機(jī)會進(jìn)一步落實AI與5G等新興技術(shù)發(fā)展,，因此在2017年成為市場中熱門技術(shù)議題，拓墣產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)估,，2018年至2022年全球邊緣計算相關(guān)市場規(guī)模的年復(fù)合成長率(CAGR)將超過30%,。

拓墣產(chǎn)業(yè)研究院分析師劉耕睿指出,，過往傳統(tǒng)云端架構(gòu)引領(lǐng)運算市場多年,，并帶動云端儲存,、大數(shù)據(jù)分析等新商機(jī)的崛起，但隨著更大量,、更實時的運算需求興起,，傳統(tǒng)云端架構(gòu)已逐漸無法負(fù)荷未來需求;邊緣計算則是在如現(xiàn)場端裝置、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(gòu)，有助于實現(xiàn)設(shè)備于現(xiàn)場端的實時反應(yīng),，并提升數(shù)據(jù)收集與進(jìn)階應(yīng)用的效率,，更能降低過往傳統(tǒng)架構(gòu)所造成的成本消耗。

標(biāo)準(zhǔn)組織與供應(yīng)鏈皆已積極布建生態(tài)系

由于邊緣計算將對市場造成架構(gòu)與實質(zhì)應(yīng)用上的改變,，許多標(biāo)準(zhǔn)組織積極訂定標(biāo)準(zhǔn),，包括歐洲電信組織ETSI的多重接取邊緣計算(Multi-access Edge Computing，MEC),、OpenFog的開放霧運算(Fog Computing)、中國廠商華為所主導(dǎo)的邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟,，都積極且持續(xù)地釋出參考架構(gòu)與建立生態(tài)系,。

除此之外,，產(chǎn)業(yè)鏈中的許多廠商也已開始自行推出邊緣計算的解決方案，如云端大廠Microsoft推出Azure IoT Edge,，將機(jī)器學(xué)習(xí),、進(jìn)階分析與AI服務(wù)，帶向更靠近數(shù)據(jù)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(zhuǎn)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(shè)備,、工業(yè)計算機(jī)、傳統(tǒng)制造,、開源組織等都有對應(yīng)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(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,，過去 AI 必須仰賴強(qiáng)大的云端運算能力來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與算法的運作，但隨著芯片能力提升,、邊緣計算平臺成熟,，開始可賦予現(xiàn)場端裝置、網(wǎng)關(guān)擁有較為初階的AI能力,，協(xié)助數(shù)據(jù)初步篩選分析,、裝置設(shè)備實時反應(yīng)，該優(yōu)勢在工業(yè)領(lǐng)域,、智慧城市,、消費性市場都能讓既有服務(wù)有進(jìn)一步的提升，如實時警示,、安全監(jiān)控,、語音助理、預(yù)防維護(hù)等應(yīng)用的實現(xiàn),。

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