邊緣運算: 數位轉型的超級引擎

2022年，全球數位轉型市場規模突破9,701.5億美元，在2022至2030年之間，將繼續以21.32%的年複合成長率拓展。此驚人的增速背後，是多種先進技術的結合，包括：物聯網、邊緣運算、無線通訊、工業等級擴增實境(AR、VR)、3D列印技術、工業網路安全防護、先進工業機器人以及AI與機器學習等技術。這些技術中，IoT物聯網的市場份額最為突出，高達60%，相當於5,821億美元的大規模市場價值。

值得留意的是，邊緣運算技術在2022至2030年期間，則是成長最為迅速的技術領域，其年複合成長率更高達38.32%。根據國際數據資訊公司（IDC）提供的資料，2023年，全球在邊緣運算方面的資金投資達2,080億美元，較2022年增加13.1%。展望至2026年，相關企業與服務供應商在邊緣運算的各項技術和服務上的投資估計將進一步成長至大約3,170億美元。

邊緣運算是什麼？

邊緣運算(Edge Computing)是一種網路運算模式，專注於將數據處理從中央雲端移到更接近資料來源的地方。透過大型運算設備，或由多台中小型運算裝置所組成的本地區網(Local Network)。典型的裝置例如智慧手機、穿戴式裝置、閘道器、監視攝影機、銀行ATM或其他IoT物聯網設備等。這種近源處理方式可以加速數據處理速度，降低延遲，並節省傳輸到雲端的時間及網路寬頻成本。但，並不是所有資料都適合在邊緣運算中處理，有些需要深度分析或長期存儲的資料，仍需傳送到中央雲端進行進一步的處理和儲存。

針對IoT物聯網應用，邊緣運算具有優勢，尤其在自駕車、無人機、擴增實境(AR)/虛擬實境（VR）及機器人等領域，這些技術需要即時的影像分析和辨識能力，對網路的低延遲和高頻寬有極高要求，使得邊緣運算在這些應用領域中越來越受到重視。

邊緣運算的優勢

1. 即時反應：由於數據是在近源位置進行處理，因此能夠提供快速且即時的反響，特別適合於需要瞬時響應的應用，如自動駕駛、即時監控等。
2. 頻寬使用效率：邊緣運算減少了中央伺服器與終端設備之間的數據傳輸，只需將必要的資料傳送至雲端，有助於降低網絡壅塞及傳輸成本。
3. 隱私和安全：數據在本地化的環境下進行處理，減少了數據在公共網絡中的傳輸，從而增強了數據安全性和隱私性。
4. 彈性運算：在網絡連接不穩或有限的場景下，邊緣運算仍可以確保數據處理的持續和穩定性。

邊緣運算vs 雲端運算

雖然雲端運算和邊緣運算在某些方面具有相似性，但它們的核心理念和應用場景有所不同。雲端運算注重於集中式的數據處理和存儲，提供大規模的計算能力；而邊緣運算則著重於分散式的環境，將處理能力下放至數據源近處。這兩種模式並非互斥，而是互補。在許多實際應用中，雲端和邊緣運算通常會結合使用，以提供最佳的性能和效益。

從雲端到裝置：業界的邊緣運算佈局

隨著邊緣運算的興起，大型雲端供應商如亞馬遜(Amazon)也積極進行布局。早在2016年，亞馬遜推出三項創新產品，以因應邊緣運算的多樣化需求。首推「Lambda＠Edge」技術，可以在 AWS( 亞馬遜雲端運算服務)之外的邊緣節點上運行Lambda程式，提供更大的運算彈性。另有「AWS Greengrass」技術，該技術將無伺服器的運算延伸至IoT(物聯網)裝置，充分發揮物聯網裝置的數據處理能力。而「AWS Snowball Edge」則是一體化的儲存和運算裝置，適用於沒有雲端連接的場景，具有離線使用的能力。

2022年，NVIDIA在其GTC大會中亮相的「Jetson Orin Nano」，融合了高效的多核心CPU及NVIDIA的先進GPU技術，主打影像辨識和物件偵測等深度學習功能，尤其適合於長時間運作、難以頻繁充電的場景如無人機。

2023年6月，嵌入式主機板和電腦系統製造商 8050廣積科技推出旗下最新「EC3500」邊緣運算AI電腦系統。此系統針對智慧零售、醫療、製造和交通等AI應用進行優化，並採用NVIDIA Jetson AGX Orin的架構，具備高效的8核或12核處理器，確保在面臨重度AI運算時仍能維持優越性能。

2023年9月，2417圓剛科技發表了「AVerMedia Box PC, D115WOXB」無風扇AI邊緣運算方案。這一方案基於NVIDIA Jetson Orin NX技術，專為嵌入式IoT應用而生，並在多個領域如機器人、製造和醫療等展現出強大的數據分析能力。該方案與NVIDIA的深度合作，提供整合的BSP (Board Support Package）套件，使得軟體開發和系統整合變得更加迅速與簡易。

邊緣運算概念股圖表

小總結

隨著全球數位轉型的腳步加速，邊緣運算持續受到業界的高度重視。邊緣運算將數據處理靠近其資料生成來源，提供低延遲和高效率的解決方案，特別是在物聯網、自駕車和擴增實境等領域中有顯著的應用前景。大型企業如亞馬遜和NVIDIA等不僅看好這項趨勢，更已積極進行技術布局和產品開發。未來，隨著更多的技術演進和市場需求，邊緣運算無疑將成為科技發展的重要支柱。