近年來，隨著物聯網(IoT)、人工智能(AI)和5G技術的迅速發展，邊緣運算逐漸成為數位世界中不可或缺的一環。它通過將數據處理移至靠近資料來源的裝置上，大幅提升了數據處理的速度和效率，特別是在需要即時反應的應用場景中，例如自動駕駛、智慧城市及工業自動化等。許多知名科技企業也積極布局這一領域，推出針對邊緣運算的各種技術解決方案。本文將探索邊緣運算的意義、它的重要性，以及當前市場中具影響力的相關公司，旨在揭示這一變革性技術的未來發展潛力。
邊緣運算有哪些公司？
邊緣運算在近年來快速崛起，隨著物聯網(IoT)、人工智慧(AI)以及5G技術的發展，邊緣運算市場的潛力越來越大。許多科技公司在這領域中積極布局，推出各種相關產品和解決方案，這裡介紹幾家值得關注的邊緣運算公司。
- 臺積電(2330)作為全球最大的半導體製造商，臺積電不僅在晶片製造上處於領先地位，也積極投入邊緣運算技術的開發，特別是在高效能運算和 AI 晶片的製造上。
- 緯穎科技(6669)緯穎是緯創的子公司，專注於提供伺服器解決方案，特別是針對邊緣運算的伺服器平臺。該公司與 Nokia 合作，開發適合戶外使用的邊緣運算伺服器，推動電信基地臺的邊緣運算應用。
- 廣達電腦(2382)廣達的子公司雲達專注於雲端及邊緣運算伺服器。廣達的邊緣伺服器已經被日本的樂天電信採用，並且與 Intel 等科技大廠合作，推動邊緣運算設備的普及化。
- 凌華科技(6166)作為邊緣運算技術的領先者，凌華科技專注於工業自動化、自駕車及智能製造領域。該公司推出了多款邊緣運算解決方案，廣泛應用於智能零售、工廠自動化等多個領域。
- 聯發科(2454)聯發科是全球知名的IC設計公司，特別是在物聯網和AI技術上的發展備受矚目。它的產品涵蓋了邊緣運算所需的核心技術，並應用於智能家居、自動駕駛等領域。
- Cisco 思科(CSCO)Cisco 是霧運算的提出者，這是一種介於雲端運算與邊緣運算之間的概念。該公司推出了多款邊緣運算設備，致力於物聯網環境下的應用，如 Catalyst 系列交換器和基地臺。
這些公司在邊緣運算市場中佔有一席之地，無論是在硬體開發、伺服器製造還是晶片設計上，都為全球邊緣運算的發展做出了重大貢獻。隨著邊緣運算技術的進一步成熟，這些企業的市佔率和營收成長預期將持續提升。
邊緣運算重要嗎？
邊緣運算的重要性隨著物聯網(IoT)、人工智慧(AI)、以及5G網絡的發展而日益凸顯。其核心價值在於能將資料的處理從雲端中心移動到更靠近資料來源的裝置上，使得數據處理速度更快、延遲更低，尤其在即時性要求高的場景，如自動駕駛汽車、智慧工廠、醫療診斷和智慧城市中，邊緣運算大大提升了系統反應的速度與效率。
具體來說，邊緣運算在解決雲端運算過度依賴中心化處理時，對於大規模數據量的即時處理更有優勢。許多現代應用，如自動駕駛車輛或工業4.0場景，必須進行即時數據分析，而將計算負載分散到邊緣設備能減少網絡延遲，確保快速反應，避免傳輸過程中的延誤。
此外，隨著5G技術的引入，邊緣運算能夠進一步優化連接和數據處理。它允許更多裝置在低延遲環境中協同工作，如智慧家電、智慧建築等，這些應用不僅提供了即時回應，還能有效節省帶寬並提高整體運作效率。
邊緣AI是甚麼？
邊緣AI(Edge AI)是指在設備本地運行人工智慧(AI)算法，而不需要將數據傳輸到遠端的雲端進行處理。這種技術將數據處理和分析工作移到更接近數據生成的位置，這樣可以大幅縮短延遲時間，實現更即時的響應。邊緣AI特別適合那些需要迅速做出決策的應用場景，如自動駕駛、工業自動化、智慧城市和醫療設備等。
傳統AI多依賴雲端來進行大量數據的運算，而邊緣AI則讓設備在本地直接進行AI模型的推斷和決策，這不僅提高了數據處理的速度，還能加強數據的安全性，因為數據不需要經過網絡傳輸而增加潛在的風險。
邊緣AI的優勢包括:
- – 即時反應:數據能在毫秒內進行處理，對於像自動駕駛這類需要快速反應的應用尤為重要。
- – 數據安全性:敏感數據可以在本地處理，減少傳輸過程中的風險。
- – 穩定性與可靠性:即使在無法連接網絡的情況下，設備仍然能夠運行，保證了系統的穩定性。
隨著物聯網(IoT)設備的普及和5G網絡的發展，邊緣AI正逐漸成為各行各業技術應用的一個關鍵支柱，並且被廣泛應用於各種智能系統和設備中。
為什麼叫邊緣運算？
邊緣運算(Edge Computing)這個名稱來自其運作的方式，即將數據處理和分析的部分過程移到「網絡的邊緣」，靠近數據來源的地方，而非在傳統的集中式數據中心進行。這樣的架構設計旨在減少數據傳輸的延遲和頻寬使用，並提升即時數據處理的效率。
邊緣運算的名稱反映了其相對於「雲端運算」的區別，後者集中在遠端數據中心進行處理。而邊緣運算則將這些處理任務分散到位於網絡邊緣的設備，如物聯網裝置或本地伺服器上，從而加快數據處理速度，尤其適合需要即時反應的應用場景，例如自動駕駛汽車、智慧城市的交通管理，以及醫療設備的即時監控。
這樣的分佈式架構不僅能減少延遲，還能降低數據長途傳輸的頻寬成本，並提高系統的可靠性。即使在網絡中斷的情況下，邊緣設備也能繼續本地運作，這在需要持續性的業務應用中尤為重要。因此，邊緣運算被廣泛應用於物聯網、人工智慧等領域，且隨著5G網絡的普及，這種技術的需求與日俱增。
邊緣運算需要伺服器嗎？
邊緣運算的確需要伺服器，特別是「邊緣伺服器」來支援其運行。邊緣運算旨在將資料處理移至靠近資料來源的節點，而不是僅依賴集中式的雲端伺服器。這樣可以有效減少延遲，提升即時處理的能力。與傳統的雲端運算相比，邊緣運算在資料產生地或其附近進行處理，減少資料需要長距離傳輸的時間，這對於物聯網(IoT)、自動駕駛、智慧城市等需要即時響應的應用場景至關重要。
具體來說，邊緣伺服器可以在本地處理資料，特別是在需要即時決策的情況下，例如智慧家居和自動駕駛車輛。智慧家居中，像是安全攝影機或智慧門鎖產生的數據，若在本地伺服器進行處理，可以大幅提升自動化反應的速度，增強安全性與隱私保護。
此外，5G的快速發展也進一步提升了邊緣運算的需求，因為它能夠支援更多高性能設備與應用。由於5G提供的低延遲與高帶寬，邊緣運算伺服器能夠更快地處理來自各類感測器的資料。
邊緣運算設備有哪些？
邊緣運算設備是指可以在靠近資料來源的位置進行數據處理的裝置，這類設備能夠有效地減少延遲並提高數據處理效率。主要的邊緣運算設備類型如下:
- 物聯網網關(IoT Gateways):這些設備是邊緣運算的核心，它們負責連接物聯網設備並進行初步的數據處理。物聯網網關能在本地處理數據，並在必要時與雲端同步。例如，AWS IoT Greengrass可以讓網關更靈敏地運作，確保在雲端連接中斷時仍能保持功能。
- 伺服器:邊緣伺服器通常部署在資料中心或企業網絡中，提供高效能的計算資源，尤其適合需要人工智慧(AI)或機器學習(ML)功能的應用。這些伺服器可用來支援大量資料處理，例如城市中的智慧交通管理系統。
- 感測器(Sensors):這些設備負責收集環境數據，如溫度、壓力或運動等，並進行部分邊緣處理。例如，工業感測器可在檢測到異常時啟動警報或關閉設備，減少了數據回傳至中央伺服器的延遲。
- 智慧相機(Smart Cameras):傳統相機僅捕捉影像，但智慧相機能夠本地處理圖像數據，如識別物體、監控場景變化，並執行即時分析，常用於安全監控和零售應用中。
這些設備廣泛應用於智慧城市、工業自動化和物聯網設備，促進了即時決策和數據分析的發展。
什麼是邊緣計算？
邊緣計算(Edge Computing)是一種分散式的計算架構，它將運算和資料處理的過程從中心化的雲端伺服器移至靠近資料來源的邊緣節點。這樣的設計減少了數據傳輸的距離，從而降低延遲並節省帶寬成本。邊緣計算特別適用於需要即時數據處理的應用場景，如自動駕駛汽車、智慧城市、醫療設備和工業自動化。
相比於傳統的雲計算架構，邊緣計算將資料處理的部分移至本地設備，如物聯網(IoT)裝置或邊緣伺服器，這使得設備能夠在無需與遠端伺服器通信的情況下，快速做出反應。例如，自動駕駛汽車可以利用邊緣計算在本地處理大量傳感器數據，從而實時做出駕駛決策。
邊緣計算帶來了幾個顯著的優勢，包括:
- 降低延遲:因為數據處理在本地進行，減少了傳輸時間。
- 提高數據安全性:敏感數據不需要經過網絡傳輸，可以在本地直接處理。
- 節省頻寬和成本:只需將必要的數據上傳至雲端，減少了網絡帶寬的消耗。
- 增強系統可靠性:即使網絡連接中斷，邊緣設備也能繼續運行。
邊緣計算的應用範圍極廣，從智慧城市的交通監控到醫療設備的即時健康監測，未來隨著物聯網和5G技術的發展，邊緣計算將扮演更加重要的角色。
什麼是邊緣裝置？
邊緣裝置(Edge Device)是一種設置於網路邊緣的硬體設備，負責連接終端裝置與核心網路。這些裝置的主要功能是處理、管理以及傳輸終端裝置的數據，並將資料在本地或雲端進行分析。常見的邊緣裝置類型包括路由器、智慧型攝影機、物聯網感應器等。
邊緣裝置在現今的物聯網(IoT)應用中扮演著重要角色。例如，智慧攝影機可以即時分析所捕捉的影像，進行模式識別、物體追蹤等操作，減少傳輸資料至雲端的需求，從而降低網路負擔並加快響應速度。此外，物聯網網關則負責管理連接的終端設備，並提供本地數據處理能力，與雲端保持通信。
邊緣裝置的另一個優勢在於它能夠有效處理即時數據，特別是當網路帶寬有限或中央資料中心處理速度不足時。透過這些裝置，本地數據可進行快速分析並作出即時決策，如在工廠內部使用的感應器即時偵測設備故障，避免更大範圍的生產問題。
隨著5G技術的推廣，邊緣裝置的應用將進一步擴展，特別是在需要低延遲、高頻寬的場景下，如智慧城市、工業自動化以及遠端監控等領域。
總結
邊緣運算是一種將資料處理移至接近數據來源的架構，其迅速崛起主要得益於物聯網、人工智能和5G技術的發展。該技術使得數據處理速度更快，有效減少延遲，特別適用於自動駕駛、智慧城市和工業自動化等即時反應需求高的場景。多家科技公司，如台積電、緯穎科技和聯發科等都在此領域積極布局，推出相關產品。而邊緣AI技術則允許設備本地運行AI算法，進一步提升了數據安全性和穩定性。邊緣運算設備包括物聯網網關、邊緣伺服器和智慧相機等，這些設備在智慧應用和數位轉型中扮演著關鍵角色。
