邊緣AI （Edge AI）正成為生成式AI 普及化的關鍵技術。隨著 AI 推論從雲端轉移到邊緣，這一趨勢不僅降低了運行成本，也使設備能以更少的算力處理 AI 模型。可以看到市場上像聯發科專注於開發小型語言模型和 AI AGENT，讓邊緣裝置能高效運行複雜的AI 應用；而研華則推出了適用於智慧城市、車載系統及醫療影像等場景的邊緣AI 伺服器。隨著產業焦點逐漸從雲端移向邊緣，邊緣 AI 將引領新一波技術熱潮。
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什麼是邊緣AI（Edge AI）？
邊緣AI 是指在本地端或邊緣設備上運行人工智慧模型，而非依賴雲端伺服器來處理數據。這種技術允許設備在數據生成的地方即時進行處理，從而減少延遲、提升反應速度，並減少對網路頻寬的需求。Edge AI 適合應用於對延遲敏感的場景，例如自動駕駛汽車、智慧城市和工業物聯網（IoT）。對 IT 技術人員來說，Edge AI 代表了人工智慧和分散式計算技術的前沿突破，特別在 5G 時代加速普及。
邊緣AI 的核心技術是什麼？
機器學習（Machine Learning）
機器學習是邊緣AI 的基礎，允許裝置根據收集到的數據進行學習和預測。這使得裝置可以在本地進行資料處理和分析，例如在零售領域中，商店可以透過 Edge AI 裝置了解顧客喜好和投放客製化廣告。
深度學習（Deep Learning）
深度學習邊緣AI 中透過模擬人腦的思考連結方式，創造對影像的理解。每次接觸新影像時，邊緣裝置可以學會可靠地識別需要判斷的事物。這在工廠自動化、智慧城市等領域中尤其重要，能夠檢測可能出現的瑕疵或異常。
模型壓縮（Model Compression）
由於邊緣設備通常具有有限的計算資源和存儲容量，需要對模型進行壓縮。模型壓縮技術包括量化、剪枝、量化感知訓練等方法。這些方法可以減少模型的計算量，使其能在計算能力有限的嵌入式設備上運行，提高推理速度和降低能源消耗。
硬體加速器
在邊緣設備上執行高效的深度學習模型，需要使用專門的硬體加速器。這些加速器包括：
- 圖形處理單元（GPU）：優化深度學習算法的硬體加速器。
- 張量處理單元（TPU）：專門設計用於高效執行深度學習推理的硬體。
- 視覺處理單元（VPU）：對視覺處理應用優化的硬體加速器，通常用於圖像處理和機器視覺任務
感測技術與資料處理
邊緣AI 需要從感測器或嵌入式設備中收集大量數據。高精度的感測技術是確保裝置運作安全和有效的關鍵，特別是在自動駕駛、工業自動化等領域。這些技術使得邊緣裝置可以實施 ML 和深度學習模型，將推理功能部署到嵌入式系統中
本地端處理和即時反應
邊緣AI 強調在靠近資料生成源頭的設備上執行人工智慧計算和資料處理，而不是將資料發送到遠端的雲伺服器進行處理。這實現了更低的延遲、更高的隱私性和頻寬效率，特別適合即時處理回應的應用，如智慧攝像頭、工業自動化和智慧家居設備
這些核心技術共同支持 Edge AI 在各行各業中的廣泛應用，包括智慧家庭、工業自動化、智慧城市和自動駕駛等領域。
邊緣AI 的產業應用場景
工業自動化
- 即時檢測缺陷：利用深度神經網路分析產品影像，實現即時的品質檢查流程，減少生產線上的缺陷和延遲
- 工業機器人操作：透過低延遲的邊緣運算，執行即時的生產任務和機器人引導，提高生產效率和安全性
- 預測性維護：將數據分析和決策放在邊緣設備上，實現預測性維護，減少設備故障和停機時間
智慧製造
- 視覺檢測：在生產現場使用邊緣AI 進行視覺檢測，減少對雲端的依賴，提高安全性和效率
- 增強實境（AR）和混合實境（MR）: 為現場技術人員提供遠端支援和維修建議，提高維修效率和減少成本
交通和車輛管理
- 車輛檢查和管理：使用自動車牌識別系統，檢查欲通過隧道的車輛，縮短等候時間並提高安全性
- 自動駕駛：透過邊緣AI 運算，快速分析和應對道路狀況、障礙物檢測等，提升自動駕駛的安全性和效率
智慧城市
- 公共安全：利用邊緣AI 進行即時監控和分析，快速響應公共安全事件，提高城市管理效率
- 智慧化交通管理：透過邊緣運算，即時監控和管理交通流動，優化交通訊號控制，減少交通擁堵
物聯網（IoT）應用
- 資料處理和分析：在設備級別本地處理 IoT 資料，減少延遲、頻寬需求和雲儲存成本，提高資料安全性
- 設備監控和維護：使用嵌入式算法監視設備行為，收集和處理資料，自動修正問題並做出未來性能預測
醫療零售應用
- 醫療保健：將邊緣AI 應用於醫療設備，即時分析病人資料，提供即時的診斷和治療建議
- 零售業：使用邊緣AI進行客戶行為分析、庫存管理和智能營銷，提高營運效率和客戶體驗
邊緣AI 應用優勢
邊緣AI 相比於雲端AI 具有許多顯的優勢，以下是些主要的點：
即時反應和低延遲
- 邊緣AI 直接在設備本地運行，避免了將資料傳輸到雲端的延遲。這使得邊緣AI 能夠實現即時反應和決策，特別適合需要快速處理的應用，如自動駕駛、工業自動化和智慧城市的交通管理
隱私保護和數據安全
- 邊緣AI 在本地處理資料，不需要將敏感訊息傳輸到雲端，因此大大降低了數據在傳輸過程中被攔截或攻擊的風險。這提高了用戶隱私保護的水平和數據安全性，特別適合醫療、金融等對數據安全要求高的領域
可靠性和穩定性
- 邊緣AI 可以在無需連接到中央伺服器的情況下獨立運作，即使網路連接中斷，設備依然可以正常工作。這確保了服務的連續性和系統的整體穩定性，對於需要不間斷運行的場景應用如工業自動化系統和智慧家庭裝置等尤其重要
成本效益
- 邊緣AI 透過減少對中央雲端資源的依賴，可以降低雲端服務的使用成本。另外， 本地化的數據處理減少了數據傳輸的需求，從而節省了網路頻寬成本和數據中心的建設及維護成本
資源使用效率
- 邊緣AI 可以直接在本地設備上處理資料，而無需將其上傳到遠端伺服器。這意味著它們可以更有效地使用頻寬和儲存空間，提高資源使用效率
支援離線運作
- 邊緣AI 可以在沒有網路連接的情況下正常運作，這使得它們在一些網絡路覆蓋不佳或頻寬有限的區域中尤其有用
減少通訊成本
- 由於邊緣AI 僅需將必要的訊息發送到雲端進行儲存和分析，因此可以減少不必要的通訊成本和頻寬需求
邊緣AI 未來趨勢
邊緣AI 在未來幾年預計將經歷快速的成長和廣泛的應用，以下是一些關鍵的未來趨勢和發展方向：
爆發式成長和市場規模擴大
- 根據 IMARC Group 的預測，2023 年全球邊緣AI 市場規模已達 154 億美元，預計到 2032 年將增長至 709 億美元。這表明邊緣AI 市場將經歷爆發式成長，尤其是在2025 至 2026 年間
技術基礎的成熟
- 邊緣AI 的快速發展依賴於三項技術的進步：神經網路的成熟、運算基礎設施的進步（如最新的 GPU 和 TPU），以及物聯網設備的普及和 5G 網路的不斷普及。這些技術將使邊緣AI 能夠在更多場景中實現高效運行
向終端使用者擴展
- 隨著生成式AI 的廣泛採用，運算活動將從集中式數據中心向邊緣擴展，更加貼近終端使用者。這意味著智慧手機、汽車、PC 和邊緣伺服器將承擔更多計算負載，實現更快速、更低延遲的體驗
個人化和即時體驗
- 邊緣AI 將為使用者帶來更快、更個人化的體驗。例如，AI 驅動的智慧手機可以提供即時對話翻譯，自動駕駛汽車可以配備個人化人工智慧
