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TrendForce:边缘运算加速 AI 与 5G 发展,至


2020-06-09


TrendForce:边缘运算加速 AI 与 5G 发展,至

边缘运算(Edge Computing)有助于降低传统云端架构的运算负荷、提升边缘端的数据与资料处理能力,而传统架构的改变除大幅提升运算效率以及数据应用之外,更有机会进一步落实 AI 与 5G 等新兴技术发展,因此在 201 7 年成为市场中热门技术议题,TrendForce 旗下拓墣产业研究院预估,2018 年至 2022 年全球边缘运算相关市场规模的年複合成长率(CAGR)将超过 30%。

拓墣产业研究院分析师刘耕睿指出,过往传统云端架构引领运算市场多年,并带动云端储存、大数据分析等新商机的崛起,但随着更大量、更即时的运算需求兴起,传统云端架构已逐渐无法负荷未来需求;边缘运算则是在如现场端装置、闸道器等边缘端,融合网路、运算、存储、自我管理等能力,并建立分散式架构,有助于实现设备于现场端的即时反应,并提升数据收集与进阶应用的效率,更能降低过往传统架构所造成的成本消耗。

标準组织与供应链皆已积极布建生态系

由于边缘运算将对市场造成架构与实质应用上的改变,许多标準组织积极订定标準,包括欧洲电信组织 ETSI 的多重接取边缘运算(Multi-access Edge Computing,MEC)、OpenFog 的开放雾运算(Fog Computing)、中国厂商华为所主导的 Edge Computing Consortium,都积极且持续地释出参考架构与建立生态系。

除此之外,产业链中的许多厂商也已开始自行推出边缘运算的解决方案,如云端大厂 Microsoft 推出 Azure IoT Edge,将机器学习、进阶分析与 AI 服务,带向更靠近资料源的前端 IoT 装置;晶片 IP 商 ARM 亦推出 Mbed Edge 边缘运算平台,协助通讯协定转译(Protocol Translation)、闸道器管理以及边缘运算;除此之外,产业链中的其余业者如伺服器、网路设备、工业电脑、传统製造、开源组织等都有对应的解决方案推出。

AI 与 5G 的初步落实将仰赖边缘运算的助力

自 2017 年成为显学的边缘运算,其重要性更是彰显于 AI 人工智慧与 5G。刘耕睿分析,过去 AI 必须仰赖强大的云端运算能力来进行数据分析与演算法的运作,但随着晶片能力提升、边缘运算平台成熟,开始可赋予现场端装置、闸道器拥有较为初阶的 AI 能力,协助数据初步筛选分析、装置设备即时反应,该优势在工业领域、智慧城市、消费性市场都能让既有服务有进一步的提升,如即时警示、安全监控、语音助理、预防维护等应用的实现。

边缘运算对于 5G 亦是重要的技术变革,相较于过去 3G、4G 时代,应用多元且网路需求差异极大的状况将同时发生于 5G 网路上,因此 5G 必须拥有针对不同应用而有相对应的解决方案,边缘运算便能提供行动用户更低延迟、更佳网路品质,并让电信商有机会推出更多创新服务。

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(本文作者:TrendForce 集邦科技,原文标题 〈 TrendForce:边缘运算加速 AI 与 5G 发展,至 2022 年市场规模 CAGR 将逾 30% 〉,原作者已载明文章开放转载,首图来源:Flickr,CC Licensed。〉

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