工業電腦大廠研華 (2395-TW) 在COMPUTEX展上提到，邊緣AI的發展速度非常快，預計在2025至2026年間將迎來爆發式成長。邊緣AI市場的規模將是AI伺服器的上萬倍。研華內部資料顯示，客戶創造了許多新的應用場景，讓過去工業電腦未曾觸及的領域迅速規模化。
調研機構 IMARC Group認為，2023年全球邊緣人工智慧市場規模達154億美元，2032年將達709億元，基於物聯網的邊緣運算解決方案不斷增長的需求、5G網路的不斷普及以及對低延遲和即時資料傳輸關鍵任務應用的需求是推動市場發展的一些關鍵因素。
(資料來源 : IMARC Group、整理 : 優分析)
本文淺談什麼是邊緣AI化及應用六大領域
邊緣運算是指將數據處理移至接近數據生成源的位置，以減少延遲和帶寬需求，而邊緣AI則是在邊緣運算的基礎上，進一步加入了人工智慧技術。邊緣AI能夠進行更高效的數據分析和決策，不僅能處理大量的數據，還能進行即時的智能反饋和預測，提升了設備和系統的自適應能力。
2025年能爆發式成長的原因，需要架構在三項技術發展上 :
1、神經網路成熟：神經網路和相關AI基礎設施達到可以廣泛應用機器學習的程度。
2、運算基礎設施進步：在邊緣運行AI需要強大的分散式運算能力。最新的高度平行GPU已適用於神經網路。
3、物聯網設備普及：物聯網推動了大數據的成長，並且5G技術提供了更快、更穩定的連接。
邊緣AI的應用與傳統邊緣運算的技術差異 :
1. 智慧城市
邊緣AI設備，如智能攝像頭和傳感器能即時分析交通狀況，優化紅綠燈時序，減少擁堵並提升交通效率。例如，高速攝像頭可即時分析車流量，根據交通密度動態調整信號燈時間，避免長時間的紅燈等待。同時，AI系統能預測交通堵塞點，提前引導車輛分流。
傳統邊緣運算技術差異，邊緣AI強調數據的即時處理和反饋，能夠即時應對突發事件，而傳統邊緣運算可能僅限於簡單數據處理，反應速度較慢。邊緣AI具備深度學習和自適應能力，能夠不斷學習和優化，而傳統邊緣運算通常依賴預定義規則，缺乏自我學習和進化的能力。
2. 工業自動化
設備預測性維護，邊緣AI能即時監控設備狀況，通過分析歷史數據和實時數據，預測設備可能的故障點，提前進行維護。例如，AI系統可通過振動和溫度數據檢測出機器異常運行的跡象，提前預警維護人員，避免設備停機和生產損失。在生產線上，邊緣AI能快速檢測產品質量，識別缺陷，保證產品質量一致性。例如，通過高解析度相機和AI圖像識別技術，系統能即時識別出產品的瑕疵或異常，並將不合格品自動剔除。
傳統邊緣運算技術差異，邊緣AI可以利用大量歷史數據進行預測分析，而傳統邊緣運算多數僅限於當前數據的處理，無法進行複雜的預測。邊緣AI具備自學習能力，可以不斷優化檢測算法和預測模型，而傳統技術缺乏這種能力，無法應對不斷變化的生產環境。
3. 零售業
智能貨架，利用邊緣AI監控貨架商品的存量，自動進行補貨和庫存管理，提高運營效率。例如，智能貨架可即時監測商品存量，當某一商品接近缺貨時，自動通知補貨系統，確保貨架始終滿足顧客需求。顧客行為分析，通過邊緣AI分析顧客行為數據，提供個性化服務和精準促銷，提升顧客體驗。比如，AI系統可以根據顧客的購買歷史和店內行為，推送個性化的優惠和推薦商品，增加銷售機會。
傳統邊緣運算技術差異，邊緣AI能進行更深入的數據分析，提供更精準的決策支持，而傳統技術的分析能力有限，無法提供精細的個性化服務。邊緣AI可以實時分析顧客行為並即時提供反饋，而傳統技術通常需要數據傳輸到中央伺服器再進行處理，反應較慢。
4. 智慧農業
作物監控，邊緣AI能實時監控農作物生長環境，如土壤濕度、溫度等，幫助農民進行精準農業管理。例如，AI系統能根據環境數據自動調整灌溉系統，確保作物獲得最佳的生長條件，節約水資源。病蟲害預警，邊緣AI通過分析監控數據，及時預警病蟲害，採取防治措施，保護農作物健康。比如，系統可通過圖像識別技術，發現病蟲害的早期跡象，並自動生成防治建議。
傳統邊緣運算技術差異，邊緣AI能對數據進行更精細的分析和預測，而傳統技術多數僅限於簡單的監控和報告，無法進行深度分析。邊緣AI能自主做出決策，如自動調整灌溉系統，而傳統技術需要人工干預，效率較低。
5. 醫療健康
遠程醫療，邊緣AI設備能在患者家中或遠程診所進行健康監測，提供即時診斷和醫療建議。例如，AI系統能監控患者的心率、血壓等生命體徵，並在發現異常時自動通知醫生，提供即時診療。邊緣AI能即時處理和分析醫療影像，提高診斷效率和準確性。比如，AI系統可快速分析X光片或MRI影像，發現潛在病變，協助醫生進行準確診斷。
傳統邊緣運算技術差異，邊緣AI具備更高的診斷準確性和效率，而傳統技術可能僅能提供基本的數據處理和傳輸，診斷效果有限。邊緣AI能根據患者的個人數據提供個性化的治療方案，而傳統技術多數為通用性處理，無法滿足個體需求。
6. 智能家居
家居安全，邊緣AI智能門鎖和安防系統能實時檢測異常情況，提高家庭安全。例如，系統可即時識別潛在的入侵者，並自動發出警報或通知戶主。家電控制，智能家電通過邊緣AI技術實現自動化控制，提高家居生活的便利性和舒適度。比如，系統可根據用戶的生活習慣，自動調整空調溫度、燈光亮度等，提供舒適的居家環境。
傳統邊緣運算技術差異，邊緣AI能根據使用者的習慣自動調整家電設備，而傳統技術多數需要使用者手動設定，操作繁瑣。安全性，邊緣AI能即時分析和識別安全威脅，而傳統技術僅能提供基礎的監控和報警，無法即時應對。
這些應用場景展示了邊緣AI技術在各個行業中的潛力和實際應用效果。隨著技術的進一步發展，邊緣AI將在更多領域中發揮重要作用，並且相較於傳統邊緣運算技術，邊緣AI在智能化、即時性和預測性等方面具有顯著優勢。
邊緣AI的設備與傳統邊緣運算的差異 :
邊緣AI規模化與傳統邊緣運算在安裝設備上的差異主要體現在硬件性能、處理能力、存儲能力、網絡連接方式以及能源效率等方面。
1. 硬件性能
處理器，邊緣AI設備通常搭載專用的AI處理器（如NVIDIA Jetson、Google Edge TPU、Intel Movidius等），這些處理器具備強大的計算能力，能夠進行複雜的深度學習推理和訓練。GPU/TPU，許多邊緣AI設備集成了圖形處理單元（GPU）或張量處理單元（TPU），以加速AI模型的運行。
傳統邊緣運算設備多數使用通用的CPU處理器，性能相對有限，主要適合執行簡單的數據處理和分析任務。傳統設備通常不具備專用的AI加速單元，如GPU或TPU，因此在處理複雜AI任務時效率較低。
2. 處理能力
邊緣AI設備能夠即時處理大量數據，進行即時分析和決策，適用於需要高響應速度的應用場景。由於具備專用的AI處理能力，邊緣AI設備需要可以高效執行深度學習模型的推理任務，提供精準的預測和識別結果。
傳統設備的處理能力較低，主要適合簡單的數據處理和傳輸任務，難以應對複雜的AI計算需求。由於缺乏高效的AI加速單元，傳統設備在處理需要高計算量的任務時可能會出現較高的延遲。
3. 存儲能力
邊緣AI設備通常配備大容量的本地存儲，以便存儲大量數據和AI模型，支持離線運行和即時處理。為了提高存儲效率，邊緣AI設備可能配備數據壓縮技術，以減少存儲空間需求和數據傳輸量。
傳統設備的本地存儲容量較小，主要用於臨時數據存儲，需頻繁與雲端同步數據。由於本地存儲有限，傳統設備通常依賴雲存儲進行數據備份和長期存儲。
4. 網絡連接方式
邊緣AI設備支持多種網絡連接方式，包括Wi-Fi、4G/5G、以太網等，適應不同場景需求。邊緣AI設備可以在本地完成大部分數據處理和分析，僅需在必要時將結果上傳雲端，減少網絡依賴性。
傳統設備多數依賴雲端進行數據處理和存儲，需要穩定的網絡連接以保證數據傳輸。傳統設備的網絡連接方式較為單一，主要依賴有線或Wi-Fi連接，靈活性較低。
5. 能源效率
邊緣AI設備經過專門設計，具備高效的能耗比，在提供強大計算能力的同時，保持低能耗。部分邊緣AI設備具備動態電源管理技術，根據運行需求自動調整功耗，提高能源利用效率。
傳統設備的能效比相對較低，長時間運行複雜任務時可能會消耗大量能源，一般缺乏智能電源管理技術，難以根據實際需求動態調整能耗。
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