這幾年IT市場的變化又快又大，不斷有顛覆式的技術沖擊市場，包括云端運算、物聯(lián)網、大數據，每一個新技術與新概念，都對科技產業(yè)帶來了破壞式創(chuàng)新，面對這些新的沖擊，無論是單一產品或是整體架構，都必須因應全新的產業(yè)趨勢隨時調整，尤其是2017年興起的另一波AI浪潮，更將與現(xiàn)有的物聯(lián)網集成為AIoT，成為新世代的IT主流，不過大聯(lián)大品佳集團技術支持中心副總周信旭認為，現(xiàn)在的物聯(lián)網架構要有AI功能，仍然力有未逮，包括帶寬、運算能力、資安等，都是物聯(lián)網系統(tǒng)運行時會遇到的挑戰(zhàn)，對此周信旭指出：「邊緣運算(Edge CompuTIng)會是AIoT未來的解答。」

物聯(lián)網是先由第一層感測網絡擷取數據，然后再將數據送到上面的云端平臺儲存、運算，進而做出最佳化分析，周信旭指出，后端平臺的運算質量除了處理器本身的能力外，感測網絡傳回的數據量也是關鍵，「畢竟龐大的數據量才能累積出足夠的樣本數，AI的運算成果也才夠精準?！共贿^伴隨大量數據而來的是帶寬問題，「現(xiàn)在通訊技術的帶寬都夠大，要傳送大量數據早就不是問題，問題是寬頻設計在系統(tǒng)建置與運行時，成本都很高?！?/p>

AIoT的第2個問題是運算能力，現(xiàn)在的物聯(lián)網系統(tǒng)是由上層的云端平臺負責運算，對感測與控制節(jié)點不多的系統(tǒng)來說，這種集中運算的方式是較佳選擇，不過周信旭指出，要是節(jié)點數量大到某個程度，云端平臺的運算能力就不一定可以能負荷高量運算，「而且就算能負荷，整個系統(tǒng)的運行速度也會變慢，」尤其是多數配備有AI的系統(tǒng)，對實時性的要求相當高，一旦速度變慢，系統(tǒng)效能就會大打折扣。

要解決帶寬與運算問題，周信旭表示必須從終端設備的強化著手，「邊緣運算的做法，就是讓物聯(lián)網系統(tǒng)的終端設備具有一定程度的運算能力?！箶祿仍诮K端設備運算處理，再把處理過后的數據傳送到上層云端平臺，「簡單來說就是讓云端接到的數據先爬梳處理過的，這樣一來量不但少，內容也更精確，這樣一來工作當然可以更快，負擔也會降低?！苟岸顺祟A處理數據外，部分簡單的工作也可直接在前端運算后，直接交由控制器完成，不必再由云端平臺下指令，讓系統(tǒng)反應更實時。

「至于邊緣運算的適用領域，大聯(lián)大品佳集團臺灣區(qū)技術支持處總監(jiān)陳宏基則表示，象是智慧城市、擴增實境(AR)、M2M、智能家庭、智能制造等這類型節(jié)點多、對實時性需求高的，都是目標應用，例如智能制造的機器視覺系統(tǒng)，就可以透過邊緣運算，達到實時性要求?！龟惡昊M一步指出：「未來的AIoT系統(tǒng)中，云端平臺與邊緣設備的運算將會分工，云端負責長期性的決策分析，高實時性需求的工作則讓終端設備來處理?！?/p>

就此來看，無論是運算能力或帶寬，邊緣運算都是AIoT目前看來的最佳設計方式，不過陳宏基表示，邊緣運算是全新的設計概念，對開發(fā)工程師來說會是目前較大的挑戰(zhàn)，現(xiàn)在已經有廠商推出AI的相關開發(fā)套件，象是Google推出的AIY Projects就可讓有興趣者可DIY 自己的 AI人工智能產品，目前新一代AIY的處理器采用了NXP(恩智浦)的i.MX 8M，「Google選擇i.MX 8M主要是看好這款芯片在語音、影音和音訊的處理能力，再加上他的高兼容性與低功耗特色，都讓資源有限的創(chuàng)客或新創(chuàng)業(yè)者來說非常受用?！?/p> 邊緣設計太復雜？對的伙伴幫你快速搞定問題

除了擴展性與兼容性外，陳宏基指出，資安設計也是物聯(lián)網芯片重要需求，在發(fā)展初期時，物聯(lián)網的安全性問題并不受重視，不過這幾年已經成為設計重點?！脯F(xiàn)在出來的物聯(lián)網產品，都會強調自己有資安設計，不過要做到完整很不容易，」陳宏基以NXP的物聯(lián)網處理芯片為例，NXP在制程中即已建置保護機制，同時經由HSM認證，一般工程師無法透過物理性方式看到內部的公、私鑰，而且NXP還有隨機亂數口令設計，對物聯(lián)網的資安等級提升相當大。而陳宏基表示，物聯(lián)網的資安設計與元件供應的合作伙伴關系頗大，有經驗的合作伙伴可以協(xié)助設備業(yè)者大幅縮短開發(fā)時間，他以大聯(lián)大品佳集團為例，「品佳過去在科技產業(yè)的經驗非常豐富，這些經驗可以幫助客戶快速厘清本身需求，同時針對其需求提出適用的零組件建議，加速產品上市時間?！?/p>

對于AI未來的應用發(fā)展，大聯(lián)大品佳集團產品事業(yè)處資深經理陳俊宜則認為將走向特定領域的專用系統(tǒng)，現(xiàn)在每一個產業(yè)的專業(yè)都非常深，所以各自需要的AIoT系統(tǒng)功能也都不同，「象是電商平臺要強化資安和在地化服務，ADAS則對可靠度與低延遲性的要求很高，工程師必須因應這些不同需求找到適配的芯片與解決方案?！?/p> 邊緣運算榮景可期，預計2022年市場爆發(fā)

「從目前整體產業(yè)發(fā)展來看，現(xiàn)在市場上已有大量廠商積極投入AI研發(fā)，」因此周信旭對未來相當樂觀，尤其是邊緣運算，最近的研究報告就可以看出來，IDC指出2022年，全球的物聯(lián)網系統(tǒng)中，將有43%會在終端設備，而資策會IEK也表示，從2017年到2022年，邊緣運算每年將有10.7%的成長，由此可看出未來的發(fā)展?jié)摿?，周信旭最后也指出，AI的發(fā)展不是取代人類，而是協(xié)助人類更智能化的處理工作，他以大聯(lián)大品佳集團代理的NXP產品在大陸的應用為例，現(xiàn)在大陸的智能家庭非常蓬勃，NXP就被內建在許多家電，象是烤箱、空調，甚至蓮蓬頭中，作為智能語音控制，「這些產品都已經問世，而且市場反應非常好，從這些應用就可以看到邊緣