邊緣運算(Edge Computing)有助于降低傳統(tǒng)云端架構(gòu)的運算負荷、提升邊緣端的數(shù)據(jù)與資料處理能力，而傳統(tǒng)架構(gòu)的改變除大幅提升運算效率以及數(shù)據(jù)應(yīng)用之外，更有機會進一步落實 AI 與 5G 等新興技術(shù)發(fā)展，因此在 2017 年成為市場中熱門技術(shù)議題，TrendForce 旗下拓墣產(chǎn)業(yè)研究院預估，2018 年至 2022 年全球邊緣運算相關(guān)市場規(guī)模的年復合成長率(CAGR)將超過 30%。

拓墣產(chǎn)業(yè)研究院分析師劉耕睿指出，過往傳統(tǒng)云端架構(gòu)引領(lǐng)運算市場多年，并帶動云端儲存、大數(shù)據(jù)分析等新商機的崛起，但隨著更大量、更即時的運算需求興起，傳統(tǒng)云端架構(gòu)已逐漸無法負荷未來需求;邊緣運算則是在如現(xiàn)場端設(shè)備、閘道器等邊緣端，融合網(wǎng)絡(luò)、運算、儲存、自我管理等能力，并建立分散式架構(gòu)，有助于實現(xiàn)設(shè)備于現(xiàn)場端的即時反應(yīng)，并提升數(shù)據(jù)收集與進階應(yīng)用的效率，更能降低過往傳統(tǒng)架構(gòu)所造成的成本消耗。

標準組織與供應(yīng)鏈皆已積極布建生態(tài)系

由于邊緣運算將對市場造成架構(gòu)與實質(zhì)應(yīng)用上的改變，許多標準組織積極訂定標準，包括歐洲電信組織 ETSI 的多重接取邊緣運算(Multi-access Edge Computing，MEC)、OpenFog 的開放霧運算(Fog Computing)、中國廠商華為所主導的 Edge Computing Consortium，都積極且持續(xù)地發(fā)布參考架構(gòu)與建立生態(tài)系。

除此之外，產(chǎn)業(yè)鏈中的許多廠商也已開始自行推出邊緣運算的解決方案，如云端大廠 Microsoft 推出 Azure IoT Edge，將機器學習、進階分析與 AI 服務(wù)，帶向更靠近資料源的前端 IoT 設(shè)備;芯片 IP 商 ARM 亦推出 Mbed Edge 邊緣運算平臺，協(xié)助通訊協(xié)定轉(zhuǎn)譯(Protocol Translation)、閘道器管理以及邊緣運算;除此之外，產(chǎn)業(yè)鏈中的其余業(yè)者如服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、工業(yè)電腦、傳統(tǒng)制造、開源組織等都有對應(yīng)的解決方案推出。

AI 與 5G 的初步落實將仰賴邊緣運算的助力

自 2017 年成為顯學的邊緣運算，其重要性更是彰顯于 AI 人工智能與 5G。劉耕睿分析，過去 AI 必須仰賴強大的云端運算能力來進行數(shù)據(jù)分析與算法的運作，但隨著芯片能力提升、邊緣運算平臺成熟，開始可賦予現(xiàn)場端設(shè)備、閘道器擁有較為初階的 AI 能力，協(xié)助數(shù)據(jù)初步篩選分析、設(shè)備設(shè)備即時反應(yīng)，該優(yōu)勢在工業(yè)領(lǐng)域、智慧城市、消費性市場都能讓既有服務(wù)有進一步的提升，如即時警示、安全監(jiān)控、語音助理、預防維護等應(yīng)用的實現(xiàn)。

邊緣運算對于 5G 亦是重要的技術(shù)變革，相較于過去 3G、4G 時代，應(yīng)用多元且網(wǎng)絡(luò)需求差異極大的狀況將同時發(fā)生于 5G 網(wǎng)絡(luò)上，因此 5G 必須擁有針對不同應(yīng)用而有相對應(yīng)的解決方案，邊緣運算便能提供移動用戶更低延遲、更佳網(wǎng)絡(luò)品質(zhì)，并讓電信商有機會推出更多創(chuàng)新服務(wù)。