AI依赖度提升 智慧边缘为物联终端加分

在今日，AI正逐步深入生活中的各种不同应用层面，许多装置都渐渐要求更高的运算效能。事实上，智能生活相关的装置，越来越多都普遍依赖AI算法。这些应用场景对低功耗和安全性都有很高的要求，这就展现出了边缘运算的重要性。

对于许多的边缘运算物联网装置来说，有许多是采用电池供电，因此对于系统的功耗有很高的要求，才能用来延长系统的工作时间。此外，这些装置往往需要处理个人隐私数据，比如脸部特征、声音特征等，因此必须对隐私数据进行充分的保护，让核心运算在边缘端可以更安全的实现。

为边缘运算提供智能
物联网的应用对于未来智能化系统的重要性不言可喻。恩智浦(NXP)半导体大中华区资深营销经理黄健洲指出，实时运算能力对于物联终端来说相当重要；目前物联网被视为未来各种智能化系统的主要架构，透过底层感测网络、中间通讯传输与上层云端平台的组合，可以让信息无缝流动，进而延伸出更多应用，赋予更智能的生活体验。

图一 : 恩智浦(NXP)半导体大中华区资深营销经理黄健洲

不过，随着物联网应用多元化、许多应用或因功能安全，以及因直观需要的实时反应能力，使得集中式运算的物联网架构已难因应所有领域，因此系统终端开始被赋予一定程度的运算能力，以提升实时反应功能。

黄健洲表示，边缘运算就是让物联网终端拥有实时运算处理能力的关键。在过去的物联网架构中，数据需要从底层传回云端平台，再从云端平台下指令由终端设备动作，对工厂、汽车或智能家电这类需要高实时性的系统来说，一来一往的讯息传递极为耗时，因此终端设备才需要具备更强大的实时运算能力。这类终端设备可在本地处理指令，快速响应用户需求。


图二 : 边缘运算的布署对于企业越来越显得重要。

在处理器的设计上，重要的是有好的半导体开发工具，例如具备AI能力的机器学习算法的开发工具。但最重要的是，因为智能物联网的应用多元，每一类型的应用架构都可找到最适合的效能架构，如何让资源使用优化，落实物尽其用的愿景，是目前设计工程师最需要的考虑的方向。
恩智浦半导体大中华区边缘运算事业部产品营销经理弋方也表示，目前边缘运算最大的挑战是在于软件与硬件的协同开发。边缘运算需要充分利用嵌入式设备来完成，因此需要对软件算法进行充分的优化，更高效利用硬件的特殊结构，如DSP、GPU、与神经网络加速器等。
在此时，客户将会需要整套完整的解决方案，包含软件开发环境、高效的推理引擎、用来快速地将算法移植到嵌入式平台，以实现边缘运算。

企业智慧边缘需求增加
因应新冠疫情，全球有数亿人使用各自的终端装置在家工作，在家上学。Arm应用工程总监徐达勇表示，我们看到对云端应用、VPN视讯软件及协作工具等IT资源的需求空前的强劲。企业和员工从不得不接受、学习适应、到最后从中获益。人们也不再局限于在数个定点定时、「集中」的工作与会议，分布式的职场劳动力对企业运作的方式，可能带来永久性的变化，成为后疫情时代的常态。


图三 :Arm应用工程总监徐达勇

企业开始根据应对当前危机的经验、重新评估其长期的IT与网络需求，边缘运算的布署就越显重要。随着功能不断强化的微处理器、跨界应用处理器，与机器学习能力的快速进展，将可持续创造效能更高、功耗更低、且电池续航力更强的边缘装置，以因应后疫情时代的各项需求，这些需求如下：

●远程作业需求，如：远距办公、远距教学、远距医疗、居家照护、视频会议工具、团队协作工具等。
●零接触商机需求，如：行动支付、货运物流、机器人仓储、外送等。
●智能工厂、智能制造需求，如：工业监控、自动化制造管理等。

AI对于智慧边缘的帮助
徐达勇认为，云端运算是为连接设备赋予AI的基础，助长了AI在各个应用场景和技术领域的快速扩展。但因为某些特定应用可能无法与云端运算互相操作，导致AI对云端运算的依赖，反而造成某些AI应用的局限性。
因此，如果能将AI导入边缘装置，使AI在链接的装置上直接进行处理，以突破过去装置的限制，并为那些过去未能完全发挥的应用领域，因为整合了智能而释放出新的机会。过去云端AI处理遭遇的限制，未来可望在边缘AI获得突破。
智能边缘运算在新的数字世界中将变得越来越重要。随着5G的商转、IoT服务的布建，以及全球市场对个资保护的重视，许多全新的应用正快速崛起，它们对更低延迟、隐私保护、以及更客制化、个人化的要求日益严苛。传统上对云端运算的依赖，可能不足以解决需要实时响应的安全关键使用场景。智慧边缘不仅是科技上的突破，在企业应用方面也相当重要，它更能满足全新应用的需求，使企业能更快的响应市场、更容易的调整商业模式、提供创新且合规的服务及强化客户体验。

结语
先进制程将帮助打造更快速、更有效率的运算架构，能够有效管理实时分析及运用大量由终端装置所产生的数据数据，因应用户在不同情境下的需求，在短时间内精确处理海量的数据，并做出最正确的判断与实时的反应。
在未来，随着5G兴起与AI的扩大应用，5G带来更大的带宽、更低的延迟，同时也带来更多的应用场景，如AR/VR、工业以太网、智能交通等，而AI的扩大应用，对边缘运算的安全性和时效性也提出了更高的要求。这些需求的产生，半导体方案供货商也将会持续开发新一代的产品线，来应对市场所需。