【拓墣观点】AI、5G 都靠它,边缘运算夯什幺?

2020-06-13
【拓墣观点】AI、5G 都靠它,边缘运算夯什幺?

人工智慧(AI)与 5G 被誉为未来关键性技术,在这浪潮之下,边缘运算(Edge computing)跟着受到重视!近期微软的 Build 2018 开发者大会,针对边缘运算推出一系列产品、服务与开发工具,不仅于此,从云端服务三巨头 AWS、微软、Google,还有伺服器、网路设备、晶片大厂一众厂商早就纷纷投入,边缘运算到底在夯什幺?

边缘运算为何物?

边缘运算可说是物联网时代下的产物,简而言之,边缘运算在传统云端与装置端的连接中间,多了一层运算层──Edge 端,Edge 其实指的是靠近数据源的运算单位,包括闸道器、路由器,以及硬体底层相关的各种机器、装置、设备与系统。

【拓墣观点】AI、5G 都靠它,边缘运算夯什幺?

有了 Edge 端直接针对多装置、庞大讯息先做撷取、过滤与处理,对装置端做出回馈与反应,不用让所有资料都上到云端,以期在资料量逐渐庞大、重视资讯即时处理传输的现代,更能有效率处理资讯,减少事事上云端所带来的时间递延与资料传输/储存成本。

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。

而边缘运算会如此受到重视,不仅它是云端与装置端的桥梁,更是实现 AI 、5G 等未来关键技术的重要催化剂。

边缘运算为何能助攻 AI ?

AI 的进步会率先在边缘运算中实现,过去 AI 仰赖强大的云端运算能力,来进行数据分析与演算法运作,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,数据资料能在 Edge 端便进行更快的筛选、分类、彙整、分析,并且利用这些数据资料来不断修正与优化模型。如汽车自动煞车系统、工厂自动化设备即时示警、家庭智慧音箱都是边缘运算的运用案例。

微软、AWS、Google 三巨头的「边缘布局」

近期甫落幕的微软开发者大会 Build 2018,微软 CEO 纳德拉点出了「智慧云端(Intelligent Cloud)」与 「智慧边缘(Intelligent Edge)」的未来发展布局,会中微软也宣布开放 Azure IoT Edge Runtime 资源,让 Azure API 机器学习、认知服务、影像处理分析等能从云端下载至 Edge 端运行,意味着不上云端、在断网的情况下,装置还是能做到图像识别、自然语言处理、语音验证、将语音转换成文字、对应複杂资讯和资料做出智慧建议等 AI 工作。得以让智慧音箱、无人机、无人车、机器人等创新应用,能做到更快速的反应。

积极推动无伺服器运算(Serverless)拥抱 Edge 的云端服务大厂不只微软,这件事领头的其实是龙头 AWS,AWS 在前两年积极布局的 Lambda@Edge,让原本只能在 AWS 上执行的 Lambda 函式库,在边缘节点无伺服器的情况下就能跑机器学习、Lisp 模型,进行简单训练推理。甚至推出兼具运算及储存的 AWS Snowball Edge,除了同样具备 Lambda 执行环境,等于在本机就有云端储存空间和运算能力。

而 Google 过往推动 Brillo 物联网平台,今年的开发者大会正式推出 Android Things 1.0,将物联网开发工具与 Android 生态系统绑在一起,并且与 AI 结合,配合既有的各项工具,来强化整体开发的便利性,从支援的硬体晶片 NXP i.MX8M、Qualcomm SDA212、Qualcomm SDA624、MediaTek MT8516 来看,皆具备了基本的运算能力,发展路线其实与微软、AWS 走了同样的路。

边缘运算取代传统云端运算?

边缘运算对于 5G 亦是重要布局,5G 重视高传输、低延迟以及超大连接,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。

边缘运算逐渐受到重视,包含拓墣产业研究院所属之集邦科技等多家科技调研机构,都将边缘运算视为 2018 年重要趋势之一,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%。

然而,这并不代表短期之内边缘运算会取代云端运算,两者实则相辅相成,云端在伺服器支撑下,具备强大的运算与储存能力,并非所有功能都能为边缘运算所取代,而边缘运算的辅佐,优化了资料应用的便利性、效率以及成本,为 AI 与 5G 奠定了重要的发展基石。

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