邊緣計算(EdgeComputing)有助于降低傳統(tǒng)云端架構的運算負荷、提升邊緣端的數(shù)據與數(shù)據處理能力，而傳統(tǒng)架構的改變除大幅提升運算效率以及數(shù)據應用之外，更有機會進一步落實AI與5G等新興技術發(fā)展，因此在2017年成為市場中熱門技術議題，拓墣產業(yè)研究院預估，2018年至2022年全球邊緣計算相關市場規(guī)模的年復合成長率(CAGR)將超過30%。

拓墣產業(yè)研究院分析師劉耕睿指出，過往傳統(tǒng)云端架構引領運算市場多年，并帶動云端儲存、大數(shù)據分析等新商機的崛起，但隨著更大量、更實時的運算需求興起，傳統(tǒng)云端架構已逐漸無法負荷未來需求;邊緣計算則是在如現(xiàn)場端裝置、網關等邊緣端，融合網絡、運算、存儲、自我管理等能力，并建立分布式架構，有助于實現(xiàn)設備于現(xiàn)場端的實時反應，并提升數(shù)據收集與進階應用的效率，更能降低過往傳統(tǒng)架構所造成的成本消耗。

標準組織與供應鏈皆已積極布建生態(tài)系

由于邊緣計算將對市場造成架構與實質應用上的改變，許多標準組織積極訂定標準，包括歐洲電信組織ETSI的多重接取邊緣計算(Multi-accessEdgeComputing，MEC)、OpenFog的開放霧運算(FogComputing)、中國廠商華為所主導的邊緣計算產業(yè)聯(lián)盟，都積極且持續(xù)地釋出參考架構與建立生態(tài)系。

除此之外，產業(yè)鏈中的許多廠商也已開始自行推出邊緣計算的解決方案，如云端大廠Microsoft推出AzureIoTEdge，將機器學習、進階分析與AI服務，帶向更靠近數(shù)據源的前端IoT裝置;芯片IP商ARM亦推出MbedEdge邊緣計算平臺，協(xié)助通訊協(xié)議轉譯(ProtocolTranslation)、網關管理以及邊緣計算;除此之外，產業(yè)鏈中的其余業(yè)者如服務器、網絡設備、工業(yè)計算機、傳統(tǒng)制造、開源組織等都有對應的解決方案推出。

AI與5G的初步落實將仰賴邊緣計算的助力

自2017年成為顯學的邊緣計算，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)據分析與算法的運作，但隨著芯片能力提升、邊緣計算平臺成熟，開始可賦予現(xiàn)場端裝置、網關擁有較為初階的AI能力，協(xié)助數(shù)據初步篩選分析、裝置設備實時反應，該優(yōu)勢在工業(yè)領域、智慧城市、消費性市場都能讓既有服務有進一步的提升，如實時警示、安全監(jiān)控、語音助理、預防維護等應用的實現(xiàn)。

邊緣計算對于5G亦是重要的技術變革，相較于過去3G、4G時代，應用多元且網絡需求差異極大的狀況將同時發(fā)生于5G網絡上，因此5G必須擁有針對不同應用而有相對應的解決方案，邊緣計算便能提供行動用戶更低延遲、更佳網絡質量，并讓電信商有機會推出更多創(chuàng)新服務。