當終端裝置導入AI邊緣運算後,未來的生活將會如何?

2019.08.08 by
嚴蘭欣
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目前為IDC智慧終端系統研究副總監,研究領域涵蓋AI邊緣運算、智慧型手機、個人電腦、穿戴裝置、物聯網與自駕車等相關產業。過去曾於工研院光電所行銷企畫及技術推廣部,擔任國際合作與國際公關專員、工研院產經中心(IEK)擔任產業分析師,負責寬頻網路技術與應用服務,研究包括國內外電信業者的營運模式、消費者行為探討、全球區域性市場寬頻服務應用趨勢等,在IT產業有逾15年的經驗。

Wright Studio via shutterstock
隨著IoT技術普及,全球資訊量開始大幅增長,然而其中部份數據對即時、穩定的極端要求,又催生出「AI邊緣運算」,隨著這項技術逐步踏進生活周遭,未來社會又將呈現怎樣的風貌?

由於智慧型手機與IoT物聯網的普及,IDC觀察到全球的資訊數據量從2017年開始大幅增加,這些由各式各樣感測元件中所蒐集而來的數據,除了在量的方面以倍數生成,在質的方面,即時性或重要性資訊的比重也有越來越高的趨勢。IDC預估到2025年,全球有四成以上的資料量將是具備即時性、重要性、或極端重要特徵的數據。

舉例來說,企業在進行網路金流交易;醫生施行遠端醫療所傳輸的病患資料、生命癥相等監控數據;又或是未來自駕車行駛途中,與前方號誌或車輛間的溝通資訊等,上述種種及其所傳輸的資訊就屬於重要數據(Critical data)或極端重要的數據(Hypercritical data)。

因為一旦這類資料數據在傳輸途中遭遇斷線或丟失,將可能導致重大的生命財產損傷。也正因為要能即時處理這類重要資料,並且避免資訊傳遞時的可能產生的延誤、斷線、甚至丟失,「AI邊緣運算」的需求與重要性便油然而生。

IDC

IDC預估到2022年,全球將有四分之一的終端設備將具有AI邊緣運算的功能。擁有AI優化能力的邊緣運算系統處理器出貨量,也將由今(2019)年的3.4億台,成長到2023年的15億台,5年的複合成長率將達到64.9%。

觀察市場會選擇與看好AI邊緣運算的發展與優勢,就是強調邊緣運算在資料的處理與傳輸上能具備「低延遲」、「穩定可靠」、「隱私」(這裡尤其強調可離線處理的優勢)、「低功耗」、與「安全」等特性。擺脫過去終端裝置只能單純蒐集數據,一切仍需仰賴雲端回傳與計算的狀況。希望能夠藉由導入AI邊緣運算,進一步達到未來可以無須透過網路與雲端,便能利用智慧裝置中,經過預先機器學習與AI優化的處理器,來進行專屬與即時性的AI運算與應用。

對企業來說,搭配AI人工智慧與邊緣運算能力的裝置,除了能有效地提升企業工作效率,在資源整合與利用上也會更靈活與彈性,不但可以加速經營決策的制訂,也讓企業能在人力、資源、與商業模式中,相較過去能有更大的機會創造出多元與最佳的配置。 不僅符合現今企業數位創新精神,也更容易吸引到具備多元技能、行事敏捷的人才。

在不久後的將來,我們將可以親眼見證到AI人工智慧與具備邊緣運算的智慧裝置,開始大量出現在我們周遭的環境中,它們不僅將改變我們的日常生活,同時也會是影響企業未來工作型態的一項重要指標與推手。

原因在於這些應用在生活與工作環境中的新興裝置與工具,有越來越多是基於或受惠AI相關的技術而被使用。特別是IDC從2017年便已預測,AI相關的技術與應用將積極由雲端擴展至終端,不論是智慧型手機、監控系統、物聯網、無人機、機器人、車載系統等終端裝置,基於即時反應、降低功耗、系統優化、或個人隱私等種種考量,朝向無須透過網路與雲端,於裝置中進行立即性的AI運算與判讀,做出專屬性或小規模的預先判別與應用。

甚至從今(2019)年開始,個人電腦也將會繼智慧型手機、智慧家居與物聯網裝置之後,大幅度導入AI邊緣運算技術,配合日常生活與工作使用,開發出更穩定、靈活、且符合人性化的操作與應用。無論是在電池續航力、檔案管理、身份識別、資料安全性保護、終端裝置間的互通與管理等面向,我們將陸續看到更多AI與邊緣運算的相關應用。而這些具備AI邊緣運算的智慧終端裝置,將徹底翻轉人類的生活與工作型態。

責任編輯:陳建鈞

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