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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