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            EEPW首頁(yè) > 手機(jī)與無(wú)線(xiàn)通信 > 業(yè)界動(dòng)態(tài) > 邊緣計(jì)算加速AI與5G發(fā)展,至2022年市場(chǎng)規(guī)模CAGR將逾30%

            邊緣計(jì)算加速AI與5G發(fā)展,至2022年市場(chǎng)規(guī)模CAGR將逾30%

            作者: 時(shí)間:2018-01-23 來(lái)源:集微網(wǎng) 收藏

              邊緣計(jì)算(Edge Computing)有助于降低傳統(tǒng)云端架構(gòu)的運(yùn)算負(fù)荷、提升邊緣端的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)處理能力,而傳統(tǒng)架構(gòu)的改變除大幅提升運(yùn)算效率以及數(shù)據(jù)應(yīng)用之外,更有機(jī)會(huì)進(jìn)一步落實(shí)等新興技術(shù)發(fā)展,因此在2017年成為市場(chǎng)中熱門(mén)技術(shù)議題,拓墣產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)估,2018年至2022年全球邊緣計(jì)算相關(guān)市場(chǎng)規(guī)模的年復(fù)合成長(zhǎng)率(CAGR)將超過(guò)30%。

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/201801/374781.htm

              拓墣產(chǎn)業(yè)研究院分析師劉耕睿指出,過(guò)往傳統(tǒng)云端架構(gòu)引領(lǐng)運(yùn)算市場(chǎng)多年,并帶動(dòng)云端儲(chǔ)存、大數(shù)據(jù)分析等新商機(jī)的崛起,但隨著更大量、更實(shí)時(shí)的運(yùn)算需求興起,傳統(tǒng)云端架構(gòu)已逐漸無(wú)法負(fù)荷未來(lái)需求;邊緣計(jì)算則是在如現(xiàn)場(chǎng)端裝置、網(wǎng)關(guān)等邊緣端,融合網(wǎng)絡(luò)、運(yùn)算、存儲(chǔ)、自我管理等能力,并建立分布式架構(gòu),有助于實(shí)現(xiàn)設(shè)備于現(xiàn)場(chǎng)端的實(shí)時(shí)反應(yīng),并提升數(shù)據(jù)收集與進(jìn)階應(yīng)用的效率,更能降低過(guò)往傳統(tǒng)架構(gòu)所造成的成本消耗。

              標(biāo)準(zhǔn)組織與供應(yīng)鏈皆已積極布建生態(tài)系

              由于邊緣計(jì)算將對(duì)市場(chǎng)造成架構(gòu)與實(shí)質(zhì)應(yīng)用上的改變,許多標(biāo)準(zhǔn)組織積極訂定標(biāo)準(zhǔn),包括歐洲電信組織ETSI的多重接取邊緣計(jì)算(Multi-access Edge Computing,MEC)、OpenFog的開(kāi)放霧運(yùn)算(Fog Computing)、中國(guó)廠(chǎng)商華為所主導(dǎo)的邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟,都積極且持續(xù)地釋出參考架構(gòu)與建立生態(tài)系。

              除此之外,產(chǎn)業(yè)鏈中的許多廠(chǎng)商也已開(kāi)始自行推出邊緣計(jì)算的解決方案,如云端大廠(chǎng)Microsoft推出Azure IoT Edge,將機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)階分析與服務(wù),帶向更靠近數(shù)據(jù)源的前端IoT裝置;芯片IP商ARM亦推出Mbed Edge邊緣計(jì)算平臺(tái),協(xié)助通訊協(xié)議轉(zhuǎn)譯(Protocol Translation)、網(wǎng)關(guān)管理以及邊緣計(jì)算;除此之外,產(chǎn)業(yè)鏈中的其余業(yè)者如服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、工業(yè)計(jì)算機(jī)、傳統(tǒng)制造、開(kāi)源組織等都有對(duì)應(yīng)的解決方案推出。

              的初步落實(shí)將仰賴(lài)邊緣計(jì)算的助力

              自 2017 年成為顯學(xué)的邊緣計(jì)算,其重要性更是彰顯于 AI 人工智能與 。劉耕睿分析,過(guò)去 AI 必須仰賴(lài)強(qiáng)大的云端運(yùn)算能力來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與算法的運(yùn)作,但隨著芯片能力提升、邊緣計(jì)算平臺(tái)成熟,開(kāi)始可賦予現(xiàn)場(chǎng)端裝置、網(wǎng)關(guān)擁有較為初階的AI能力,協(xié)助數(shù)據(jù)初步篩選分析、裝置設(shè)備實(shí)時(shí)反應(yīng),該優(yōu)勢(shì)在工業(yè)領(lǐng)域、智慧城市、消費(fèi)性市場(chǎng)都能讓既有服務(wù)有進(jìn)一步的提升,如實(shí)時(shí)警示、安全監(jiān)控、語(yǔ)音助理、預(yù)防維護(hù)等應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)。

              邊緣計(jì)算對(duì)于5G亦是重要的技術(shù)變革,相較于過(guò)去3G、4G時(shí)代,應(yīng)用多元且網(wǎng)絡(luò)需求差異極大的狀況將同時(shí)發(fā)生于5G網(wǎng)絡(luò)上,因此5G必須擁有針對(duì)不同應(yīng)用而有相對(duì)應(yīng)的解決方案,邊緣計(jì)算便能提供行動(dòng)用戶(hù)更低延遲、更佳網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量,并讓電信商有機(jī)會(huì)推出更多創(chuàng)新服務(wù)。



            關(guān)鍵詞: AI 5G

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