邊緣概念起源于物聯網(IoT)，最初的想法是讓數百億傳感器可透過閘道與云端進行通訊，但后來卻發(fā)現，即使最快的通訊基礎設施在處理和儲存遠程串流視訊和其它資料類型時，效率仍不夠高。而在新興的車聯網、自駕車等汽車應用上，更推動市場對高效能芯片的需求，數據傳輸速度要求更高，因此，需要使用高運算能力的邊緣運算（Edge computing）系統(tǒng)進行區(qū)域信息的處理，再將所得結果依需要回傳終端設備、或是上傳云端，才能同時得到最佳的通訊能力和應變速度。

邊緣運算可以提高信息反饋的速度與效率，提升自駕車等應用的安全性

根據Semiconductor Engineering報導，邊緣運算是充滿商機且待開發(fā)的市場，系統(tǒng)比物聯網更加昂貴，不僅創(chuàng)投資金充裕，也有多種開放式和專有指令集架構可供選擇，因此不論是系統(tǒng)供應商、芯片制造商或新創(chuàng)公司都想占有一席之地。

明導國際(Mentor)執(zhí)行長Wally Rhines將邊緣運算劃分為收集資料、邊緣閘道和服務器中心的邊緣系統(tǒng)。每個領域使用的芯片都不同，從FPGA到客制ASIC及各種封裝選項，每個區(qū)塊的安全性也不同。

由于未篩選資料的收集節(jié)點將達到數百萬，芯片層級的安全功能也會越來越多。云端服務商會透過安全算法防止未經處理的資料進入云端核心，這就是大型系統(tǒng)供應商所稱的邊緣運算。

邊緣包括汽車、機器人和醫(yī)療設備，Arteris IP副總裁Kurt Shuler表示，這些應用產生的安全威脅有兩種，一是傳統(tǒng)功能性安全使用案例，只要出一點錯就很嚴重，另一種則是運行順暢，但神經網絡應用的決定卻是錯的。這使得邊緣運算變得更加復雜。

輔助或自動駕駛需要特定的內部處理和外部通訊，在達到完全自駕之前，將有更多讓駕駛可以不必接管的附加服務。輔助駕駛是主要的邊緣應用之一，運算的分拆方式不只會影響處理和反應時間，還會影響安全。除非能對邊緣進行明確的定義，否則很難了解安全的部署方式。

除了安全性，邊緣的可靠性和互通性對汽車、醫(yī)療和工業(yè)應用的重要性也是顯而易見。較不明顯的是5G通訊等支持技術對邊緣運算的影響，例如信息距離太遠無法及時提供回應，或是處理信息的速度不夠快。

邊緣裝置需能可靠地協(xié)同運行，而基于這些裝置的發(fā)展腳步及目標未必相同，在結合測試、覆蓋率等質量控制步驟時會變得更加困難。Advantest業(yè)務開發(fā)經理Shu Li表示，越來越多裝置結合DC、數碼、RF和5G等元件，使測試程序變得越來越大，成本與測試時間也向上攀升。

這也是企業(yè)開始接受標準化的原因之一。汽車等特定市場已有ISO 26262等功能安全標準，5G和其它通訊標準則還有問題懸而未決(例如測試天線陣列的方式)，對邊緣裝置的安全性有很大影響。

思科(Cisco)技術長暨副總裁Michael Beesley表示，標準化會隨著邊緣運算的發(fā)展和成熟而更加重要，主因有二：一是技術提供者及供應商眾多，提供給客戶的元件需要某個層級的標準化、互通性及混搭能力，另一個原因則是為了吸引第三方應用程序供應商。