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隨著連線裝置數量的持續增加，邊緣運算有機會證明自己是一項關鍵技術，從根本上重塑我們處理和分析資料的方式。 它已經吸引了專家的目光，因為預計到 2026 年，其全球價值將達到 3170 億美元。 到同年，網路邊緣資料中心，可能會從 2022 年的大約 250 個，成長到不到 1200 個。
與傳統的雲端運算相比，邊緣運算將資料處理，定位在更接近資料生成點的位置，從而大大減少了延遲並提高了整體效率。 當即時處理和決策，對從醫療保健到自動駕駛汽車等行業不可或缺時，這可能非常重要。
邊緣運算中最受歡迎的應用有哪些？
1. 自動駕駛汽車的資料處理
透過處理來自邊緣感測器和攝影機的資料，自動駕駛汽車可以即時做出有關導航、速度和安全的決策。 它有助於減少延遲，這對於在交通中做出所需的瞬間決策非常重要。
邊緣運算可以解決的另一個挑戰，是高能源需求，因此車輛本身的裝置需要大量成本。 將一些感測和計算任務，搬遷到能夠即時通訊的路邊裝置網路的想法，有助於減少機載裝置。
這項技術還可以使車輛在連線性差的地區高效執行，並即時適應新的軟體更新，或駕駛演算法的變化，而無需持續連線到雲。
2. 智慧城市中的能源管理和支援物聯網結構
邊緣運算在智慧城市的發展和運作中，發揮著變革性作用。 在這些城市地區，感測器、攝影機、物聯網裝置，和其他數位技術的廣泛網路，收集了大量資料，城市市長可以利用這些資料，來加強城市服務、提高永續性，並提高居民的生活品質。
建設智慧城市的一個重要部分是物聯網網路，它有助於連線其元素。 透過引入這項技術，城市可以透過徹底的監控和可靠的通訊，來實現值得信賴的能源管理。
例如，智慧城市中基於物聯網的能源管理系統，可以利用具有深度強化學習的嵌入式系統結構。 它可以增強智慧城市複雜生態系統的營運，同時合理地節省資源。
3. 患者健康監測中的即時資料處理
邊緣裝置如何幫助醫療領域的一個很好的例子，是醫生和其他專業人士如何輕鬆地即時監控患者的病情。 感測器可以持續檢查血壓、脈搏率、血氧水準和體溫等參數，然後將任何異常通知專業人士。 結果也可以透過人工智慧和機器學習技術進行分析，以提供有價值的見解。
邊緣運算透過在護理點處理大型資料集，來支援高階預測分析。 它可以幫助早期檢測潛在的健康問題，預測患者結果，並根據即時資料分析個性化治療計劃。
4. 工業物聯網和製造業中更高效的流程
邊緣運算可以成為工業物聯網（IIoT）和製造業的真正改變者，因為它有助於將這些行業轉變為更具創新性、更高效和反應處理性更強的系統。 以下是這項技術可以做出貢獻的一些基本方式。
‧ 提高效能和決策：由於其近乎即時的效能，邊緣運算可以顯著減少不同流程中的延遲，從而實現更快、更有效的決策。
‧ 能源效率：邊緣運算框架可以實現對能源模式的即時分析，確定可以減少能源消耗的領域，從而實現更永續，和更具成本效益的製造營運。
‧ 改進品質控制：由於邊緣運算技術，允許從攝影機和感測器，進行即時資料分析，它可以增強品質控制流程，即時檢測和解決產品異常。 最終，它確保了更好的品質。
5. 個性化客戶體驗並簡化零售業的營運
邊緣運算可以顯著提高客戶體驗和簡化商店運算。 它可以透過將資料處理得離生成地點（即商店和網點）更近，從而帶來幾個關鍵優勢。 透過在商店層面實現即時資料處理和分析，它可以為更具創新性、更有效率，和以客戶為中心的商店鋪平道路。
這項技術使經理能夠即時分析客戶資料，以及他們如何與產品和服務互動。 它可以包括來自臉部辨識（法律允許的情況下）、運動感測器或智慧架子的資料。 作為這種即時分析的結果，零售商可以提供個性化的報價、建議和服務。
在全通路零售時代，邊緣運算有助於結合線上商店和實體店之間的差距。 透過在本地處理資料，它可以支援即時檢視店內供應情況、預訂店內取貨，或透過行動應用 app，在客戶在店內時提供個性化折扣等功能。
保護隱私的運算，還確保了客戶資料的隱私，因為它儲存在邊緣裝置上，而不是在外部伺服器或資料庫上。
克服挑戰並得出有意義的結論
與每項主要技術一樣，邊緣運算也帶來了獨特的挑戰。 為了從它的優勢中受益，我們需要克服某些障礙。 一些主要關注點，包括傳輸和處理的大量運算的安全性和隱私性，以及所涉及的初始成本。 儘管它最終可以幫助降低運營和其他流程的成本，但在採用階段可能需要大量投資。
你必須根據你的擔憂權衡優勢，並決定如何以及在多大程度上，採用邊緣運算技術，可以為你的業務做出貢獻。 毫無疑問，它可以成為跨行業的真正改變遊戲規則的人，我們只能期待其重要性，在未來幾年甚至幾十年內成長。
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| 上敦 AXXON 台灣總代理 |
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