隨著世界的連結性越來越高，對於即時資料處理和分析的需求也隨之激增。邊緣人工智慧和邊緣運算已成為生產力革命新時代的下一項技術。
「到 2025 年，將有 75% 的資料在雲端之外處理」 - Gartner
如果您已經閱讀過我們的許多內容，就會發現這在我們的所有資料中都有提及。Gartner 這家研究顧問公司的統計數據在多篇內容中被多次引用，並持續為許多企業帶來數位轉型的浪潮，因為他們正進入工業 4.0 時代。透過這次轉型，企業和組織正在將處理能力更靠近邊緣，即資料生成點，以處理和分析受益於低延遲、更高頻寬和更高效的資料。這些點正在改變我們依賴資料的方式，並催生了我們今天看到的各種新應用，包括自動駕駛車輛、智慧製造、自動化等等。然而，最大的顛覆和改變是將進階的機器學習和人工智慧功能引入網路邊緣設備，以實現即時分析。Gartner 的預測表明，企業應擁抱邊緣運算技術，以在當今資料驅動的世界中保持競爭力，在這些世界中，資料正變得比黃金更有價值。
什麼是邊緣人工智慧？邊緣運算？
邊緣運算和邊緣人工智慧是兩種快速興起的技術，正在改變我們處理和分析資料的方式。在今天的世界中，資料對於業務營運變得越來越重要，邊緣運算/人工智慧被設計為工具，以幫助組織即時處理和分析資料。
邊緣運算是一種分散式運算架構，可在網路邊緣（靠近資料來源）進行資料處理和分析。由於其能夠減少網路延遲、提高效率和改善安全性，這項技術已廣受歡迎。另一方面，邊緣人工智慧是將人工智慧 (AI) 演算法和模型應用於邊緣運算裝置。它允許裝置自行做出智慧決策，而無需依賴雲端運算模型。這表示資料是在本地處理的，因此無需資料長途傳輸。
然而，這並不意味著雲端運算被完全排除。相反，邊緣運算與雲端運算形成共生關係。兩者都是互補的技術，共同提供資料處理和分析的更高效率。兩者共同創造了一個強大的架構，即「雲到邊緣」基礎設施，使企業能夠以更高的生產力和即時資料進行高效擴展。此架構圖可分為從雲到邊緣的四個不同範例。由 Linux 基金會邊緣社群 (LF Edge) 創建，此分類法為堅固耐用的邊緣運算提供了雲到邊緣生態系統的全面框架，並有助於擴展邊緣連接的關鍵領域。
雲到邊緣的四大主要典範
(來源：Linux Foundation Edge)
從雲端到邊緣的俯瞰視角來看，每個特定的典範都呈現出一個屬性，即我們離集中式雲端資料中心越遠，處理能力就越不同。雲端到邊緣資料處理典範的選擇將取決於組織的特定需求，例如處理要求、延遲要求、資料安全性需求和預算限制。組織可以選擇採用四個典範中的一個，或根據其需求組合多個典範。
資料中心邊緣雲
這個領域也稱為服務供應商邊緣，它大量借鑒了傳統資料中心、其工具和實踐。可以將這些視為規模較小的資料中心，位於即時邊緣，是遠離雲端的第一步。資料中心邊緣雲與雲端同樣安全地佈署，並在明確定義的網路周邊提供實體位置，以實現一致的連線。
分散式邊緣雲
在即時邊緣，下一步遠離雲端的是分散式邊緣雲。這些是以中心為主的邊緣，部署在智慧裝置邊緣，位於傳統資料中心之外。這些智慧邊緣裝置能夠支援雲端架構，範圍從卡車上的閘道裝置到工廠或零售商店中的伺服器叢集。
終端使用者邊緣雲
由於在邊緣到雲端的實體位置使用的設備，許多人可能非常熟悉這個層級。這些設備是遍佈世界各地的終端使用者設備。從智慧型手機到桌上型電腦，再到平板電腦，這些以使用者介面為中心的設備都是圍繞 Windows、Android 和 IOS 建立的生態系統。
受限邊緣雲
在典範的最遠端，就是受限邊緣雲。此典範的特點是實體世界中的輕量級裝置和感測器，它們利用微控制器並執行基本功能。由於此層級的資源限制，這些裝置通常需要高度客製化的裝置管理和安全性工具。
若要深入了解 Premio 運算解決方案如何融入邊緣運算典範，請收聽我們的 Podcast 節目，「透過專用運算硬體連接『近邊緣』與『遠邊緣』」
儘管各組織採用的典範有所不同，但值得注意的是，有三項驅動技術正在推動這些典範與堅固邊緣之間的融合：雲端運算、5G 低延遲通訊和人工智慧。
隨著這些驅動技術的持續發展，完全依賴雲端運算變得越來越不可行。這種成長為資料生成之處的新工作負載開啟了大門，為多個產業的自動化鋪平了道路。
邊緣巨量趨勢
從雲端到邊緣的典範也受到我們從兩端分佈的進一步宏觀趨勢的驅動。隨著堅固邊緣和邊緣部署的興起，非常重要的是要注意，雲端不會消失，而是正在進行一場去中心化運算的轉變。我們將看到從雲端到邊緣的運算資源分佈更廣，而不是固守其中之一。
雲原生擴展到邊緣
如前所述，堅固耐用的邊緣並未與雲端疏遠。相反，它們從中汲取原則，並與雲端形成共生關係，以某種形式創建利用兩者資源的解決方案。堅固耐用和雲端以多種不同方式和諧運作。其中包括：
- 以雲端為中心 – 雲端是中央資料儲存和可擴展運算解決方案，可與收集和預處理資料的邊緣應用程式協同運作。
- 雲端支援 – 雲端基礎設施被用作許多 AI/ML 模型的主要訓練場地，這些模型將部署在邊緣，在那裡收集和維護大部分資料。
- 邊緣中心化 – 集中式資料現在駐留在資料生成的現場，只有某些功能（例如遠端協調）是從雲端執行的。
- 邊緣原生 – 一個新興的術語，它採用雲原生原則並考慮了邊緣中心化運作。該解決方案完全針對現場需求進行了量身訂做。
開源驅動標準
堅固耐用邊緣運算的優點廣為人知，並已被證明能大幅提升許多應用程式的效能。然而，部署可靠且能支援關鍵任務資料的邊緣解決方案是複雜的，需要硬體和軟體的深入複雜組合。由於堅固耐用邊緣運算旨在橋接實體世界和數位世界，因此標準化和互通性極為重要。
開源軟體和協作對於推動現代技術的標準化至關重要。透過開源 API，這些共享技術使得跨不同開發人員散佈組件的程式碼變得更容易，這是雲端運算時代的明確原則。
例如，用於訓練和應用程式建置的開源人工智慧模型已成為許多開發人員在各種人工智慧應用程式中建置、貢獻和使用的廣受歡迎的機器學習函式庫。
TensorFlow 就是由 Google 建立的其中一個開源機器學習函式庫。它讓開發人員能夠輕鬆建構和部署用於各種任務的機器學習模型，例如影像辨識、自然語言處理和預測分析。 TensorFlow 的核心元件是其計算圖，它代表了構成機器學習模型的數學運算。該圖可以在各種運算平台（包括 CPU、GPU 和 TPU）上執行。TensorFlow 還提供用於建構機器學習模型的高階 API，以及用於更精細控制的低階 API。TensorFlow 已成為世界上最受歡迎的機器學習函式庫之一，擁有龐大的開發人員和研究人員社群，共同為其開發和使用做出貢獻。
（來源：「You Only Look Once：統一、即時物件偵測」論文）
其他流行的開源機器學習函式庫包括 YOLO 物件偵測和 RESNET 50。這兩個模型都是電腦視覺模型，它們在建構用於物件/影像偵測的電腦視覺應用程式方面非常受歡迎。
OT/IT 融合
組織將從傳統營運技術系統擴展或從傳統資訊技術系統（資料中心/雲端）向下縮減，以接近邊緣。對於許多組織而言，這稱為「OT 向上」或「IT 向下」，並帶來了專業考量。
這兩種方法並非互斥，它們在相互靠近時取得平衡。「OT 向上」植根於工業流程 — 實現營運的物聯網解決方案。堅固的邊緣。它們利用更輕的閘道硬體和感測器來實現邊緣基礎設施的現代化。「IT 向下」植根於雲端運算和舒適的資料中心。當它們接近邊緣時，它們將資料中心實踐擴展到現實世界，但保持集中控制。
工業領域的 Linux
由於開源軟體允許協作並推動標準化，其概念是關於自由和上市時間。透過共享服務，資源可以應用於價值鏈的更上游，同時確保互通性。
資料信任
隨著 AI 解決方案推動更多自動化和資料生成，機會無限。我們看到目前創建的 AI 工具數量正在急劇增加。如同任何加速成長一樣，錯誤資料的風險也隨之增加，這要求並促使採取更多安全和信任措施。
例如，IEC 62443 是一系列國際標準，為工業自動化和控制系統 (IACS) 安全提供指導方針和最佳實務。這些標準由國際電工委員會 (IEC) 制定，旨在為保護 IACS 免受網路安全威脅提供一個全面的框架。IEC 62443 標準涵蓋網路安全的各個方面，包括風險評估、安全策略、安全開發、測試和維護 IACS 系統的程序和指導方針、網路安全、存取控制和事件回應。IEC 62443 的目標是為保護工業自動化和控制系統提供標準化方法，這些系統通常連接到企業 IT 網路，並且容易受到網路攻擊，這可能導致生產中斷、設備損壞，甚至危及人類生命。
用於堅固邊緣 AI 的堅固型工業電腦
如前所述，Gartner 預測到 2025 年，生成資料的 75% 將在邊緣處理，這可以透過他們最近的 2023 年新興技術和趨勢影響雷達進一步支持。他們已認識到「邊緣 AI」和「邊緣電腦視覺」正處於爆炸式增長的風口浪尖。邊緣電腦生態系統在塑造工業 4.0 的生產力革命中佔據了強大的立足點，而堅固的邊緣運算將繼續在幫助塑造這一趨勢中發揮不可或缺的作用。
（來源：Gartner）
什麼是堅固邊緣運算？
儘管邊緣 AI 在工業 4.0 中扮演著舉足輕重的角色，但真正實現邊緣 AI 應用並讓 AI 演算法和機器學習工具發揮作用的，是工業級堅固邊緣電腦。
這些堅固的邊緣電腦在實施和最終實現邊緣 AI 功能方面扮演著關鍵任務角色。它們是堅固 AI 部署的物理基礎設施，不僅提供必要的運算能力，還提供處理邊緣 AI 應用中生成的大量資料所需的密集資料儲存。
如前所述，邊緣電腦的設計旨在獨立於以雲端為中心的資料中心運作，並直接位於資料產生點旁邊。然而，邊緣電腦的特殊之處在於，它們的設計考慮到堅固性和可靠性。隨著物聯網設備和資料持續增長，必須滿足一些必要的硬體要求，以確保堅固的邊緣運算和邊緣 AI 應用程式盡可能順暢地運作。
工業級堅固邊緣電腦是專門設計和製造的，旨在承受在惡劣環境中的部署。它們透過堅固耐用的功能和設計，具有高度的耐用性。從外殼到內部組件的一切都經過測試和驗證，以確保在最惡劣的環境中可靠運行。
堅固的邊緣電腦不僅必須承受惡劣的環境，還必須滿足應用程式效能要求，才能在不發生故障的情況下執行任務和工作負載，並防止在關鍵任務部署中危及任何資料。特別是對於邊緣的關鍵任務部署，有特定的電腦硬體要求可以最大限度地提高可靠性。
堅固邊緣電腦的適用之處
拐點是關鍵轉型技術顛覆現狀，並從根本上改變我們生活、工作和與周圍世界互動方式的時刻。網際網路、智慧型手機、人工智慧的出現都代表著某種拐點，是一種塑造世界的關鍵技術。在堅固的邊緣 AI 和堅固的邊緣運算中，有許多關鍵拐點，這些拐點有助於工業 4.0 的演進和轉型。這些要點包括：
- 物聯網感測器的普及與應用
- 連網物聯網感測器和裝置日益普及，這些感測器和裝置嵌入各種裝置中，以及收集大量資料的能力。
- 無所不在的運算
- 技術融入我們日常生活並成為我們日常例行活動一部分的能力。這些技術為新的應用程式和服務鋪平了道路，使它們能夠收集和傳輸資料並相互通訊。
- 雲到邊緣基礎設施
- 共生關係，但從雲端轉向分散式邊緣基礎設施
- 無所不在的連接
- 物聯網感測器和裝置數量增加
- 透過允許各種工具共用資料處理來整合它們 — 無線連接：Wi-Fi、5G/4GLTE
- 人工智慧
- 開源 AI 模型和機器學習的進步，現在能夠執行通常需要人類互動的任務，從而在製造、醫療保健等工業應用中取得重大突破
當我們考量這些拐點時，它們都融入了堅固邊緣運算的整體解決方案。每項技術進步都為資料分析的新層次效能創造了無限的可能性。
堅固邊緣電腦在現實世界中的應用
Premio 在堅固邊緣生態系統中扮演著重要角色，在工業級運算解決方案的框架中發揮了三十多年的不可或缺的作用。在雲到邊緣的架構中，許多產業的各種趨勢已經出現，將特定的運算解決方案定位在關鍵市場區隔中，有助於 Premio 為未來做好準備。安全監控、工業自動化和自動智慧交通只是 Premio 以其工業級運算產品組合專注的幾個垂直市場。在這些垂直市場中，Premio 提供強大的工程專業知識，從而為堅固邊緣應用提供完整的 x86 運算設計組合。
安全與監控
傳統監控應用一直嚴重依賴資料，但現在正在為這個市場創造新機會的是直接使用 AI 進行視訊分析以即時處理資料的能力。新的感測器技術和高解析度攝影機正在推動多個視訊串流的發展，以實現新的處理和分析框架。AI 和機器學習的進步被應用於創建能夠以驚人的速度和準確性進行物件偵測、人臉辨識等應用的技術。
這些新的安全與監控應用程式是透過加固型邊緣運算所採用的最新轉型技術實現的。運算基礎設施的各種轉折點、物聯網設備的普及以及人工智慧，成為塑造當今安全解決方案的驅動力。透過這些趨勢，強大的網路錄影機 (NVR) 和人工智慧邊緣推論電腦提供了加固型邊緣運算的強大能力。這最終對更強大的運算解決方案產生了新的需求，以即時處理、儲存和分析資料。
工業自動化
近年來，隨著邊緣運算和邊緣 AI 分析的日益部署，工業自動化和製造業正在經歷一場數位轉型，以使這些過程更加自動化和高效。例如，工廠車間和製造工廠在物聯網感測器、機器人和電腦視覺的應用方面呈現爆炸式增長，以推動倉儲設施的自動化。邊緣運算指的是在網路邊緣設備上本地處理資料，而不是在集中位置處理。透過使用邊緣運算和邊緣 AI 分析，製造商可以即時分析來自感測器和設備的資料，從而做出更明智的決策並優化其生產流程。這包括使用機器學習演算法來檢測資料中的模式和異常，從而實現預測性維護並減少停機時間。邊緣運算和邊緣 AI 分析也用於優化物流和供應鏈管理，以及監控工人安全和生產力。隨著這些技術的不斷進步，我們可以預期工業自動化和製造業將會實現更多的自動化和效率。在這次自動化數位轉型的核心是可靠且經實證的運算解決方案，這些解決方案平衡了處理、記憶體、儲存和無線連接方面的最新轉型技術。
自動駕駛車和智慧交通
在邊緣運算和邊緣 AI 分析的幫助下，自動駕駛車和智慧交通系統正在迅速發展。邊緣運算可實現車輛和路側基礎設施感測器和攝影機收集的資料的即時處理，從而為車輛或交通系統提供快速決策。邊緣 AI 分析可以分析這些資料以識別模式、檢測物體並預測未來事件。這可以包括從檢測和避開道路上的障礙物到預測交通模式和優化交通路線的一切。透過利用邊緣運算和邊緣 AI 分析，自動駕駛車可以即時做出決策，從而降低事故風險並提高整體安全性。此外，智慧交通系統可以優化交通流量並減少壅塞，從而提高交通效率並減少排放。隨著這些技術的不斷發展，我們可以預期運輸業將出現更多的自動化和創新。
Premio 如何融入不斷擴大的邊緣生態系統
Premio 30 多年來在運算解決方案方面的工程經驗，使我們能夠完美融入邊緣 AI 和企業運算的生態系統。隨著 AI、5G 和雲端的融合持續塑造加固型邊緣運算，這為工業自動化、智慧交通、安全/監控等領域的新工作負載開啟了許多途徑。這些需求都將需要專用硬體，以在這些即時、關鍵任務應用程式中提供運算能力和效能加速。
作為領先的工業級邊緣運算解決方案供應商，我們的專業知識使我們能夠在最偏遠和最惡劣的環境中提供極致的效能和可靠性。我們的加固型邊緣電腦產品組合採用關鍵工程原則和轉型技術設計，為肩負關鍵任務工作負載的可靠 x86 運算解決方案提供支援。透過無風扇和無纜線設計，Premio 提供從用於遙測的低功耗處理到高效能推論的加固型運算解決方案。我們的加固型邊緣電腦結構堅固耐用，隨時準備好滿足物聯網、邊緣運算和雲端運算生態系統主要趨勢不斷增長的市場需求。