邊緣運算　6個應用在生活中的實例

編譯／李寓心

隨著近年來科技快速的發展下，「邊緣運算」（Edge Computing）透過快速的即時數據分析的優勢，為企業縮短反應時間，降低延遲和風險等問題。根據Accenture技術展望最新報告顯示，全球邊緣技術的軟硬體設備和服務支出，預計從2023年的2,080億美元，2026年可增加至3,170億美元，被視為具有改變各行業潛力的網路運算之一。以下6個即是在生活中會使用邊緣運算的服務：

• 食品和飲料

藉由邊緣運算即時性的優勢，為企業提供更高程度的自動化，協助飲料食品公司處理大量複雜性的訂單，提高產量的同時，也能透過邊緣運算，確保機器能如期運行，進行監控管理過程等服務。

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• 邊緣啟用的戰鬥機和無人機

因現代的戰鬥機和無人機等軍用載具，配有最先進且複雜的機載電子系統和設備，若能藉由邊緣運算提供的解決方案，可使戰鬥機共享即時數據，在機上進行分析協調，無須透過遠端伺服器，不僅提高關鍵戰鬥決策的可靠性，還可降低敏感防禦資料被攔截的問題。

• 橋樑檢查

負責公部門的工程團隊，常會面臨須檢查數千座橋梁，還要考慮哪些地方需列為優先維修的問題。因此，透過無人機搭配的演算法系統，以及邊緣運算執行的分析，可快速準確地辨別，檢測出需維護的微小裂縫、生鏽或磨損跡象，降低人為手動的誤差和安全性。

• 詐欺檢測

如今的即時支付平台興起，不僅出現交易量負載增加，詐欺的方式也越來越多元，所以透過邊緣運算在地理上，將運算和資料儲存分佈在更靠近用戶及其設備的位置，提高傳遞速率、減少延遲、提高安全和隱私性的問題，個人資料也不會因此被傳播到遙遠的地方。

• 早期野火檢測

由於減少大規模野火的頻率和範圍，需要快速的響應時間，但礙於大部分的森林位處偏遠且廣闊，使得野火防範變得更具有挑戰性。因此，透過邊緣運算和人工智慧計處，可協助尋找野火的起源，將機器學習應用於太陽能氣體探測器，檢測氫氣、一氧化碳和揮發性有機化合物，最快可在第一小時內檢測到火災。

• 電信

電信業者可藉由邊緣運算，融合連接邊緣的雲端運算，特別是5G的低延遲和擴展的覆蓋範圍，成為一種無線管道，使行動邊緣運算能夠在網路邊緣處理資料，不須送回集中式資料中心執行。未來也預計5G將會支援更多客戶端的新終端設備，像5G一樣部署邊緣運算，幫助這些設備在當地生成大量數據，減少頻寬和延遲的問題。

資料來源：Tecopedia

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