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產業
輝達 CEO 黃仁勳曾表示：「AI 浪潮下，邊緣運算將顯更加重要」，在近年 5G、物聯網或是 AI 應用等熱門題材背後，邊緣運算扮演著重要角色。究竟什麼是 邊緣運算？與雲端運算差別在哪？邊緣運算概念股有哪些？邊緣運算市場現況與未來展望又是如何？本篇文章深入淺出帶你一探究竟！
邊緣運算是什麼？
邊緣運算（Edge Computing）是一種分散式運算架構，主要為拉近「資料產生、資料處理、資料分析與儲存」之間的距離，能夠達到即時分析、即時回應等操作目標，尤其近年來隨著 5G、物聯網（IOT）、電動車或智慧城市等新科技不斷推陳出新，市場對於邊緣運算的需求也呈現爆炸性成長。
為了更方便理解邊緣運算，這邊舉一個生活例子。人類身體會依不同情況進行最有效率的決策，比方說，把你丟到一個陌生的野外叢林時，你會仔細觀察周遭環境，包含收集資料與進行辨識，將分析結果回傳大腦，再接續執行一連串的求生規劃；另種情況，當你不小心碰到熱水時，身體會自動產生神經反應與反射動作，即時將手抽回避免燙傷──邊緣運算如同「神經反應」、雲端運算則如同「大腦」。
我們參考下圖，邊緣運算究竟是如何運作呢？簡單來說，就是把原本由雲端運算或資料中心所經手的大型資料運算需求，將其切割、分散到更靠近使用者的終端裝置或伺服器位置（亦即邊緣節點），藉以加快資料的處理與傳送速度，達到低延遲且節省成本目的，主要應用於即時性的數據分析及服務方面。
▲ 邊緣運算運作方式，資料來源：台灣區電機電子工業同業公會、資料整理日期：2023/10
邊緣運算應用
隨著 5G 基礎建設普及以及晶片效能躍進，大眾對於智慧生活有了更多的追求，如果仔細觀察生活周遭，能夠發現邊緣運算的應用相當廣泛，從常見的智慧手機、電動車，延伸到製造業、能源或醫療保健等各產業領域。以下用表格整理常見的應用與例子：
| 資料日期：111/10/12，作者整理 | ||
| 邊緣運算應用 | ||
| 項目 | 說明 | |
| 產品面 | 智慧型手機 | 能夠聰明理解使用者需求，如更優異的拍攝技術，可使照片呈現得更好看；此外，在手機相簿中，也能將包含特定人物的照片歸類在一起。 |
| 自動駕駛汽車 | 在車子行駛中，能夠讓他們對於交通號誌、路况、障礙物、行人和其他車輛做出更即時且正確的反應。 | |
| 人工智慧門鎖 | 強化 AI 臉部識別精度，識別熟悉面孔並同時標識未知人員，再透過低功耗和無線技術，達到延長電池壽命，全面提升安全性與便利性。 | |
| 產業面 | 製造業 | 透過引入智慧設備，可以提高生產率、降低生產成本，並確保品質的控管；此外，亦可強化監視設備的日常維護與故障排除，確保工作者的安全。 |
| 能源產業 | 以石油來說，利用在能源站點附近設立裝置或 IOT 感應器，能更及時掌握並收集數據，並只向主要資料中心傳送必要資料。 | |
| 醫療保健 | 如智慧型睡眠呼吸機、心臟監視器等家用醫療設備，可自動收集病患資料，並將相關資訊傳送給病患的醫生和醫療保健網路，提高整體醫療品質與效率。 | |
邊緣運算概念股
邊緣運算已儼然成為大勢所趨，伴隨數位轉型、物聯網（IOT）以及 AI 等熱門題材持續發酵，邊緣運算在產業鏈當中亦扮演至關重要的腳色，尤其又高度連動到終端裝置市場，與整體消費景氣息息相關，可望成為 2024 年極具投資潛力的藍海。下表幫大家整理幾檔熱門的 邊緣運算 概念股。
| 資料來源：Cmoney、資料整理日期：2023/10/12，作者整理 | |||||
| 邊緣運算概念股 | |||||
股票名稱 |
上市（櫃）產業別 | 股價（截至112/10/12） | YTD 漲幅 | 最近四季本益比 | |
| 台積電（2330-TW） | 上市 | 550 | 21.41% | 14.8 | |
| 廣達（2382-TW） | 上市 | 238 | 230.10% | 26.4 | |
| 研華（2395-TW） | 上市 | 353 | 5.69% | 25.9 | |
| 中華電（2412-TW） | 上市 | 116.5 | 3.10% | 24.2 | |
| 聯發科（2454-TW） | 上市 | 815 | 26.55% | 15.8 | |
| 創意（3443-TW） | 上市 | 1695 | 147.81% | 54.4 | |
| 凌華（6166-TW） | 上市 | 64.8 | 19.34% | 30.3 | |
| 緯穎（6669-TW） | 上市 | 1670 | 106.17% | 20.6 | |
邊緣運算市場現況
自 2020 年以來，邊緣運算就是相當受到熱議的話題，只不過當時大抵仍圍繞在應用發想與技術架構的討論層面。然而，隨著智慧型手機、智能手錶、電動車或其他具備連網功能的智能裝置持續滲入我們的生活，傳統的雲端運算逐漸無法負荷如此龐大的資訊量，於是乎，邊緣運算的重要性與便利性也就凸顯出來，再加上結合 2023 年的 AI 浪潮，使得邊緣運算更加自動化並提高精確性，該市場版圖也已演變成各科技大廠的兵家必爭之地。
根據 Markets and Markets 預估，全球邊緣運算市場將來到 536 億美元，相較於 2022 年的 447 億美元，其成長幅度成長約為 20%，其中仍以北美地區佔據最大市場份額。在行業方面，製造業佔了 24.2% 排名第一；而在應用方面，則是預測性維護（Predictive maintenance）佔了 27.8% 排名第一。
▲ 邊緣運算市場現況，資料來源：Markets and Markets、資料日期：2023/10/12
為了趕上邊緣運算這一波趨勢，各大企業們無不加緊相關投資，從下圖中，我們可以觀察到在投資邊緣運算的設備成長幅度上，顯著高於網路設備與 IT 設備的支出。
▲ 企業投資情形，資料來源：勤業眾信、資料日期：2022/12/21
邊緣運算未來展望
展望邊緣運算未來市場前景，在訴求智慧生活、萬物聯網的環境下，基本上都逃脫不了邊緣運算的範疇，根據 Fortune 預估，全球邊緣運算市場可望從 2023 年的 159.6 億美元規模，成長到 2030 年的 1,395.8 億美元規模，其年均成長率為 36.3%。若細看美國市場（如下圖），則將由 2022 年的 41.3 億美元規模，成長至 2023 年 414.2 億美元規模，其年均成長率達 33.4%。
▲ 邊緣運算未來展望，資料來源：Dusun、資料日期：2023/3/16
邊緣運算和雲端運算差異？
正如本文開頭所說，邊緣運算如同「神經反應」，雲端運算則如同「大腦」，也就是說，兩者之間並非競爭關係，而是相互協助的合作關係。觀察下圖，我們可以清楚看出來，實務上的資料運算架構，依照適用程度可以分為三大階層：雲端運算（Cloud Layer）、邊緣運算（Edge Layer）以及用以產生數據與即時反饋的裝置階層（Device Layer）。
▲ 邊緣運算架構，資料來源：FSP、資料日期：2021／12／01
以下針對三大階層再來詳細說明，條列整理如下：
雲端運算（Cloud Layer）
雲端計算具備方便且能執行較複雜運算的優點，使用者能夠不受限於空間距離，只需通過互聯網使用即可，也就是說，使用者可以從任何位置遠端存取，並透過在中心位置的資料中心匯集處理（特別聚焦在關鍵資料），達到更有效率地分享以及調配資源（無需過多的硬體設備需求）。
邊緣運算（Edge Layer）
邊緣運算透過分散式運算架構，盡可能地接近資料的所在地，藉以解決雲端運算因距離過遠而產生的延遲問題。實務上，邊緣運算在接收裝置階層所傳遞而來的資料，繼而進行即時的分析及反饋；若辨識為關鍵資料，才會再回傳至雲端運算做更廣泛地處理。
裝置階層（Device Layer）
常見的手機、電腦、智能手錶或是電動車等，都被歸類在裝置階層的一環，主要透過各自所裝設的感應器，蒐集、偵測並回傳相關數據至邊緣運算，達到即時的互動與數據回饋，如自動駕駛汽車會蒐集馬路上其他的交通工具數據與即時路況。
| 資料整理日期：2023/10/12，作者整理 | ||
| 邊緣運算 VS 雲端運算 | ||
| 邊緣運算（Edge Computing） | 雲端運算（Cloud Computing） | |
| 系統架構 | 分散式管理 | 集中式管理 |
| 優點 |
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| 缺點 |
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邊緣運算結論
受惠於邊緣運算，我們平常所使用的智慧設備，將得以更有效地收集數據並即時產生回饋，但也並非否定雲端運算的重要性，主要還是需根據不同情境而發揮作用。在未來，我們將處於一個數據爆炸的時代，邊緣運算能夠協助企業更有效地處理原始資料、做出決策，也反映出該市場的未來前景極具競爭力與可投資性。
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