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AI效率熱潮不降溫，Edge AI發展速度比想像得還要快！
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整理撰文：黃瑀安（Annie）｜出刊日期：2025-12-11
諮詢協助：世新大學傳管系 張伯謙 教授
在 AI 技術快速演進的背景下，邊緣 AI（Edge AI）逐漸成為企業與產業布局的重要方向。與傳統雲端 AI 相比，邊緣 AI 將運算能力推向資料生成端，使裝置能即時分析、判斷與反應，提升效率並保障資料隱私，也正深刻改變製造、醫療、智慧城市與交通等領域的運作模式，成為未來 AI 應用的重要基礎。
本文將探討邊緣 AI 的核心價值、雲端 AI 差異及台灣企業/市場之發展概況、挑戰。
邊緣AI是什麼？
邊緣 AI（Edge AI）的核心在於把智慧運算從雲端拉回資料產生的現場，指讓裝置本身就具備即時理解、判斷與反應的能力。邊緣 AI 的本質是「近端運算」，透過在手機、感測器、機械設備或車載系統上直接執行模型，使系統能以極低延遲運作、不需等待雲端回傳的情境下，大幅減少網路負載。由於資料在本地就能完成分析、避免外流，對金融、醫療與公共機構的應用格外關鍵。
在技術方面，邊緣 AI 必須在三個層面協同：
1.模型壓縮：將大型模型變為可在有限記憶體與運算下執行的輕量版本。
2.硬體加速（NPU、Edge TPU、ASIC、FPGA、GPU 及專用推論模組）：用以降低功耗並加速整數/低位數運算。
3.執行框架（如TensorFlow Lite、ONNX Runtime、TVM等）整合：負責在不同作業系統與晶片上進行最佳化與資源管理。
這三項的進步共同使原本只能在資料中心運行的視覺、語音或時間序列模型，能夠在邊緣裝置上達到可用的延遲與能耗水平。
邊緣 AI vs. 雲端 AI
邊緣 AI 與其他常見 AI（特別是雲端 AI）的主要差異，來自「運算位置」與「資料流動方式」。雲端 AI 依賴大量資料上傳到中央伺服器，由高效能硬體進行推論與訓練，再把結果回傳給使用者；而邊緣 AI 則把智慧放到終端設備，在本地直接完成 AI 推論，使兩者在使用場景、速度、安全性與成本結構上呈現非常不同的特性。
在反應速度上，邊緣 AI 能提供近乎即時的回應，非常適合自駕車、機械手臂、醫療監測、AR/VR 等高時效應用；而雲端 AI 則較適合需要大量計算資源的大型模型，例如資料分析、研發模型、跨國資料整合等。
在成本與維運方面，雲端 AI 仰賴持續性伺服器支出與網路費用，對大量設備的部署不一定划算；而邊緣 AI 一旦完成模型輕量化與裝置端優化，運行成本反而更低，適合以大量節點運作的企業，如智慧零售、工廠設備、物流系統等。
整體來說，雲端 AI 強在「集中處理與高效能」，邊緣 AI 強在「即時、分散、安全、自主」，兩者並非取代關係，而是會在完整架構中並行：「雲端負責大腦的學習與模型更新，邊緣負責落地的判斷與即時反應。」
邊緣 AI 全球發展速度與規模
根據市場研究服務和商業顧問公司Markets and Markets指出，邊緣 AI 硬體市場在短期內已有顯著成長，估計 2025 年邊緣 AI 硬體市場約為 261.4 億美元，到 2030 年將成長至約 589 億美元，年複合成長率（CAGR）約 17.6%，顯示硬體端在感測器、加速器與邊緣伺服器的需求驅動下仍將維持穩健成長。除此之外，Precedence Research的分析更將硬體、軟體、平台與運營服務加入考量，預測到2034年前的 CAGR 約為 21.0%，皆相當看好邊緣AI整體市場之發展。
台灣市場現況：硬體生態與雲端補位
台灣的優勢在於具備完整半導體與系統整合供應鏈，從晶片代工到系統整合商都具備落地能力。近年來除大型雲端/AI 資料中心投資外，國內供應商也積極推出邊緣伺服器、影像 AI 解決方案與垂直整合服務。
以企業實例來說，廣達電腦（Quanta）與子公司雲達科技（QCT）軟硬兼施，在邊緣端投入車載攝影機、智慧路口、智慧醫療設備等應用，提供一體化 AIoT 裝置，可在本地完成物件偵測、體溫判讀等任務；緯創（Wistron）布局智慧製造，導入邊緣 AI 於生產線瑕疵檢測與設備診斷；和碩（Pegatron）則以自研工控裝置搭配 AI 模型，應用於 SMT 生產線、組裝線等場域，用邊緣 AI 執行即時判斷與品質檢查，提升製造效率。
儘管有數個成功的應用案例，台灣在邊緣 AI 商用化仍面臨許多挑戰，包含電力限制、冷卻限制，以及如何將晶片級優勢轉成長期軟體與服務訂閱模式。整體來看，台灣市場在硬體端競爭力強、產業鏈完整，短期內會以製造、智慧城市與零售場景為主力落地場域。
台灣企業發展邊緣 AI 之常見挑戰與應對建議
台灣企業在發展邊緣 AI 時，需同時處理技術深度、產業場域複雜度與跨部門協作，著重找到能落地的 AI 場景。若想成功落地，企業必須將資料取得、現場設備整合與模型輕量化視為同一條供應鏈，而不是把 AI 當作後裝加值功能，這也意味著台灣企業要強化與設備商、工控端、晶片端與軟體團隊的早期協作，確保模型能在限制條件下真正運作，避免為了 AI 而 AI。
在策略層面，企業應同時發展「雲邊協同」架構，把訓練與版本管理留在雲端，把即時判斷交給邊緣設備，以取得效率與彈性的平衡。由於邊緣 AI 不像雲端系統可遠端統一管理，會實際存在於上千個現場節點，故建立穩定的 Model Update 流程、設備版本控管與異常回報機制相當重要，否則將在規模化後遇到維運瓶頸。
至於人才組合，邊緣 AI 涉及模型工程、嵌入式軟體、網路、安全與設備整合，單一團隊難以涵蓋，短期內，台灣企業最可行的做法是與外部技術夥伴合作，以 POC（proof of concept，概念驗證）加上共創的方式累積 know-how，再逐步內化核心能力。
總結
邊緣 AI 的興起意味著 AI 技術逐步從中央雲端走向分散智慧，不僅提升即時反應與資料安全，也推動產業數位化轉型。未來，隨著 5G/6G、AI 專用晶片及物聯網設備普及，邊緣 AI 將在製造、醫療、智慧城市與自駕領域快速擴展；而台灣因半導體與系統整合供應鏈具優勢，但單一企業的軟體生態、維運管理與跨部門協作仍是關鍵挑戰。
長期來說，企業將更重視「雲邊協同」架構、邊緣智慧節點的自主管理能力，以及可持續的商業模式，以在全球競爭中透過邊緣 AI 取得落地先機。
[參考資料]
THE 2025 EDGE AI TECHNOLOGY REPORT. Ceva's IP.
https://www.ceva-ip.com/wp-content/uploads/2025-Edge-AI-Technology-Report.pdf?utm_source=chatgpt.com
Edge AI versus cloud AI: What's the difference?. IBM.
https://www.ibm.com/think/topics/edge-vs-cloud-ai?utm_source=chatgpt.com
Edge AI Hardware Market Size, Share & Trends, 2025 To 2030. Markets and Markets.
https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/edge-ai-hardware-market-158498281.html?utm_source=chatgpt.com