邊緣AI運算發展與應用剖析

近年來，人工智慧（AI）領域的關鍵轉變趨勢，顯現從傳統的雲端運算（Cloud AI）模式，轉向更貼近資料來源的邊緣人工智慧（Edge AI）發展。引導轉變方向的核心驅動力，來自消費端對於即時取得推論結果的需求，以及克服雲端傳輸延遲、頻寬成本與資料隱私等限制的議題。
相對建置在雲端運算的AI服務，架設在邊緣或地端的AI應用，反而更能符合現階段的市場需求。因為邊緣或地端的AI服務，具備低延遲、低流量成本、低能耗及高隱私的特性，因而逐漸在產業應用端快速興起。因此，近年來諸多國際大廠積極布局Edge AI的應用，在銷售通路與開發模式上，也與過往的資訊軟體產業發展模式略有不同。值此各家大廠積極投入邊緣AI技術及商業布局之際。軟體商及資訊服務商也應該開始思考，如何調整營運策略以掌握未來的成長契機。本專書將從邊緣AI硬體發展趨勢、大廠布局動態及邊緣AI發展關鍵議題等角度切入，剖析邊緣AI的發展趨勢。
邊緣運算系統產品與AI技術的發展，對於製造領域的機器設備、物流庫存、廠務及研發等環節，正在帶來全新的智慧化商機。當前AI熱潮正在從雲端朝向邊緣端延伸，能夠在感測器層支援AI運算的微控制器（MCU），以及相對應的TinyAI（微型人工智慧）技術也正在迅速發展，並在智慧製造領域大放異采。本專書詳述製造業邊緣AI硬體發展、製造場景應用環節、MCU硬體發展、TinyAI發展現況及智慧製造應用、智慧製造應用邊緣AI的關鍵議題，以及國內業者發展策略及契機，剖析邊緣AI在智慧製造的發展方向。
AI算力逐漸從雲端落地至邊緣端，產業AI應用分眾趨勢也逐漸成形，邊緣AI專用晶片（Edge AI ASIC）的技術、業者與產品，也在異於高泛用性圖形處理器（GPU）的另一賽道上，呈現高度競逐態勢。本專書第四章將分析AI浪潮下的邊緣專用晶片技術現況、重要業者的產品布局以及邊緣專用晶片的關鍵議題。邊緣AI正在引領一股從雲端到現場的智慧化浪潮，其多元硬體、創新技術與廣泛應用，不僅解決即時性與效率的挑戰議題，更為智慧製造與各垂直產業，開啟前所未有的發展契機。

目錄 | 圖目錄 | 表目錄 前言
第一章　硬體發展現況與展望
邊緣AI定義與範疇 | 邊緣AI硬體發展趨勢 | 國際大廠邊緣AI布局動態
邊緣AI發展對國內業者契機 | 結論
第二章　Edge AI生態成形建構軟體服務
Edge AI成形 | 國際軟硬體大廠佈局 | Edge AI發展順應多項新軟體模式
| 結論
第三章 製造業領域相關應用
邊緣AI製造業發展剖析 | MCU與微型AI於智慧製造應用剖析
第四章 邊緣AI專用晶片發展現況與契機
ASIC於邊緣AI興起背景 | 邊緣ASIC新興應用領域及發展趨勢 | 海內外重要業者於邊緣AI ASIC布局策略 | 邊緣AI ASIC發展關鍵議題 | 結論
附錄
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