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物聯網（IoT）和人工智能（AI）正在改變產業和社會，將自動化在日常生活中變為可能，同時解鎖在過去難以實現的理念和功能。邊緣計算可以在產生數據的地方即時處理數據，而無須在遠端的數據中心處理，提供更環保、更智慧的解決方案。

將AI移至邊緣

自21世紀初以來，傳感器經歷了非比尋常的發展。受益于物聯網的誕生，可以連線通訊的智慧傳感器無所不在。預計到2030年，因5G的廣泛部署，物聯網裝置上數十億傳感器將負責30%的物聯網數據流量。這將顯著增加AI對于碳的影響。而由于其需要數據中心的運算資源來將數據轉化為洞察力和行動力，因此IoT和AI應用程式過去通常都部署在云端。但隨著應用程式數量增加，我們需要減低依賴耗電的云端運算。

邊緣計算提供了一個解決方案。它涉及將部分儲存和運算資源從數據中心移出，使其更靠近數據產生的地方。如此一來，應用程序和裝置就能自行收集和分析數據。這種方法為消費性產品、建筑管理、工業預測性維護、自駕車等應用提供了進一步的創新，因此更為蓬勃發展。此外，邊緣計算還能降低能源消耗、保護個人資料、減少延遲，并能在使用時做自主決策以及學習。

“邊緣AI”可以通過多種方式促進更聰明、更環保的產業發展

邊緣計算正以多種方式幫助不同產業變得更為聰明和更環保。例如：

?在工廠中的狀態監控和預測性維護可以使操作更聰明、更節能。傳感器定期更新機器的運作狀態，以確定何時需要維修或更換某些零件。這降低了停機時間，確保機器能在最佳狀態下運作。

?邊緣AI對于下一代協作機器人（cobots）也是至關重要的，這些機器人可與人類在同一空間運作以提升效率和確保安全。

?智慧城市可以利用數百萬個智慧傳感器和物聯網節點所組成的網絡來改善監控、管理資源、協助市民，并利用自駕無人機和車輛改善物流。

?讓開車變得更安全、更環保和更多連接。安裝在下一代汽車上的眾多傳感器需要本地AI來讓車輛可以在潛在危及生命的情況迅速做出反應。此外，邊緣AI可以用于優化電池管理系統，并調整車輛狀態以適應駕駛者的習慣，確保能以節能的方式駕駛車輛。

?將自動化導入農業可以協助提升生產力并降低環境影響。智慧農業的農耕車和機器將使用更少量的水、肥料和農藥來促進永續策略。傳感器結合邊緣AI，可為不同植物分配適量的水或化學物質。

?隨著醫療和保健向個性化的方向發展，全天候監測和在家中享有醫療服務將是未來趨勢。傳感器和邊緣AI在信息隱私管理亦扮演著關鍵角色。

上述范例都會產生大量來自傳感器的數據，如果這些數據傳送到云端處理將會消耗大量能源和占用帶寬，同時還會產生數據保護和延遲的相關問題。采用邊緣計算與人工智能提供了一種透過永續方式達到這些目標的方法。

加速追蹤邊緣計算

將AI的數據處理從云端移轉至邊緣需要部署一系列半導體創新技術，包括超低功耗技術和系統方法，以及在神經處理單元（NPU）和內存內運算（IMC）解決方案中導入特定的硬件加速器。這些支持AI和機器學習的高效運算硬件技術，正在轉變邊緣數據處理，并推動智能功能和物聯網網絡的可擴展性。這些技術的結合降低了系統功耗和帶寬需求，還能進一步提升針對邊緣裝置所打造之新一代微控制器的運算效率。

意法半導體（ST）致力于優化運算效率，同時采用低功耗和嵌入式安全技術來保護所收集的數據、數據處理和因此產生的行動。這些發展是為了保有競爭力和獲得客戶廣泛之接受度的必要條件。

ST已經在汽車、智慧工業和物聯網等應用領域大力部署邊緣AI。STM32系列的32位Arm Cortex微控制器已將適合邊緣計算的低功耗版本涵蓋其中。為了讓不熟悉AI的人更容易上手，NanoEdge AI Studio整合了機器學習函數庫，可以為任何指定的應用自動搜索和配置最適合的解決方案。對于熟悉AI模型的人，STM32Cube.AI可協助機器學習工程師快速導入和優化其AI解決方案，并使用進階功能，如自定義層和深度量化神經網絡解決方案。而建立的軟件庫還可以加載到微控制器上，進而處理推理工作。