Edge AI Essentials
Bringing Intelligence to the Edge
Edge AI 將人工智慧運算帶到資料產生的裝置端，實現即時、隱私與高效率的智慧應用。探索其原理、優勢、挑戰與產業應用。
Edge AI 重點摘要
將 AI 智慧帶到資料產生現場，兼顧即時性、隱私與效率，正是 Edge AI 的核心價值。
什麼是 Edge AI？
Edge AI 指的是將 AI 運算（特別是推論）直接在裝置端或邊緣伺服器上執行，而非傳送到雲端。這讓資料能在本地即時處理，提升效率與隱私。
主要優勢
極低延遲回應、可離線運作、增強隱私與安全、節省頻寬與雲端成本、降低能耗，提升整體效率。
技術挑戰
裝置資源有限（算力、記憶體）、分散式模型管理與更新困難、邊緣安全風險、多樣硬體適配與資料管理複雜。
未來趨勢
隨著行動裝置運算能力提升與專用 AI 晶片普及，Edge AI 正成為下一個技術前沿，特別是行動裝置端 AI 應用。
Edge AI vs Cloud AI
了解 Edge AI 與傳統 Cloud AI 的核心差異，以及為什麼 Edge AI 正成為下一個技術趨勢
Cloud AI
需要網路連線
較高運算能力
挑戰
- • 網路延遲影響回應時間
- • 隱私資料需上傳雲端
- • 頻寬成本較高
- • 離線時無法運作
Edge AI
可離線運作
隱私保護
優勢
- • 極低延遲，即時回應
- • 資料不離開裝置
- • 節省頻寬成本
- • 離線也能運作
本地處理
Edge AI 真實應用場景
從零售到車聯網，Edge AI 正在各個產業創造革命性的應用體驗
智慧零售
店內攝影機與智慧貨架收集顧客行為分析
即時人流統計與停留時間分析
庫存監控與自動補貨提醒
快速結帳體驗優化
自動駕駛
5G 邊緣運算提供即時交通資訊與安全警示
多視角安全風險共享
即時高精度地圖更新
Verizon + Nissan 實測案例
手機 AI 功能
裝置端照片與影片編輯處理
物件移除與背景模糊
離線編輯，無需上傳
保護隱私，提升便利性
Edge AI 如何運作？
了解 Edge AI 系統的核心運作流程，從模型部署到持續優化的完整循環
模型下載
從中央伺服器下載預訓練 AI 模型
1
本地載入
應用程式將模型載入裝置記憶體
2
推論處理
使用本地資料進行 AI 推論運算
3
回饋優化
收集回饋，中央更新模型後推送
4
模型下載
從中央伺服器下載預訓練 AI 模型
1
本地載入
應用程式將模型載入裝置記憶體
2
推論處理
使用本地資料進行 AI 推論運算
3
回饋優化
收集回饋，中央更新模型後推送
4
關鍵優勢
Edge AI 運作流程帶來的核心價值
⚡
離線運作
推論過程完全離線，無需網路連線
🛡️
隱私保護
資料處理在本地，保護敏感資訊
🔄
持續學習
中央管理與本地處理完美結合