5G引領智慧化趨勢 AIoT生態圈逐漸完善

DIGITIMES Research分析師蕭聖倫。

為何需要邊緣運算？邊緣運算與雲端運算的關係是什麼？邊緣運算在低延遲、即時運算分析及隱私等需求上可彌補雲端運算的缺陷，善用邊緣設備的優勢與雲端相互分工，才能滿足日益複雜的AIoT情境。

AIoT是5G世代中的關鍵架構，透過5G、AI與物聯網三大技術的整合，智慧化系統已然成形，而此系統所需要的軟硬體平台、控制技術、網路基礎與安全設計，也成為近幾年各IT廠商的主力布局。DIGITIMES Research分析師蕭聖倫就指出，IoT終端設備成長快速，預計2019年全球總出貨量為83億台，2022將將超越手機、平板電腦與筆電等非IoT裝置，在2025年達到215億台，2019~2025年的成長率將高達159%，其中製造與消費性會是IoT的前兩大市場。

要達到如此快速的成長，除了市場需求啟動外，AIoT的軟硬體技術持續進化也是主因，在軟體方面，傳統IoT以集中式的雲端運算為主，近期則開始強化終端設備效能，以邊緣運算作為主要架構設計，目前投入邊緣運算IoT軟體平台的廠商眾多，在機器學習能力以亞馬遜最強，不過整體布局則是Google最完整。

硬體技術方面，AIoT的應用情境多元，所需要的計算能力與資料傳輸類別也各不同，整體而言，處理器業者會以多核策略因應各種邊緣運算需求，TensorFlow、Caffee2等邊緣AI提供商，必須與處理器廠商積極合作，以強化整體生態。控制也是AIoT的關鍵技術，其中語音控制是目前產品主流，蕭聖倫預計2020年全球智慧音響的出貨規模將超過1億台，是IoT消費性市場中最大量的產品，不過語音控制會開始往服務型機器人、智慧駕駛、製造與飯店等以外領域發展。

5G的三大應用，需要不同的通訊技術作為網路基礎，以多媒體行動體驗的eMBB，對傳輸速率有高度要求，佈建大規模感測網路的mMTC，需要低功耗、高密度與低成本的通訊環境，至於以無人車、工業自動化為主的URLLC，則必須透過大頻寬、低時延通訊完成，而在這三大應用中，mMTC與URLLC對IoT的影響較為關鍵，這也促使蜂巢式網路LPWA IoT進入加速階段。

至於安全方面，AIoT的資安漸受重視，尤其是IIoT(工業物聯網)，由於IIoT需要整合IO與OT兩大系統，而OT系統近年被網路攻擊的事件增加，因此此系統的防禦成為顯學，IEC協會也制定出62443-4-2工安標準為嵌入式設備未來趨勢。蕭聖倫最後指出，在廠商的技術研發下，AIoT平台將逐漸完善，可為智慧化時代打造出最佳化應用環境。