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隨著現代工業的流程不斷往自動化、智慧化靠攏，更快的運算速度和更大的數據傳輸量成為了需要考量的關鍵要素，邊緣運算（Edge Computing）概念的誕生，更將製造業的數位轉型推向實時收集數據並完成運算的方向推進。邊緣運算是一種分散式的運算，透過嵌入或外加的運算設備，分層處理不同運算任務，在靠近資料源或用戶端處完成運算，具有縮短網路傳輸延遲、快速獲得資料分析，減少傳輸速率及資料隱密性等優點。要使邊緣運算達到最佳效益，需要擴大佈建規模，然而大量智能設備：感應器、穿戴設備、自動機器、聯網車輛等，正以可觀的數量和速度不斷產生數據種類，其中數據將有高達80%以上為視訊影像。如何快速處理並有效利用視訊影像數據將成為這一波邊緣運算浪潮成敗的關鍵。

【內容大綱】

• 一、 前言
• 二、 國際大廠佈局
  • (一)  亞馬遜
  • (二)  微軟
  • (三)  谷哥
  • (四)  輝達
  • (五)  國際趨勢
• 三、 台灣邊緣運算機會
  • (一)  台灣邊緣運算產業問題
  • (二)  推動邊緣運算產業關鍵技術
• 結論與建議

【圖表大綱】

• 表1、國際大廠在邊緣運算布局