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邊緣人工智慧(Edge AI)運用了分散式運算的架構，在不同層次的終端裝置與設備，進行數據蒐集與分析、AI模型訓練與學習、系統整合、雲端儲存與運算等。Edge AI最主要的精神在於｢不上雲端｣，也就是使用端可以不需要連線到伺服器，而人工智慧能在各種邊緣節點如終端裝置上，以加快資料處理與運算分析，主要是確保資料隱私安全，並減少延遲。

從2019年迄今，Edge AI解決方案仍持續處於百花齊放之際，本文從Edge AI發展方向、Edge AI終端市場、歸納Edge AI發展痛點與技術挑戰，進而提出台灣發展Edge AI機會，提供給有意切入Edge AI的業者們參考。

【內容大綱】

• 一、Edge AI發展方向：IoT-Data-AI邊雲協作
• 二、Edge AI終端市場發展趨勢
• 三、Edge AI發展痛點與技術挑戰
  • (一)Edge AI資料
  • (二)Edge AI模型
• 四、台灣機會在Edge AI技術服務鏈
• IEKView

【圖表大綱】

• 圖1、IoT-Data-AI邊雲協作架構
• 圖2、Edge AI終端市場趨勢分析(2019-2026)
• 圖3、Edge AI終端全球營收分析(2019-2026)
• 圖4、Edge AI技術服務鏈