袋鼠金融導讀|您聽過邊緣運算嗎?台灣又有哪些公司致力於邊緣AI 呢?邊緣運算的優勢包括即時反應、資料安全性、穩定性,為自駕、智慧交通、工業4.0等領域的帶來一大進展。袋鼠金融將在本文帶領您了解邊緣運算是什麼,並解析其應用場景,並揭開台灣邊緣運算概念股如緯穎、新漢、廣達、凌華和聯發科的投資機會!想了解更多產業資訊如主權AI、物聯網,歡迎點選相關文章!
目錄
一、邊緣運算是什麼?
網路世界中的邊緣,指「靠近資料產生處」。
邊緣運算(Edge Computing)是一種革命性的資料處理架構,它將資料處理、分析和儲存從集中式的雲端資料中心,轉移到更接近資料產生源頭的位置,減少資料傳輸到遠端伺服器的需求。
這樣的方式使得資料處理更加即時,有效降低延遲,提升數據處理效率及安全性,特別適用於需要快速回應的應用場景,例如自動駕駛、智慧城市及工業自動化。
邊緣運算如何比雲端運算有優勢?
特點 | 邊緣運算 | 雲端運算 |
---|---|---|
資料處理位置 | 資料源頭(如本地設備) | 遠端伺服器或數據中心 |
延遲 | 低延遲,幾乎即時反應 | 高延遲,依賴網絡連接 |
數據安全性 | 高,數據在本地處理,減少傳輸風險 | 依賴網絡安全,數據在傳輸過程中有風險 |
網絡依賴性 | 低,本地處理數據,即使網絡中斷也能運行 | 高,依賴穩定的網絡連接 |
二、邊緣運算有什麼優點?
邊緣運算之所以受到廣泛關注和應用,主要是因為它具有多方面的優勢,能夠有效解決傳統雲端運算模式下的一些局限性。
邊緣運算優點一:即時反應
傳統的雲端運算需要將資料傳輸到遠端伺服器進行處理,過程容易存在延遲問題;而邊緣運算將資料處理移至本地設備,大大地縮短了數據處理時間,能在毫秒間的即時回傳反應。舉例來說,自動駕駛中,車輛需要根據實時路況做出決策;在工業自動化領域,生產設備需要根據即時數據進行調整;在智慧城市的交通管理系統中,需要對交通流量進行實時分析和調控。邊緣運算的快速響應能力為這些應用提供了強有力的技術支持,使得更多即時性要求高的應用成為可能!
邊緣運算優點二:數據安全性
在數據安全性方面,邊緣運算同樣展現出了顯著的優勢。隨著資安問題的頻頻發生,數據安全已成為各行各業關注的焦點。
邊緣運算與傳統雲端不同的是,傳統雲端運算需要將數據傳輸到遠端進行處理,增加了數據在傳輸過程中被攔截或攻擊的風險;而邊緣運算在本地處理數據,讓敏感數據不需傳輸即可進行處理,可想而知能降低風險,提升數據的隱私性和安全性,特別適合醫療、金融等對數據安全要求高的領域。
同時,由於數據處理過程更加透明和可控,企業可以更好地實施數據保護措施,確保符合各種數據隱私法規的要求。
邊緣運算優點三:穩定性與可靠性
在傳統的中心化雲端運算模式中,一旦雲端服務器出現故障或網絡連接中斷,整個系統的運行就會受到嚴重影響。而邊緣運算通過分散式的架構,大大提高了系統的整體穩定性和可靠性。邊緣設備可在無需連接到中央伺服器的情況下獨立運作,即使網絡連接中斷,設備依然可以正常工作,確保服務的連續性。對於需要不間斷運行的場景應用,如工業自動化系統和智慧家庭裝置等,提供了很好的的穩定性和可靠性。
邊緣運算優點四:經濟高效
但從長遠來看,邊緣運算能夠帶來可觀的成本節省,首先,通過減少對中央雲端資源的依賴,企業可以降低雲端服務的使用成本。其次,本地化的數據處理減少了數據傳輸的需求,從而節省了網絡頻寬成本
另外,邊緣運算能優化資源利用,讓企業更有效地利用現有的硬體資源,延長設備的使用壽命。在某些情況下,邊緣運算也能通過減少對中央處理設施的需求,降低數據中心的建設和維護成本。
近期火熱的邊緣AI!
近年來,隨著AI 技術的快速發展和普及,邊緣人工智慧(Edge AI)逐漸成為科技產業的焦點,引發了廣泛的關注和討論。
邊緣運算+人工智慧= 邊緣AI
將AI演算法和模型部署到邊緣設備上,實現了在資料產生源頭進行智慧化處理和決策的能力。這種創新的技術模式不僅繼承了邊緣運算的優勢,還進一步擴展了AI應用的邊界,為各行各業帶來了新的機遇和可能性。
根據摩根士丹利的預測,未來一年邊緣AI將成為科技產業的主要驅動力之一,不僅會帶動相關硬體市場的快速增長,還將推動AI技術從雲端向終端設備加速落地,意味著我們將看到更多的智慧化設備和應用出現在我們的日常生活和工作中。
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三、邊緣運算概念股有哪些?
邊緣運算概念股一:緯穎(6669)
緯穎是邊緣運算領域的領先企業,專注於提供超大型資料中心和雲端基礎架構解決方案,是AI股重要指標之一。公司年初積極參與全球行動通訊大會(MWC),展示新一代邊緣運算解決方案和先進液冷技術。緯穎的產品線包括EP100G2、ES100G2和ES200G2等短機身邊緣運算伺服器,採用最新Intel Xeon處理器,適用於AI推論、訓練和vRAN等應用。公司致力於協助電信公司和邊緣服務供應商提高運算效率,降低總擁有成本,釋放邊緣運算的商機。緯穎持續擴充產能,包括在台南科學園區啟動南科3期工程,預計2027年完工!
邊緣運算概念股二:新漢(8234)
新漢專注於AI邊緣運算領域,積極布局AIoT和邊緣運算市場,提供全面的AIoT解決方案。公司業務涵蓋多個領域,包括工業物聯、智慧製造、智慧交通和智慧城市等,提供的服務支援無線通訊、車載電腦、影像監控等應用,並整合多元的軟硬體技術。
另外,新漢不僅專注於硬體製造,還提供工業運算平台和網路安全產品等解決方案,推動台灣AI生態系的發展!
邊緣運算概念股三:廣達(2382)
廣達電腦作為全球領先的資料中心解決方案供應商,在邊緣運算領域展現強大實力。公司提供全面的IT硬體設備,包括伺服器、儲存設備和網路交換機,為客戶提供一站式服務。廣達子公司雲達科技(QCT)專注於5G和AI應用的行動邊緣伺服器開發,積極推動AI在伺服器和PC裝置中的應用。
廣達結合深厚的硬體製造基礎和雲端技術,將其延伸到5G及邊緣領域。通過5G專網、優化平台和開放生態系,公司協助企業加速數位轉型,掌握5G和AI應用新商機!
邊緣運算概念股四:凌華(6166)
凌華科技是全球領先的邊緣運算解決方案提供商,專注於推動鐵路科技發展和營運變革。公司近期推出了AVA-7200邊緣AI伺服器和AVA-1000列車對地面閘道器,這些產品應用廣泛,涵蓋AI、5G/Wi-Fi連結和車載伺服器。
作為台灣第三大IPC廠商,凌華積極投入AI邊緣運算市場,推出EdgeGO®裝置管理軟體平台,為各產業提供即時監控和遠端管理等功能。隨著全球對AI邊緣運算需求的增加,凌華的創新解決方案有望在未來市場中佔據重要地位!
邊緣運算概念股五:聯發科(2454)
聯發科是全球少數擁有可拓展AI技術產品組合的公司,在邊緣運算和雲端運算領域展現強勁實力。公司的優勢包括高運算、低功耗的AI晶片設計能力,適用於智慧型手機、平板和汽車等裝置。
每年約有20億個終端裝置使用聯發科晶片,為公司在邊緣AI應用方面提供廣闊市場,而強大的AI運算能力,能在終端裝置上處理複雜的AI模型。
聯發科持續投資技術研發,致力於把累積多年的技術應用到產品中,以抓住生成式AI、車用和聯網技術帶來的機遇。公司預期下半年邊緣AI應用將全面開展,進一步鞏固其在邊緣運算市場的地位!
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四、邊緣運算如何應用?
邊緣運算應用一:自動駕駛
邊緣運算在自動駕駛中很重要,因為能即時處理大量感測器數據,確保行車安全。車輛可在本地快速分析數據並做出決策,無需依賴雲端,大幅降低延遲。例如,遇到突發障礙物時,系統能迅速反應避免碰撞。
邊緣運算應用二:智慧城市
邊緣運算廣泛應用於智慧城市的交通管理、環境監測和公共安全。智慧交通系統利用邊緣運算即時分析交通流量,優化紅綠燈號配置;環境監測系統能快速處理污染數據,及時採取措施;在公安領域,邊緣運算加快監視器畫面的分析,迅速識別安全威脅。
邊緣運算應用三:工業自動化
邊緣運算提升了生產效率和設備管理。製造業中,它可即時監控設備運行,預測故障,降低維護成本。通過實時數據分析,邊緣運算優化生產流程,提高產品質量,增強企業競爭力。
邊緣運算應用四:醫療健康
醫療設備能即時監測並分析病人健康數據,快速提供診斷和治療建議。在急救場景中,邊緣運算可迅速處理生命現象的數據,提升救治效率。同時,它還能保護病人隱私,確保數據安全。
邊緣運算應用五:線上遊戲與多媒體
邊緣運算顯著提升了用戶體驗,通過將內容緩存到邊緣伺服器,用戶可更快訪問遊戲和多媒體,減少延遲。它還能根據用戶位置和需求,動態調整內容分發策略,提供個性化服務。例如,遊戲場景渲染可在邊緣設備完成,減輕伺服器負載,提高遊戲反應速度哦!
五、邊緣運算概念股Q&A
邊緣運算是一種將資料處理、分析和儲存從集中式的雲端資料中心,轉移到更接近資料產生源頭的位置,減少資料傳輸到遠端伺服器的需求。簡單來說,就是將資料處理搬到更靠近資料產生的地方,例如你的手機、智慧家電或工廠的設備。
兩者主要差別在於資料處理的位置和資料傳輸的距離。
雲端運算需要將資料傳輸到遠端資料中心,造成較高的延遲和安全風險;而邊緣運算則在本地進行資料處理,可以減少延遲,提高安全性。
以下列舉了一些台灣邊緣運算概念股,並簡述其相關業務:
緯穎(6669): 專注於提供超大型資料中心和雲端基礎架構解決方案,MWC展示新一代邊緣運算解決方案和先進液冷技術。
新漢(8234): 專注於AI邊緣運算領域,積極布局AIoT和邊緣運算市場,包括工業物聯、智慧製造、智慧交通和智慧城市等。
廣達(2382): 提供全面的IT硬體設備,包括伺服器、儲存設備和網路交換機,子公司雲達科技(QCT)專注於5G和AI應用的行動邊緣伺服器開發。
凌華(6166): 全球領先的邊緣運算解決方案提供商,推出AVA-7200邊緣AI伺服器和AVA-1000列車對地面閘道器。
聯發科(2454): 全球少數擁有可拓展AI技術產品組合的公司,擁有高運算、低功耗的AI晶片設計能力,適用於智慧型手機、平板和汽車等裝置。
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