邊緣 AI 運算

延遲與即時處理需求

工業自動化情境中，往往需要即時決策來控制機台並回應環境變化。傳統雲端式 AI 需將資料傳至雲端運算，傳輸時間容易造成延遲，無法及時反應。

透過在地端進行資料處理，邊緣 AI 能顯著降低延遲並確保更快的反應時間，對設備預知保養、品質檢測與機器人導引等任務尤其關鍵。

頻寬限制

在部署了大量感測器與裝置的環境中，龐大資料回傳至雲端會嚴重占用網路頻寬，造成系統負擔。

邊緣 AI 在資料源頭就完成運算，只需將摘要或必要結果回傳，減少需透過網路傳輸的資料量，降低頻寬壓力。

可靠性與停機風險

過度仰賴與雲端的持續連線，對於網路品質不穩定的工業現場是一大風險，一旦連線中斷，系統可能無法正常運作。

邊緣 AI 系統即使在網路暫時中斷時，也能持續運作與自主決策，提高整體系統可靠度並降低非預期停機時間。

安全與隱私

工業環境經常處理機密或敏感資料，若將資料大量送往雲端，將提高外洩與攻擊風險。

邊緣 AI 讓多數資料留在本地端處理，大幅降低資料在傳輸過程中被攔截的風險，並強化整體資安與隱私保護。

擴充性與成本

導入雲端式 AI 解決方案，在大規模、多場域部署時，往往需要高額的雲端運算與傳輸費用。

邊緣 AI 可循序擴充，善用既有硬體與網路基礎建設，打造更具彈性且成本效益更佳的部署模式。

客製化與彈性

不同產業與製程需求差異極大，標準化方案往往無法完全滿足。

邊緣 AI 系統可依據實際應用情境調整 AI 演算法與模型，為特定工業流程量身打造，更有效率地支援多元應用。