大多數關於技術轉型的討論都是由雲端主導的。直到最近，轉型意味著轉向去中心化平台來處理業務產生的大量數據。然而，運算需求正在超越雲端的發展，軟體創新的下一個飛躍是朝著邊緣運算領域邁進。

預計到2028年，大多數企業將使用邊緣運算，到2025年，超過50%的企業將在傳統平台之外處理資料。超大規模企業已經報告其雲端業務下滑2023年上半年。換句話說，改變已經到來，而且速度正在加快。

為什麼邊緣運算很重要

工業4.0一直與自動化、連結性和機器人技術有關。這些技術正在呈指數級擴展跨行業的可能性(包括製造業等傳統行業)，並為日常生活品質帶來巨大進步。然而，人們較少談論的是運行這些技術背後的處理單元所需的大量電力。

隨著環境破壞達到嚴重程度，迫切需要轉向永續的產業實踐，而我們目前使用的電力中心效率不足以處理工業4.0所需的資料。

據估計，到本世紀末，除非找到更有效率的解決方案，否則世界上高達20%的電力可能會被用來計算，這就是邊緣運算的用武之地。事實上，建立人工智慧和機器學習相容的市場到2031年，邊緣運算的價值將達到760億美元。

邊緣運算的商業案例

(1) 即時資料處理

在當今競爭激烈的領域取得成功，根據即時數據洞察採取行動至關重要，而基於雲端的數據處理已經不夠快了。人們越來越需要在資料創建的確切時間點進行運算，這就是邊緣運算的作用。當涉及到人工智慧/機器學習演算法給我們的結果時，即使是幾秒鐘也能產生影響。

(2) 成本效率

將資料轉移到雲端託管中心可能會產生巨大的營運成本，並且產生的資料越多，這些成本就越高。邊緣運算消除了資料移動的需要，而且它使用的電力和網路資源比雲端少得多。因此，在初始設定成本之後，它成為更實惠的計算選項。

(3) 增強的安全性和控制

邊緣運算標誌著「機器上」運算的回歸，而不是雲端的分散化。雖然這對某些人來說可能令人驚訝，但企業越來越多地看到保留對其資料的完全控制和建立自己的安全系統的好處。隨著網路攻擊不斷擴散，必須將資料移動到雲端會產生漏洞，而邊緣運算消除了這種風險。

(4) 釋放遠端設備的潛力

邊緣運算使設備和電腦能夠在網路「邊緣」處理資料。網路上的負載因此減少，因此，即使在連接可能不太好的遠端位置，邊緣運算也可以工作。因此，無論企業身在何處，企業都可以從設備中獲得及時的見解，從而做出更明智的決策。

尤其是製造業，可以從邊緣運算中受益匪淺。該行業的現代化早就該實現了，雖然人工智慧和機器人技術是

解決方案的關鍵，但邊緣運算為這一切的發生提供了基礎。借助邊緣運算，製造商可以建立智慧工廠，在工廠車間接收數據洞察，而不必等待外部設施返回數據。

因此，人工智慧和機器學習可以安全、迅速地部署，以補充人類的勞動和決策。例如，在汽車製造業，機器人可以接受訓練，即時發現問題並做出反應，而不是等待命令。當然，這將加快製造時間表並確保每一步的準確性，從而使製造商能夠滿足不斷增長的客戶需求。

總結

科技的進步比以往任何時候都快。產生的資料量已經超過了當前業務網路的容量，邊緣運算將比任何人想像的更快成為必需品。各種規模的企業現在都應該投資邊緣運算設施，並開始享受更快的處理時間、更低的成本以及更高的資料安全性和自主性的好處。對於這個行業來說，這是一個令人興奮的時刻，未來幾年可能會改變事物運作方式的面貌。