5G點火 引爆AI邊緣運算商機
工研院展示的「Pre 5G高速低延遲工業4.0應用」，可讓管理者從遠端精準且即時地監控與操作全球生產線，提高生產效率與安全性。圖／工研院提供
工研院研發「無人機隧道飛行解決方案」，可深入隧道、鋼橋、橋底、離岸風機進行滲水、劣化檢測，未來5G時代將提供商用巡檢警用消防等應用。圖／工研院提供
5G時代行動上網速度將大幅提升，數秒就可完成一部電影下載，延遲時間小於一毫秒（ms，千分之一秒），5G超高速、低延遲的特性，讓醫療、生活、製造、交通、娛樂領域，都將帶來顛覆性創新應用。
不同於4G或3G，在經濟部技術處的支持下，我國在國際行動標準組織3GPP制定完整5G標準前，參與標準制定並握有「標準必要專利（Standard Essential Patent，SEP）」，在國際上爭取話語權及專利授權的商機。
除參與標準制定外，在這波5G時代浪潮，臺灣產業切入的市場利基點在於智慧手機、小型基地臺及邊緣運算，其中IC設計大廠聯發科已如火如荼研發5G智慧手機晶片許久，也握有5G電信技術的核心關鍵組件，是相對領先切入5G市場的業者。
在小型基地臺（小基站）方面，國際上多家重量級電信業者在5G基礎建設的策略是採取開放式虛擬無線接取網路（Open Radio Access Network，ORAN）的新架構，透過雲端化、虛擬化讓電信等級的基地臺介面更開放及更標準化，如日本電商樂天集團宣佈，以軟硬體結構模式建置電信網路，採用雲達的COTS（Commercial off the shelf，商用現貨軟體），試圖打破多年來已形成的電信設備採購的寡佔化情形。
由於小基站架構採用分散式的開放性架構，逐漸走向白牌化，ORAN不論硬體或軟體可個別進入市場，讓國內伺服器廠商與網通廠商都有進入電信設備市場的機會，因此國產小基站明年即能與其他國家同時推出，成爲歷代行動通訊罕見的局面，下個挑戰是在實測與國際廠商競爭效能，爭取潛在客戶。
臺灣5G小基站產品市場化成功與否，可從以下兩面向觀察，第一，臺灣小基站是否能與其他國際廠商競爭脫穎而出，拿下潛在客戶訂單，第二，5G小基站的建設價值，5G的頻段比4G高，就物理特性，訊號強度會隨距離而衰減，尤其是毫米波，因此若要提高5G的覆蓋率，就必須架設更多的基地臺。
雖有5G跟4G並存，小基站需求布建量可能不會有如想像中多的說法，的確在5G頻段初階段的主流頻段Sub-6 GHz、也就是6 GHz以下的中低頻來說，因波束長、發射距離較遠，能以較少的基站支援訊號傳輸，初期5G小基站需求可能不會如想像中大，布建當然也不會這麼有規模。但發展到下一階段高頻的毫米波mmWave，因物理特性而言，頻率愈高，波長愈短，穿透力就越強，但在穿透障礙物能量消耗，也會使傳輸距離變短，若是毫米波28 GHz～39 GHz的情境下，小基站布建量還是有相當的規模需求。
日本電商樂天集團與雲達COTS合作，以軟硬體結構模式建置5G網路的破壞式創新，預計將加劇價格競爭並顛覆電信龍頭寡佔局面，樂天集團的後續發展成功與否，成爲近來資通訊產業最緊張關注的動向。
目前南韓、美國、中國、日本、印度以及歐洲許多國家都在進行5G佈局，2019年號稱爲5G商轉元年。「低延遲」特性在5G通訊最爲人所關注特點，廣泛應用在AR／VR、車聯網等方面，其中原因在於將所有資料和數據在「邊緣」處理完成，也就是資料不用再運送到雲端中心伺服器處理，改在離使用者較近的伺服器處理完成，除加速資料處理外，也大幅降低成本，邊緣運算「在地」就近特性，成爲臺灣廠商可以關注的另一個重點。
4G也有邊緣運算技術，但重要性不如5G時代，因爲低延遲的需求，更加突顯出邊緣運算重要性。國際電信聯盟（ITU-R）訂出5G的服務需求標準，無線端的低延遲時間標準爲1毫秒，點對點的延遲時間標準是5～10毫秒，以現今將資料上傳雲端運算的時間，將無法達到5G的延遲標準，尤其是大量資料量使用時，傳回使用者本地端勢必延遲，因此邊緣運算將是解決5G應用低延遲的最佳方案。
以公共場所建置的監控攝影機爲例，一部硬體雖僅要價12美元，但使用上會產生各種不同成本，包括耗電量、連線費用、雲端儲存及運算等，如果攝影機取得的影像都傳到雲端處理，每分鐘就要花費60多美元的成本，並不符合效益，在5G引爆物聯網應用的時代，AI與邊緣運算的結合顯得特別迫切。
即時影像分析需即時傳輸及運算大量影像資訊，預計將是AI邊緣運算最快實現的應用，攸關治安的監視系統，爲即時掌握動態及快速回應，必須在邊緣端配備AI分析引擎，以便隨時掌握動態，又如智慧照護或醫療，對幼童或老人的日常監控，或者醫院如何即時追蹤每個病患、每張病牀及每套醫療器材，都可透過視訊和影像分析來達成更便利的管理。
AI邊緣運算除應用在智慧醫療上，智慧零售及智慧製造也是未來重要應用場景。如amazon go近期已有無人商店問市，各大零售業者，也正利用影像分析工具掌握實體店內的消費者行爲，智慧製造當然是不可忽視的一環，在工業生產的流程中，每一道製程都可仰賴視訊分努來改善品質和效率。
值得注意的是，邊緣運算的技術有「在地化的主場優勢」。舉例來說，國際大廠Google可能在彰化建置資料中心，但很難在各大都市每一區的基地臺蓋小型資料中心，無論空間或時間皆不符合經濟成本，這也爲臺灣的電信業者、或是積極發展邊緣運算的產業，帶來商機。
本地廠商在基地臺佈署邊緣運算的小型資料中心基礎設施後，未來國際大廠若需使用，臺廠就能以租賃方式營運，其實美國也有新創公司已啓動邊緣運算的基礎設備布建，邊緣運算將是臺灣5G開發應用的新契機，能提供新的邊緣運算服務。
從技術面來說，一般用途的AI邊緣運算平臺只須要簡單的處理器、加速器硬體系統，再搭配AI軟體技術DNN（深度神經網路）即可建構，AI邊緣計算平臺的另一個要件是DNN模型的編譯，將模型訓練爲可執行的程式，以便在任何硬體上都能使用。
目前業界也發展出多用戶邊緣運算架構，亦即稱爲HaaS的硬體租賃服務，讓不同用戶可租用邊緣運算伺服器，並根據自身需求來遠端設定和存取。工研院也發展出一套性能優異的相關平臺，稱之爲BAMPI（Bare-Metal Provisioning from ITRI）。該雲端系統軟體可進行資料中心自動化軟硬體部署，透過簡易的使用者介面，提供遠端安裝、更新軟體、設定作業系統組態的自動化工具，能同時支援部署500臺以上的伺服器。
根據研究機構IDC預測，全球邊緣運算市場規模2018年已來到43.6億美元，2022年將達121億美元，年複合成長率高達26％。另一方面，電腦視覺、監控影像分析等市場，產值也將在2023年各自達到254.3億美元及85.5億美元。這些數字無異預告了，「AI」加上「邊緣運算」帶來的龐大商機。
總結來說，在即將來臨的新時代，AI邊緣運算象徵了全新契機，相關商用產品或解決方案包括：AI邊緣運算系統、DNN訓練系統、替不同應用打造的DNN模型，目前也已開始應用於機場影像監控系統、ETC即時車牌辨識引擎、ADAS先進駕駛輔助的感知系統、可擴充自動光學檢測等，在這些領域，臺灣都享有硬體制造以及系統整合的優勢，更應能掌握AI邊緣運算的商機。
另外，電競賽事熱度不斷上升，熱門程度不輸NBA，5G與電競、無人機等新興應用結合，不但具商業性，也能夠充分突顯5G特點，電競無人機是未來5G低延遲、大頻寬、高可靠的應用重點發展選項之一，國外已有電競無人機的案例出現。
無人機與虛擬實境（VR）穿戴式裝置結合，進行第一人稱視角的無人機競賽。參賽者以無人機的飛行視角融入比賽，每個人眼睛看到、大腦認知的景象，均來自無人機上的攝影機，於高速飛行下，避開突如其來的未知障礙，甚至還可設計電競無人機的虛擬比賽環境背景，如北京紫禁城等。
電競無人機不僅講求速度，更重要的是穩定、即時的低延遲傳輸無線影片訊號，還要能通過同時大量傳輸影像的考驗，讓參賽者在公平的基礎下競速，所以這類應用將對於5G的特性能有更好的發揮，臺灣已有廠商開始佈局電競無人機，工研院在明年將規劃舉辦第一場電競無人機比賽，希望拋磚引玉，讓更多人體驗這種創新的電競模式，吸引各界投入，觸動新商機。