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边缘概念起源于物联网(IoT)，最初的想法是让数百亿传感器可透过闸道与云端进行通讯，但后来却发现，即使最快的通讯基础设施在处理和储存远程串流视讯和其它资料类型时，效率仍不够高。而在新兴的车联网、自驾车等汽车应用上，更推动市场对高效能芯片的需求，数据传输速度要求更高，因此，需要使用高运算能力的边缘运算（Edge computing）系统进行区域信息的处理，再将所得结果依需要回传终端设备、或是上传云端，才能同时得到最佳的通讯能力和应变速度。

边缘运算可以提高信息反馈的速度与效率，提升自驾车等应用的安全性

根据Semiconductor Engineering报导，边缘运算是充满商机且待开发的市场，系统比物联网更加昂贵，不仅创投资金充裕，也有多种开放式和专有指令集架构可供选择，因此不论是系统供应商、芯片制造商或新创公司都想占有一席之地。

明导国际(Mentor)执行长Wally Rhines将边缘运算划分为收集资料、边缘闸道和服务器中心的边缘系统。每个领域使用的芯片都不同，从FPGA到客制ASIC及各种封装选项，每个区块的安全性也不同。

由于未筛选资料的收集节点将达到数百万，芯片层级的安全功能也会越来越多。云端服务商会透过安全算法防止未经处理的资料进入云端核心，这就是大型系统供应商所称的边缘运算。

边缘包括汽车、机器人和医疗设备，Arteris IP副总裁Kurt Shuler表示，这些应用产生的安全威胁有两种，一是传统功能性安全使用案例，只要出一点错就很严重，另一种则是运行顺畅，但神经网络应用的决定却是错的。这使得边缘运算变得更加复杂。

辅助或自动驾驶需要特定的内部处理和外部通讯，在达到完全自驾之前，将有更多让驾驶可以不必接管的附加服务。辅助驾驶是主要的边缘应用之一，运算的分拆方式不只会影响处理和反应时间，还会影响安全。除非能对边缘进行明确的定义，否则很难了解安全的部署方式。

除了安全性，边缘的可靠性和互通性对汽车、医疗和工业应用的重要性也是显而易见。较不明显的是5G通讯等支持技术对边缘运算的影响，例如信息距离太远无法及时提供回应，或是处理信息的速度不够快。

边缘装置需能可靠地协同运行，而基于这些装置的发展脚步及目标未必相同，在结合测试、覆盖率等质量控制步骤时会变得更加困难。Advantest业务开发经理Shu Li表示，越来越多装置结合DC、数码、RF和5G等元件，使测试程序变得越来越大，成本与测试时间也向上攀升。

这也是企业开始接受标准化的原因之一。汽车等特定市场已有ISO 26262等功能安全标准，5G和其它通讯标准则还有问题悬而未决(例如测试天线阵列的方式)，对边缘装置的安全性有很大影响。

思科(Cisco)技术长暨副总裁Michael Beesley表示，标准化会随著边缘运算的发展和成熟而更加重要，主因有二：一是技术提供者及供应商众多，提供给客户的元件需要某个层级的标准化、互通性及混搭能力，另一个原因则是为了吸引第三方应用程序供应商。

关键词： 车联网 物联网 边缘运算