趨勢觀察／自主邊緣崛起 邁向新核心趨勢

隨著邊緣AI應用持續進化，恩智浦執行副總裁暨類比與車用嵌入式系統事業部總經理 Jens Hinrichsen 表示，AI正將「有影響力的智慧」帶入邊緣裝置，推動技術發展進入前所未有的加速期。他指出，自主邊緣將是未來的核心趨勢，而代理式AI（Agentic AI）正為這個方向提供明確路徑。這類AI具備人類啟發的思考、行動與學習能力，但其自主性必須建立在「被信任」的基礎上，因此構建一個安全且可靠的生態系統成為關鍵，這需要產業上下游的共同構建。

從感知進化到自主

Hinrichsen 強調，未來世界將由具備預測與自動化能力的機器構成，它們能感知環境、進行推理、協同合作，甚至自主完成複雜任務。這不再只是科幻小說的想像，而是即將實現的現實，並將深刻影響每一個人。他指出，AI不再只是雲端中的計算單元，而將成為現實世界的一部分——融入我們與他人、環境及裝置互動的「邊緣」。若要真正釋放AI的潛能，就必須讓AI深入邊緣世界，與現實緊密連結。

Hinrichsen 指出，過去三年人類所產生的數據量，已經超越整個人類歷史的總和，且這股成長趨勢絲毫沒有放緩的跡象。這些資料來自四面八方——工廠、車輛、家庭、穿戴式裝置，乃至整座城市。然而，真正的問題在於：大多數資料至今仍未被有效利用。當人們談論「智慧資料處理」時，往往直覺聯想到雲端——那裡有強大GPU和CPU，擁有驚人運算能力。但事實上，絕大多數資料是從邊緣產生的，就是在感測、互動發生的第一現場。

Hinrichsen進一步說明，關鍵不在於數據的數量，而在於我們如何處理這些資料，並從中萃取出真正的價值。由於延遲與成本限制，將所有資料傳送到雲端進行即時判斷並不可行。要達成這目標，現有頻寬需要提升至少1,000倍，才足以負荷所有數據的即時傳輸。因此，唯一可行的解方是：將AI推向邊緣，讓資料在產生的當下、在裝置本地就能被即時分析與應用。唯有如此，才能真正實現即時、智慧的決策流程，發揮數據的真正價值。

Hinrichsen 指出，邊緣AI的最大優勢之一，是能大幅減少資料傳輸量。由於資料在本地即被處理，只有極少數關鍵的元資料（metadata）才需上傳至雲端或在網路間傳輸。這不僅降低了傳輸成本，也讓系統在沒有穩定網路的情況下仍能運作，對於偏遠、網路覆蓋有限的地區尤其重要。

此外，邊緣AI具備即時處理能力，這在許多現實情境中至關重要，例如工業自動化、車輛控制或緊急反應系統，都無法容許任何延遲。

在談到安全議題時，Hinrichsen強調，邊緣AI還能提升資安防護。由於資料直接在本地裝置處理，而非集中儲存在雲端的單一節點，能有效降低被駭風險。這種資料分散處理的架構，有助於避免個資或機密資料落入惡意第三方手中，減少濫用的可能性。

此外，將資料送往雲端的次數愈少，代表所需能源也愈少。從整體來看，全球能源消耗速度已超出原本預期。不只是傳統耗能的建築與工業設施，電動車的普及也在推高用電需求，甚至連「更聰明的系統」本身，也需要更多電力來驅動。

即時反應預見風險

不過，AI也能成為能源挑戰的解方。透過與電網協同運作的智慧系統，AI有能力分析使用模式、預測需求高峰，進而協助實現動態負載平衡，讓能源的使用更有效率、更可持續。

另一個更迫切、卻也往往被忽視的現實挑戰，是「死亡」。Hinrichsen提到，全球每年有數百萬人死於可預防的事件——包括約110萬起交通事故、超過600萬人死於可治療疾病，以及約 230 萬起與工作環境有關的死亡案例。這些不只是冰冷的數字，每一個都代表一個個體、一段未能被及時介入的過程。

問題並不是缺乏資料，而是缺乏能在關鍵時刻做出反應的「智慧」。現行系統經常能「知道事情發生」，卻無法「及時阻止它發生」。而邊緣AI的潛力，就在於能夠預見風險、即時反應，從而將「零死亡願景」從理想變為現實。

Hinrichsen指出，AI正快速走向邊緣端，其發展速度已遠超過以往。回顧歷程，從1997年IBM「深藍」擊敗西洋棋世界冠軍Garry Kasparov，首次展現AI的潛力與可能性開始，AI經歷了幾個重要階段——從早期具備物件偵測、電腦視覺與語音辨識能力的「感知型AI」，進化到能生成圖像、程式碼與文字的「生成式 AI」，再進一步邁向能夠感知、思考、行動與學習的「代理式AI（Agentic AI）」。

如今，像大型語言模型、視覺模型或多模態模型等生成式AI，正朝向更小型化與高效能的方向發展，使它們更適合部署在邊緣端。AI不再只是被動感知，它開始擁有思考與互動的能力——但Hinrichsen強調，光有互動還不夠，人們真正追求的是「安全的自主」。這種能力來自於能在行動之前先感知、判斷、並修正自身邏輯的AI，代理式AI正是實現這一目標的關鍵。透過代理式AI，邊緣裝置將不再只是回應指令的感測器，而是具備決策力與主動性，整合過去 AI各項能力，從「被動反應」邁向「主動應對」。

Hinrichsen也強調，邊緣的概念早已超越單一裝置。未來並不是「邊緣」與「雲端」二選一，而是兩者的協作共生。現實世界中，我們將看到更多所謂「近邊緣」的實踐——例如本地邊緣 AI中心或推理伺服器，透過本地網路強化邊緣運算效能。簡單來說，邊緣與雲端將會長期並存，互為補強。