據研究機構IDC最新的《全球邊緣計算支出報告》指出，到 2022 年，全球在邊緣計算上的支出預計將達到 1760 億美元，同比增長14.8%。企業和服務提供商在邊緣解決方案的硬體、軟體和服務上的支出預計在 2025將達到近 2740 億美元。
“如果說我們在過去兩年里學到了什么，那就是快速適應快速變化的環境的能力對企業的成功至關重要。投資邊緣計算、人工智能和現代應用設計的組織，在應對接下來的挑戰時將擁有優勢。”IDC云和邊緣基礎設施服務研究副總裁Dave McCarthy表示。
邊緣計算的熱度這兩年從未降低過，而且隨著邊緣設備的數量大規模增長，與邊緣節點相關的技術也隨之快速發展，邊緣設備的性能不斷提升，機器學習和AI功能被不斷融入到邊緣設備，讓邊緣端具備了生物識別、語音辨識等高級功能，同時，在功耗和成本方面，邊緣設備也控制得越來越好。
Microchip模擬嵌入式SuperFlash®技術協助解決邊緣語音處理難題
SuperFlash memBrain™內存解決方案協助知存科技SoC滿足最苛刻的神經處理成本、功耗和效能要求
內存內運算（CIM, Computing-in-memory）技術有望消除在網絡邊緣進行人工智能（AI）語音處理產生的大量數據通訊瓶頸，但需要一種可同時進行神經網絡計算和儲存權重的嵌入式內存解決方案。近日Microchip Technology Inc.透過旗下子公司冠捷半導體（SST）宣布， 其SuperFlash memBrain神經形態內存解決方案為知存科技（WITINMEM）神經處理SoC解決了這一難題。這是首款批量生產的SoC，可使亞毫安級(sub-mA)系統在開機后立即實時降低語音噪音并識別數以百計的指令詞。
Microchip的memBrain神經形態內存產品，針對神經網絡的向量矩陣乘法（VMM）進行優化。它使得用于電池供電和深度嵌入式邊緣設備的處理器能夠提供盡可能高的單位瓦特人工智能推理效能。這是透過將神經模型的權重作為數值儲存在內存數組中和將內存數組作為神經計算元素來實現的，功耗比其他方法低10至20倍，同時由于不需要外部DRAM和NOR，處理器整體材料清單（BOM）成本也較低。
將神經模型永久儲存在memBrain解決方案的處理組件中也能夠支持實時神經網絡處理的實時開啟功能。知存科技利用SuperFlash技術的浮動柵單元的非揮發性（nonvolatility），在空閑狀態下關閉內存內運算宏，進一步減少物聯網實際應用的靜態泄漏功耗（leakage power）。
德承GPU邊緣運算機─GOLD系列，建構AIoT的核心角色
嵌入式計算機品牌商 - 德承的GPU計算機GOLD產品線，滿足AIoT中需要大量圖像處理、機器視覺或是機器學習的應用孕育而生的產品線。旗下包含GP-3000系列以及GM-1000系列，從尺寸、效能、I/O擴展性、功能性、未來升級性等均可依據客戶應用需求進行選擇。無論是智能制造、智能交通、智能城市，甚至國防領域，皆可窺見其助力的身影，是建置AIoT智慧物聯網的絕佳選擇。
Xilinx UltraScale+產品組合拓展超壓縮、高效能邊緣運算新應用
圖_賽靈思全新Versal AI Edge系列支持汽車、機器人、醫療和航天應用的 AI 功能
賽靈思近日宣布推出Versal AI EdgeTM系列，專為推動從邊緣到終端的人工智能（AI）創新所打造。Versal AI Edge自行調適運算加速平臺（ACAP）為廣泛的應用提供智能功能，包含具最高等級功能安全性的自動駕駛、協作機器人、具預測性的智能工廠、醫療系統，以及適用于航天與國防市場的多任務型有效負載（payload）。該產品組合采用AI引擎-機器學習（AI Engine-ML）架構，與過往的AI引擎架構相比，可提供4倍的機器學習運算能力，并且將全新的加速器RAM與強化的內存層級整合，以因應不斷演進的AI算法。這些架構的創新為Versal AI Edge系列帶來了相較于GPU高達4倍的效能功耗比，以及更低的延遲，從而使邊緣設備的功能更加強大。
支持AI的自動化系統需要高運算密度，以加速從傳感器到AI乃至于實時控制，進而實現整體應用加速。相較于Zynq? UltraScale+TM MPSoC，Versal AI Edge組件可提供十倍的運算密度來達成整體應用加速，并實現更智能的自動化系統。此外，Versal AI Edge組件支持多種安全標準，包含工業（IEC 61508）、航空電子設備（DO-254/178）與汽車（ISO 26262），助力供貨商達到ASIL C隨機硬件完整性與ASIL D系統完整性的等級。
訊連科技人臉辨識為開發者快速打造多項智能領域的人臉辨識應用開發工具包
訊連科技的 FaceMe® AI 人臉辨識引擎提供了跨平臺的 SDK，可廣泛支持多種操作系統，并針對各式物聯網硬件平臺優化。可提供智能物聯網開發商于各式應用場域導入準確、可靠且高彈性的人臉辨識技術。
FaceMe®針對多種硬件及操作系統優化，其中包含采用 Arm 架構之 SoC 及Android 操作系統，能提供實時的臉部偵測、人臉辨識及臉部特征擷取等功能。由華碩推出的「人臉辨識 Edge AI 開發工具包」中，提供了 FaceMe SDK 及 Tinker Board 2 單板計算機，可讓開發者于各式情境中開發及布署其解決方案。以電子廣告牌為例，可提供實時之人臉偵測，并擷取年齡、性別、情緒等特征，做為人流分析，或是實時投放適合該訪客之分眾式廣告。此外，也可應用于旅館之自助報到設備，透過人臉辨識來識別預先進行臉部注冊之飯店會員，提供快速報到或是推播會員專屬優惠等服務，打造快速、個人化的非接觸式迎賓體驗。
英特爾面向物聯網發布第12代英特爾酷睿處理器
英特爾第12代處理器
在近期舉行的2022年國際消費類電子產品展覽會（CES 2022）上發布了第12代英特爾®酷睿™處理器（代號Alder Lake S系列和H系列）。這是英特爾首個針對邊緣進行優化的處理器家族，該款處理器采用的高性能混合架構將性能核與能效核以及英特爾®硬件線程調度器（Intel® Thread Director）有機整合在一起，對加速物聯網應用創新進行優化，為零售、制造、醫療和視頻客戶提供更多的核數，先進的圖形、媒體、顯示和人工智能性能，并為用戶提供在價格、性能和功耗上更加豐富的選擇。
英特爾公司物聯網事業部副總裁兼平臺管理與客戶賦能部門總經理John Healy表示：“從支持各類客戶端以提供豐富的視覺體驗，到在單個邊緣平臺上運行混合關鍵工作負載，第12代英特爾酷睿處理器可以幫助我們的客戶向前邁進一大步，在邊緣側打造軟件定義的世界。”
恩智浦新一代i.MX 9應用處理器重新定義邊緣安全性和生產力
恩智浦半導體新一代應用處理器—i.MX 9系列。i.MX 9應用處理器以經過市場驗證的i.MX 6和i.MX 8系列為建構基礎，為智慧邊緣帶來先進的效能效率、安全性和可擴展性。i.MX 9應用處理器將在整個系列整合專用的神經處理單元（NPU），用于加速機器學習應用。該系列亦展現恩智浦首次實施Arm Ethos U-65 microNPU，讓在廣泛嵌入式裝置中建構高效的低成本人工智能解決方案得以實現。i.MX 9系列應用處理器采用恩智浦創新的Energy Flex架構，以便開發人員優化能源效率，幫助減少碳足跡并延長電池壽命。
i.MX 9應用處理器系列為智能邊緣帶來高階效能效率、安全性和可擴展性。應用領域包含智能家庭、智能城市和公共安全系統、車隊管理、精準耕種和農業、消費電子音頻、健康保健和能源應用等需要低功耗鏈接和加速機器學習選項的領域。
該產品線的首個系列將透過特定低功耗優化的16/12nm FinFET制程技術制造。在i.MX 9處理器中，Energy Flex架構將異質域處理（heterogeneous domain processing）（獨立應用處理器和配有獨立低功耗多媒體域的實時域）、設計技巧和制程技術相結合，以最大限度提高運行效率。例如，實時域可為低功耗音訊使用情境提供支持，其中音訊可以在處理器其余部分關閉時運作。實時域還適用于工業應用，例如需要快速啟動（小于100毫秒）的CAN網絡。
恩智浦EdgeLock™安全區域將突破性的安全IP嵌入SoC架構，提供預先配置的安全子系統，可簡化復雜安全技術的實施，并幫助設計人員避免代價高昂的錯誤。內建安全技術所取得的顯著進展包含自主管理安全功能，其包括信任根（root of trust）、運行認證、信任配置（trust provisioning）和SoC安全啟動執行。透過廣泛加密服務增強的細密式（fine-grained）密鑰管理能夠實現高階攻擊防御，同時簡化安全認證路徑。此外，當終端用戶應用在裝置運行時，EdgeLock安全區域可智能追蹤電源轉換，幫助防范出現全新攻擊表面（attack surface）。
