大約十年前，云端運算概念開始風行，企業紛紛擁抱這個集中式運算架構，充份運用強大算力，執行AI建模等需要消耗資源的工作，加速滿足一些進階應用目標。盡管云端運算蘊含許多優勢，但也不乏缺點，特別是企業若將數據傳送到云端進行計算，不僅需要承擔吃重的傳輸費用，也無可避免承擔較高的延遲，偏偏有愈來愈多應用講求實時反應、對延遲極為敏感。
因此分布式計算概念逐漸興起，要求資源優化配置，有些在云端、有些在邊緣，彼此間達到充份搭配與協調，進而降低端云之間數據傳輸、也避免對后臺造成繁重負擔。
研華IoT嵌入式平臺事業群副總經理張達文指出，綜觀以往上傳云端的數據，當中高達八成為影像，現在這個部份可透過邊緣端智能設備直接進行推論與判斷，此即為Edge AI；意謂今后不需繼續依賴云端處理大小事，僅傳輸必要信息上云端即可，大幅降低數據傳輸量，而云的任務便是學習與分析，至于數據的預處理與邏輯執行的工作，邊緣端可勝任無虞。
張達文表示，現階段研華已推出完整Edge AI方案，包括VEGA系列AI加速卡、AIR系列AI推論系統以及EIS系列邊緣智能系統；另為了協助企業快速透過其邊緣裝置結合運用研華Edge AI產品、進行深度學習推論，還提供Edge AI Suite軟件套件，內含Intel的OpenVINO工具包（兼具優化推論效能、跨CPU/VPU/GPU優化工作負載、提供逾20款預訓練模型等多重價值），及來自第三方產業伙伴(CyberLink)的人臉辨識、車牌辨識等AI SDK。
截至目前，研華以Edge AI解決方案為基礎，已經與系統集成商伙伴共同瞄準各領域用戶的痛點，藉由這些剛性需求連手推進許多應用。
以Edge AI為基底，催生瑕疵檢測、智能電梯等多重應用
張達文說，談到現今的Edge AI應用伙伴，主要分為兩大類。一類是系統集成商（SI），通常會直接引進研華的加速模塊或推論系統，再搭配OpenVINO執行系統整合，利用臉部辨識或車牌辨識等預訓練模型為基礎，快速打造最終的應用模型、快速落地到場域。
例如為工具機賦予在線執行瑕疵檢測的能力，一旦發現不良品，旋即將訊息傳達至機械手臂控制器，由機械手臂將該物品移出產線。此外研華與與電梯制造業者完成概念驗證(POC)，由AI辨識電梯訪客、并學習他平時造訪的樓層路徑，之后只要此人進電梯，便由系統自動按下樓層鍵，減少接觸按鈕機會、連帶降低COVID-19(新冠肺炎)感染機率。
同樣基于防疫，研華與SI伙伴合作開發一套適用校園的系統，可架設于每一間班級教室，負責定時辨識所有學生的臉部并測量體溫。此外針對智慧零售場域，在研華及SI協助下，業主可利用攝影機結合臉部辨識模塊，快速掌握所有消費者圖譜(包含每個人的性別、年齡等)，便于執行精準營銷。
另一類伙伴為醫療設備制造商，比方說制作醫用超音波設備的業者，過去他們主要向研華購置嵌入式CPU模塊，如今為因應AI影像判斷的發展需求，需要在產品設計上預先納入FPGA或GPU，以便預留AI加速功能、為AI鋪路；所以將采購目標從CPU板轉為CPU＋FPGA/GPU，大幅提升產品在應用上的未來性。
張達文透露，展望下一步，研華與SI伙伴將連手催生更多應用，例如長途貨運車駕駛的行為監控，乃至餐廳的前臺監控(幫助前臺服務員精確判斷何時上菜、收盤子、招呼客人等等，給予最貼心服務)，都是可行的發展方向。
研華嵌入式物聯網伙伴峰會
2020年11月19~21日的研華嵌入式物聯網伙伴峰會，將首次以在線論壇的方式舉辦，并以邊緣智能、AI產業應用、嵌入式物聯網為核心議題。 攜手全球頂尖產業伙伴共同探討AIoT新時代、新思路與最佳實踐。我們將規劃九大主題論壇，并邀請30位以上產官學伙伴專講，例如Intel、微軟，NXP、思謀以及中國信通院等產業專家，各位將從論壇中學習到AIoT 科技趨勢并透過伙伴的分享，激發物聯網實踐新思路。
