智慧生活相关装置不断增加，这也展现出了边缘运算的重要性。

许多边缘运算装置是采用电池供电，因此对于系统的功耗有很高的要求。

这些装置也必须对隐私数据进行保护，让核心运算在边缘端可以更安全。

AI正逐步深入生活的各层面，许多装置都渐渐需求更高的运算效能。事实上，智慧生活相关的装置，越来越多普遍都必须依赖AI演算法。这些应用场景对低功耗和安全性都有很高的要求，这就展现出了边缘运算的重要性。

边缘运算装置有许多是采用电池供电，因此对于系统的功耗有很高的要求，用来延长系统的工作时间。此外，这些装置往往需要处理个人隐私数据，比如脸部特征、声音特征等，因此必须对隐私数据进行充分的保护，让核心运算在边缘端可以更安全的实现。

软硬体协同开发是最大挑战

边缘运算需要充分利用嵌入式设备来完成，因此需要对软体演算法进行充分优化，更高效利用硬体特殊结构，如DSP、GPU、与神经网路加速器等。

恩智浦半导体大中华区边缘运算事业部产品行销经理弋方指出，目前边缘运算最大的挑战是在于软体与硬体的协同开发。边缘运算需要充分利用嵌入式设备来完成，因此需要对软体演算法进行充分的优化，更高效的利用硬体的特殊结构，如DSP、GPU、与神经网路加速器等。

而此时，客户将会需要整套完整的解决方案，包含软体开发环境、高效的推理引擎、用来快速地将演算法移植到嵌入式平台，以实现边缘运算。

面对这样的需求，NXP从硬体和软体两个方面来提高智慧终端应用装置的效能。 NXP推出了eIQ这一种开发工具，包含了常用的推理引擎，可以让客户应用在设计的快速部署上。在人脸辨识应用中，NXP推出基于MCU和MPU的不同方案，可覆盖多种不同的应用场景。

随着5G兴起与AI的扩大应用，弋方也认为，5G带来更大的频宽、更低的延迟，同时也带来更多的应用场景，如AR/VR、工业乙太网、智慧交通等，而AI的扩大应用，对边缘运算的安全性和时效性也提出了更高的要求。这些需求的产生，未来NXP也将会持续开发新一代的产品线，来应对市场所需。

AI驱动智慧物联

智慧物联网是AI趋势下驱动的一个市场方向，其应用也将扩及至智慧交通、环境保护、政府工作、公共安全、工业监测、智慧医疗、水质监测、商品追踪、智慧制造等多个领域，也可能彻底颠覆公部门对各项公共设施的维运管理，进而改变人们工作、生活与商业营运的方式。

Arm首席应用工程师沉纶铭指出，在智慧物联的架构之下，运算正由云端转移到边缘。随着人工智慧技术日益成熟，智慧运算已可在资源受限的边缘执行。各式应用智慧物联需求，驱动着运算从云端伺服器到边缘运算装置上。这种转移的重要性可分别从几个面向探讨：

‧ 释放更多的应用可能性：不再受限云端伺服器成本以及云端传输延迟，提供使用者更多样性的应用服务；

‧ 更好的隐私保护：使用者不需要将本地的资料上传云端伺服器进行运算，可避免有心人士恶意的攻击。

‧ 提升智慧物联的速度与效能：因智慧终端装置数的增加，边缘运算可以加速智慧物联的速度，并分担运算中心的运算与效能需求，将运算技术下放到终端除了可以缩短反应时间，更可以提升智慧应用的效率。

所谓智慧终端，即是在原本装置上需要具备AI算力与安全性的能力。以Arm目前的产品为例，Ｍ55与U55是Cortex-M系列产品经过这两方面需求强化下的下一代产品，AI算力是原M4的480倍，并具有TurstZone功能，更能符合智慧物联的安全性需求。

软硬体整合

建置安全的物联网需要软硬体整合。 Arm在其解决方案上，也是从这两方面来解决客户的问题。这包括了IP解决方案与管理平台解决方案等。

IP解决方案

‧ 运算与储存能力的提升：Arm可提供很广的IP组合（Portfolio），以CPU为例：从最高效能的CPU Cortex A、针对企业用户的Neoverse系列、针对即时系统的Cortex –R，以及针对低功耗物联装置的Cortex M系列。

‧ 能耗与效率的提升与平衡：Arm最新的M55针对ML运算导入了Helium新的技术，相较于以往Cortex-M系列处理器强化了15倍ML效能的算力，同时功耗只增加一倍，搭配U55又能再次增强32倍的ML算力，对边缘运算需求的趋势，是能够兼顾能耗与效能的平衡方案。

‧ 如何让可连线的装置更安全 - M55导入了TrustZone功能，搭配Corstone-300子系统可以整合Cryptocell-312安全性IP能提供更高的安全性防护。

管理平台解决方案

随着这么多装置同时连网，大量资讯的碎片化与多样化问题就会浮现。为了解决这难题，Arm推出了Pelion物联网平台， 提供安全解决从装置到资料之间复杂难题的解决方案。这个物联网平台能一站管理连接、装置与资料，帮助企业连接并管理全球网路中任何可信任的物联网装置，从中提取即时资料，加速实现部署物联网的价值。

‧ 资料管理（Data Management Services）

当资料爆量，就需要一个资料管理服务，将物联网装置中可信任的资料与企业中相关的资讯连结，透过预测性分析随时更新及优化资料，取得有意义的洞察。

‧ 装置管理（Device Management Services）

装置管理则是可以安全、可靠地加入、连接和更新各类物联网装置，并进行生命周期管理，部署于企业内部(on-premises)或者云端。

‧ 连接管理（Connectivity Management Services）

想要做国际物联网的生意，跨国能力就很重要。只需一份全球性合约，连接管理平台即可简单、安全、经济且高效率地连接不同网路标准的各类物联网装置。

图一 : Arm针对边缘运算推出Pelion物联网管理平台

针对AI运算处理进行优化

Cortex-M55与U55具备针对AI算力的增强，相较以往Cortex-M产品针对AI运算处理做更进一步的优化，并且增加了 TrustZone 功能以符合市场安全性的需求，并且Arm针对M55与U55提供单一的开发工具环境能简化开发者工具的复杂度，采用M55与U55透过Arm生态系统结合后，不但降低风险，同时可加速产品上市时程。

图二 : 对AI运算处理进行优化，让终端设备提升ML能力。

结语：引爆边缘运算需求

而在5G技术逐渐迈向商用之际，Arm首席应用工程师沉纶铭认为，相较上一代的4G技术，5G强调的是更快的速度、更低的延迟、更多的连结数量，这些特点将引爆更多种应用与Edge Computing 的需求，介于End-Device 到云端之间的装置将越来越多。

从5G传输的边缘运算能力来看，不论是RU（Radio Unit）、DU（Digital Unit）或者CU（Centralized Unit），Arm都有相对应的解决方案，知名的合作伙伴如Marvell、NXP等，他们都有提供DU与CU的解决方案，这些都已有概念验证PoC（Proof of Concept）。

在未来世界，端点装置（end-point device）也能有资讯运算能力（Intelligence）。 Arm的布局就是在传统CPU 工作负载的效能以外，再多加一个象限，也就是AI 与机器学习的表现。所以Arm近期发表的Cortex-M55，它的CPU传统工作负载表现大约在Cortex-M4 等级，但其机器学习的表现则较Cortex-M4高出15倍。

对于End Point 端、Cloud Service、Content Provider等，这一路上所有的中间厂商都会因5G与边缘运算受益。而采用Arm M55与U55将能更快符合5G时代边缘运算上的需求。