邊緣AI的發展正在重新定義基礎裝置與元件的角色。透過感測化、通訊化與智慧化三大路徑，加上與ICT技術的深度融合，傳統設備的數位轉型正從概念走向大規模實現，為智慧工廠、智慧城市等應用奠定關鍵基礎。

隨著工業4.0與智慧城市等數位應用快速推進，邊緣AI（Edge AI）正成為基礎設施與工業元件數位轉型的核心關鍵。透過在感測端就近進行即時分析與判斷，邊緣AI不僅能大幅降低傳輸延遲與雲端依賴，更能結合資通訊科技（ICT），為Big Data提供更真實且具情境意義的資料來源。

基礎裝置與元件的數位轉型現況

傳統的基礎裝置與元件如變壓器、水錶、馬達、工業閥門等，多數過去僅具備機械或電氣功能，無法即時回傳狀態或異常資訊。隨著數位轉型趨勢興起，這些原本「啞巴型」設備正逐步導入感測器、微控制器（MCU）、連接模組等，使其具備資料收集與通訊能力。

然而，僅有數據回傳功能並不足夠，龐大的數據量若全數傳送至雲端分析，不僅增加頻寬負擔，也拉長回應時間。在這樣的情況下，將AI模型下放至邊緣裝置端，在現地即時做出智慧判斷，已成為新一代智慧裝置發展的方向。

圖一 : 邊緣AI正成為基礎設施與工業元件數位轉型的核心關鍵。

晶片與資通訊科技整合驅動邊緣AI落地

實現邊緣AI的關鍵，在於強大的計算晶片、低功耗設計，以及穩定的通訊技術。透過SoC（System on Chip）、NPU（Neural Processing Unit）、FPGA或高效能微處理器，邊緣裝置得以運行AI推論模型，判讀如震動頻率、影像識別、設備異常等資料。同時，配合5G、Wi-Fi 6、LPWAN（如NB-IoT、LoRa）、Ethernet等ICT技術，使這些裝置能即時與雲端或本地網路進行資訊交換。

例如在智慧水務應用中，智慧水錶搭配AI模型可分析異常用水模式，偵測漏水或非法用水情形；在工業場域，邊緣AI裝置可即時監控馬達運轉溫度與震動頻率，預測維修時機，降低非預期停機風險。

此外，透過標準化通訊協議（如Modbus、OPC UA、MQTT等）與IoT平台整合，邊緣AI裝置可作為OT與IT系統間的橋梁，將原始數據轉化為具意義的洞察，進一步支持決策與自動化流程。

提供Big Data真實數據 支撐AI決策模型

相較於僅從雲端或歷史資料中訓練的AI模型，邊緣AI提供的數據來自實際環境，即時且情境貼近，可提升模型的準確度與實用性。這些來自邊緣的真實數據，包含設備狀態、操作參數、環境條件等，能有效補足傳統資料收集的空缺，打造更可靠的Big Data基礎。

透過邊緣裝置的分散部署與智慧分析，不僅提升系統韌性，也能在資安、隱私與法規限制下，保留資料在本地處理，有效降低合規風險。

邊緣AI推動基礎裝置與元件的數位轉型現況

過去，許多基礎裝置與元件長期以來都屬於「啞巴型設備」（Dumb Devices），即無法自主產生或傳送數據，更遑論參與數位決策流程。例如工廠內的壓力閥、水處理廠的流量計、變電站的電表、城市路燈的照明模組，這些關鍵設備多數僅具備物理層級的功能，對於數位化、智能化的需求常被忽略。然而，隨著工業自動化、智慧製造與智慧城市的需求急遽上升，這些裝置正迎來一波前所未有的數位轉型浪潮。

傳統設備數位化的三個關鍵階段

基礎裝置與元件的數位轉型可劃分為三個階段：感測化、通訊化、智慧化，邊緣AI技術正是驅動這三個階段融合與躍進的核心力量。

1.感測化（Sensorization）

傳統設備要邁入數位時代，首要任務是讓裝置能「感覺」到自身狀態與外部環境變化。這通常透過加裝感測器來實現，例如在馬達上加裝震動與溫度感測器，在管線中加裝壓力感測器或流量計，甚至在燈具或門禁設備上配置光感與人體紅外感測模組。這些感測器將類比訊號轉換為數位資料，提供設備狀態的第一手資訊。

2.通訊化（Connectivity）

資料若僅停留在本地無法傳輸，將無法進行更高階的分析與應用。因此，裝置需具備基本的通訊能力，常見方式包括工業乙太網、無線模組（如Wi-Fi、Zigbee、BLE、NB-IoT、LoRa）或蜂巢式通訊（如4G/5G）。此外，通訊協定的相容性也非常關鍵，例如支援Modbus、CAN、OPC UA、MQTT等標準協議，能大幅提升裝置在異質系統中的整合效率。

3.智慧化（Intelligence at the Edge）

邊緣AI的引入，使裝置從僅能傳送數據的「數位終端」進化為具備即時判斷與自我調整能力的「智慧節點」。透過將AI推論模型下放至裝置端，即使不依賴雲端也能即時判斷異常、執行控制動作，減少資料傳輸量與反應延遲。這對於即時性與可靠性要求高的場景（如設備異常預警、即時品質檢測、交通號誌調節）尤其重要。

關鍵轉型挑戰與對策

儘管趨勢明確，但在實際部署中，基礎裝置與元件的數位轉型仍面臨數項挑戰：

‧ 空間與電源受限：許多裝置部署於狹小空間、無穩定電力供應的環境中，如管線內部、戶外路燈桿、遠端變電站等。對嵌入式系統的體積、功耗、耐候性與長期穩定性提出高度要求。因此，低功耗MCU、電池管理IC、低耗能感測器與模組化設計成為主流選擇。

‧ 異質整合困難：現有設備多數非預留數位轉型接口，整合新模組時常需面對相容性與通信協定不一致問題。針對此挑戰，業界正推動更多通用型嵌入式平台與標準化I/O模組，如M.2模組、SoM（System on Module）平台，並搭配軟體層的中介轉譯協定來實現快速導入。

‧ AI模型部署與管理複雜：將AI模型導入裝置並非僅是模型轉檔，更涉及記憶體限制、推論效能、更新方式、安全性等問題。因此，許多廠商選擇採用已優化的AI運算平台（如NVIDIA Jetson Nano、Google Coral Dev Board、STM32H7系列）、或搭配專用NPU模組進行邊緣推論，同時透過OTA（Over-the-Air）機制進行模型與韌體遠端更新，確保部署與維護效率。

‧ 資安與資料隱私風險：邊緣裝置往往處於開放式場域，容易成為駭客入侵管道。因此需在硬體層（如TPM安全晶片、安全開機機制）與軟體層（如資料加密、防火牆、裝置驗證）建立多層防護機制。

與ICT整合發揮最大效益

數位轉型不只是單一設備的升級，更是整體系統的重新編排。邊緣AI的價值只有在與資通訊科技（ICT）深度整合後才能完全釋放。例如：

‧ 搭配5G專網與MEC（多接取邊緣運算）平台，可打造即時性高的AI感測網絡；

‧ 結合IoT平台與AI中控中心，可統一管理上千個智慧終端的資料流與運算資源；

‧ 配合雲地協同AI架構，可讓裝置端執行簡易推論，雲端則負責複雜模型訓練與策略調整。

結語

邊緣AI不只是裝置升級的科技，更是基礎設施與元件數位轉型的關鍵橋梁。透過資通訊科技的整合與晶片演算能力的進化，邊緣AI讓這些原本無法「說話」的裝置能主動提供精準、真實且具即時性的資料，為產業打造更智慧、效率與永續的運作模式。

邊緣AI的發展正在重新定義基礎裝置與元件的角色，讓它們從被動反應的設備轉型為具備主動感知、分析與應對能力的智慧節點。透過感測化、通訊化與智慧化三大路徑，加上與ICT技術的深度融合，傳統設備的數位轉型正從概念走向大規模實現，為智慧工廠、智慧城市等應用奠定關鍵基礎。