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首席应用工程师沈纶铭

Arm首席应用工程师沈纶铭指出，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。

另外，在5G技术逐渐迈向商用之际，沈纶铭认为，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，介於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，知名的合作夥伴如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。

对於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。