網路通訊的躍進、智慧裝置的普及與 Covid-19 疫情的催化，已然加速「萬物聯網」時代的來臨！然而，當數據量越來越多，自然也面臨到頻寬、延遲、資安、隱私等考驗。為提升傳輸和處理效率、也為賦予即時洞察力及用戶「數位主權」，在眾多終端裝置與雲端平台之間，於本地增設「智慧邊緣」(AI Edge) 作為中繼站，正在取得使用者與供應商共識。
從城市監控攝影機、工廠生產機台或智能車採集而來的海量數據，若未經預處理或分析就全部上傳雲端伺服器，既浪費網路資源，決策分析也容易有所延誤。加入 AI Edge 後，不僅能就近過濾、處理、分析，藉由預設條件先行撈出有用資料、避免「Garbage in, Garbage out」，以提升人工智慧／機器學習 (AI/ML) 的效率、效能及可解釋性，數據安全和網路安全 (Cybersecurity) 亦可多一層防護。
物聯網 (IoT) 相當講究垂直應用，為因應各式分眾市場所需，核心元件的擴展性與安全連線機制已成拼場關鍵；而去年底剛出爐的 Matter 無線連接協定，因為架構是定義部署在設備和控制器上的應用層，不須依賴任何底層通訊技術便可擁有數位主權與一體成形的安全性的獨特優勢。因此，雖然是以智慧家庭為起點，有業者更看好 Matter 未來在智慧城市或工業領域的潛力。
工業物聯網 (IIoT) 對於資安的要求向來分外嚴謹，且工廠機台設備往往形式多樣，統一連線控管並非易事；Matter 從應用層的制高點切入，除了可望一舉突破生態系藩籬，解決原有遺留系統與新購設備不相容的問題，更期能藉此落實連線身份認證，建立多層防護網。此外，隨著物聯網深入尋常百姓家，消費電子 (CE) 的網路安全也日益受到重視，業界基礎專規《ETSI/EN 303 645》亦由此誕生。
邊緣設備最常見的用途之一是：透過感測器監控環境變數，而位於設備核心的微控制器／微處理器 (MPU／MCU) 功能也越見強大，上至矽智財 (IP)、下至整合模組器件，無不積極搶食邊緣運算 (Edge Computing) 大餅，包括新興的 RISC-V 陣營亦志在必得。在智慧邊緣正邁入高速成長期的當口，究竟誰能勝出？強大的智慧運算能力與開發套件，搭配靈活的可擴展性與資安措施，無疑將是重中之重。
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