随着科技技术与应用需求不断发展，Edge AI 也逐渐成为 AI 领域中的一个关键分支，但实际要落地仍有许多挑战待解。研华研华科技产业云暨影像科技事业群副总经理鲍志伟在 AI EXPO 2024 的演讲上便提到，除了关键的四大要素，生态系的建立与夥伴都是不可少的关键。

研华科技产业云暨影像科技事业群副总经理鲍志伟提到， Edge AI 将是下一波 AI 发展的趋势，也是台湾产业的机会。但是，AI 从技术到落地的过程中，需要考量到许多问题。根据他过去参与各类 Edge AI 专案的经验，Edge AI 虽然已经出现很久，却难以被规模化的原因很多，光是选择硬体的规格就是一个大问题，尤其是边缘装置的计算能力、散热等细节都需要考量。其次，由於 Edge AI 讲求大量部署，也就代表企业必须具有远端管理能力，能将装置串接在一起；再加上 AI 模型必须时时更新，还要稳定提供服务而不间断。

Edge AI 规模化四大要素：场域、平台、协作与 AI 加速

在众多的挑战下，鲍志伟认为， Edge AI 跃升规模化有四大要素，包含场域、平台、协作与 AI 加速。目前已知的边缘运算应用包含农作物、玻璃瓶或金属元件等不规则物件的检测、可依照区域环境与气候进行的无人化农业灌溉，以及得来速系统。美国的得来速系统已有多数是 AI ChatBot，不仅可以对话，还能清楚辨识客户的点单内容，即使背景有噪音也能清楚辨识。

他认为， …