邊緣AI與微型機器學習 (TinyML) 的未來展望與Nordic併購案的影響

[台灣，2025 年 06 月 27 日]

隨著人工智慧技術的飛速發展，其應用範疇正從傳統的雲端運算中心，逐步擴展至網路邊緣的各式裝置，催生了「邊緣AI (Edge AI)」與「微型機器學習 (TinyML)」兩大趨勢。這些技術的目標是在靠近資料生成源頭的設備上執行AI計算和資料處理，而非依賴遠端雲端伺服器，從而帶來更低的延遲、更高的隱私性、更佳的頻寬效率以及更高的可靠性。

邊緣AI (Edge AI) 的核心優勢與應用

邊緣AI是指在終端裝置或靠近資料來源的邊緣設備上直接執行AI演算法。這項技術的關鍵優勢包括：

• • • 低延遲：資料在本地處理，無需傳輸至雲端，實現即時響應，對於自動駕駛、工業自動化和智慧監控等應用至關重要。
    • 頻寬效率：減少了大量資料上傳到雲端的需求，降低網路頻寬佔用和成本。
    • 隱私與安全：資料在本地設備上處理，能有效保護使用者隱私，降低資料洩露風險。
    • 可靠性：即使在網路連接不穩定或不可用的情況下，邊緣設備也能繼續獨立工作。
    • 能源效率：透過模型優化、硬體效率提升以及動態工作負載管理，降低功耗。

邊緣AI的應用範圍廣泛，涵蓋智慧家居、智慧城市、工業物聯網 (IIoT)、醫療監測、智慧農業等領域。例如，在智慧城市中，感測器和攝影機的數據可在本地處理，用於交通管理或公共安全；在工業領域，AI演算法可直接部署在生產設備上，實現預測性維護和生產優化。

微型機器學習 (TinyML) 的崛起

TinyML 是邊緣AI的一個重要分支，專注於將機器學習能力應用於資源極度有限的嵌入式設備，例如微控制器 (MCU)。傳統的機器學習模型通常需要強大的計算資源和較高的能耗，而TinyML的目標則是在儲存空間小、計算能力有限且功耗極低的設備上實現AI功能。

TinyML 的主要優勢在於：

• • 極低功耗：使其非常適合需要長時間運行的電池供電裝置。
  • 快速推論：模型在本地運行，省去了與雲端溝通的時間，實現即時決策。
  • 降低通訊成本：減少數據傳輸，節省網路流量費用。
  • 增強資料安全性與隱私：資料處理在設備本地完成，降低數據外洩風險。
  • 獨立運作：推論工作不受網路連線狀態影響，提高系統可靠性。

目前TinyML的應用案例包括語音喚醒、手勢識別、影像辨識、健康監測（如心率、血壓）、智慧農業（土壤濕度監測）以及工業預測性維護等。

Nordic Semiconductor 併購案對AI市場的影響

近期，Nordic Semiconductor 宣佈成功收購了專注於為邊緣裝置提供全自動化TinyML解決方案的公司 Neuton.AI。這項策略性併購案，將顯著加速Nordic Semiconductor在邊緣AI領域的領導地位。

Nordic Semiconductor 以其超低功耗無線nRF54系列SoC聞名，而Neuton.AI則擁有能夠生成通常小於5KB的ML模型之專利技術，這些模型比其他方法小10倍、快10倍，且無需手動調校優化或數據科學專業知識，簡化了在各種MCU上的部署。

此併購案的未來應用展望包含：

• • 加速可擴展、高性能AI的普及：透過整合Nordic的硬體平台與Neuton.AI輕量級且高效的類神經網路框架，將使AI功能能夠在更多資源受限的裝置上實現。
  • 簡化嵌入式AI開發：Neuton.AI的自動化ML模型建立流程，將使開發者能夠更輕鬆地將AI整合到Nordic的無線連接SoC產品組合中，而不僅限於nRF54系列。
  • 開啟新一代AI應用：此技術結合將催生出新型的「永遠在線」的AI裝置，這些裝置將具備更快的處理速度、更小的體積和更高的能源效率。
  • 搶佔龐大市場商機：隨著TinyML晶片出貨量預計到2030年將達到59億美元，Nordic Semiconductor的此舉將使其能夠充分利用這一巨大的市場需求，提供強大的AI/ML工具包，應用於預測性維護、智慧健康監測和下一代穿戴設備等領域。

總體而言，Nordic Semiconductor 對 Neuton.AI 的收購，不僅鞏固了其在無線通訊晶片領域的地位，更使其在邊緣AI和TinyML的快速發展中佔據了有利的戰略位置，預示著未來更多創新且高效的智慧邊緣裝置將不斷湧現。

Nordic Semiconductor 官方公告: Link