隨著AI人工智慧的快速發展，加大雲端伺服器巨量運算需求，加上網路傳輸相對較長的延遲時間，不再能滿足人工智慧(AI)對高算力與快速回應的要求，市場逐漸靠向邊緣AI遷移。
詮隼科技（OPrueba）自陽明交大 spin-off 出來，團隊憑藉在網路管理、軟體開發及測試領域逾二十年的經驗，研發出OOS邊緣 AI 與運算平台的智慧化應用控制解決方案（OPrueba Orchestration System，OOS），使產業可以更簡易管理數以萬計的設備與服務，助力AI相關應用更快速落地。
年初，詮隼科技與 Intel、Palo Alto Networks、CTOne、英業達、新漢等合作進攻市場，鎖定在資安、影像監控與AI推論等領域深入整合，藉由簡化 IT 與 OT 的執行與部署，提升企業在部署與維運智慧工廠、智慧農業與智慧城市的資訊安全與彈性。
人工智慧起飛 邊緣AI成主流
邊緣AI（Edge AI）是在邊緣設備如智慧型手機、IoT裝置、邊緣伺服器等，運行AI的一種應用技術。邊緣AI挾低延遲高反應速度、降低雲端與頻寬成本、提高資安、優化算力效能等優勢，逐漸取代雲端運算成為新時代所趨。
詮隼科技指出，邊緣AI具備低延遲高反應速度，無須將資料傳送到雲端伺服器就可及時處理，大幅降低延遲時間，尤其對有高速反應需求的應用，如自動駕駛、機器人控制非常重要。
同時，可以降低雲端與頻寬成本，減少對雲端伺服器與網路頻寬資源的依賴，降低整體運營成本並可提高資安。因為資料在本地處理不需傳輸到遠端伺服器，可以有效規避並減少資料外洩與駭客攻擊風險，大幅提高資安。尤其，針對特定硬體與應用需求，進行運算資源優化分配，提升運算效率和效能。
邊緣 AI 結合AI與邊緣運算優勢，正為各種應用帶來更高的性能與彈性，隨著 AI 應用的發展，邊緣 AI 在未來將扮演越來越重要的角色。
部署邊緣AI 迎對三大新挑戰
企業推動邊緣AI主要面臨三大全新挑戰。首先，必須大規模部署。由於邊緣運算服務需跨越多個地理位置和場域、管理大量設備、節點協調與自動化，每項工作都不輕鬆，整體更是項艱鉅任務，若靠指派工程師個別處理，將耗費大量時間、人力與差旅費用。
其次，邊緣運算需同時應對多種任務，包括:資料處理、儲存、分析推論和網路通訊等，每項功能都需要獨立的設備配置，將增加硬體與管理開銷。最後，第三項挑戰是多站點管理與維護，因為不同地點的設備架構和網路連接狀況差異大，需有專門的管理策略和運營成本。
OOS整合管理 助力邊緣AI落地
詮隼科技推出OOS 邊緣智慧化應用控制解決方案，以有效解決決邊緣 AI部署與管理的三大挑戰：
一次性大規模部署：OOS 提供一鍵大量部署功能，可以跨區、跨域同時進行配置，同時可以與不同類型的硬體設備相容。企業只需透過 OOS 控制器，即可一次性建置所有邊緣運算站點，省去大量時間與人力。
多功能整合與管理：OOS平台整合網路、運算、操作管理以及應用服務安裝等多項功能，因此企業可以透過一部機台執行複合式需求，無須購置大量設備。且由於 OOS 適配所有硬體架構，可與現有設備整合，不用為實現邊緣AI汰換硬體；也無須根據不同硬體與平台修改程式碼，用戶先前在雲端怎麼部署，透過 OOS都可用同樣方式進行邊緣部署。
多站點管理維護：透過 OOS 可以進行遠距操作，無論在哪個地區，甚至哪個國家都可快速管理，OOS 能做到跨網域串聯，包含網際網路和內部網路，抑或專用網路和公共網路的連接；OOS 也支援多種部署方式，公有雲、私有雲、混和雲以及本地端部署，都沒問題。
看好商機 佈局開拓海外市場
詮隼科技表示，企業藉由OOS導入邊緣 AI，可高效應對在部署管理上衍生的新挑戰，實現 AI新世代的智慧化轉型；同時看好未來5年的邊緣運算與AIoT 市場仍將持續快速成長。
尤其，隨著AIoT與 5G 網路的普及，邊緣AI將更廣泛應用在製造業、物流、交通，甚至是智慧城市的基礎建設上，市場商機上看數百億美元。為掌握機先，詮隼科技透露，未來計畫將開拓包括新加坡、越南、日本、歐洲及北美等海外市場。
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