亞里斯多德曾說：「人的本質就是一種群體動物」，換句話說，自己與他人的緊密連結與頻繁互助，不僅是為了實現個人和集體的福祉，更是出自於本能。時至今日，防疫考量與公衛需求使得類似的互動難以完整延續，所幸科技的力量克服了社交距離的隔閡，繼續串連起人與人，而這不只是發生在雲端，更發生在我們日常生活中。

這種居家科技整合，乃是透過所謂的「邊緣運算」而實現，運用位在遠端、座落於網路邊緣的運算處理能力與連線能力，實現各種便利生活場景。這樣的原理，在我們每天使用的各種裝置上，持續發揮著功能。在我看來，我們即將見證「邊緣技術」的重大創新，包括越來越常見的低成本、低耗能感測器與處理器，並且是與人工智慧/機器學習(AI/ML) 及安全性的最新成果合併運用。

我們所有人同樣受惠於今後更加美好的「新常態」，邁向更安全、更健康、生產力更充沛的全新發展階段，並在以下的五個方面創造新突破：

更有意義的互動

認真講起來，傳統的打字輸入，並不是非常自然的溝通方式。這是一種典型的「間質性」技術，必須先由一個人將自己的想法化為書面文字，打成螢幕上的字元代碼然後傳送，再由另一人將他們組合起來，判讀文字的意涵。如此一來，現實生活裡人與人當面溝通時各種細緻而微妙的言外之音與肢體語言，包括語速、語氣、手勢與身體動作，都無法如實傳達，奈何這類的溝通才是我們相互理解的絕大部分依據：研究發現人際溝通的肢體語言比重高達 55%，語氣的比重也有 38％，只有 7％ 仰賴口語傳遞。

根據最近的發現，視訊會議功能造就出更類似於親身交流的體驗，畢竟人與人之間的大多數溝通都不是透過語言傳達，如此一來我們也能表達更多、成就更多，確保人群與社會的進一步受惠。舉例來說，全新的 Wi-Fi 6 路由裝置與 6 Ghz 頻寬配置，勢必使得家庭裝置的連線加倍輕鬆可靠。

想像一下，如果能透過更快速而巨量的連線，以視覺搭配口語，徹底取代傳統的打字傳訊溝通，溝通的世界理當更加遼闊。假使今後我們上網聊天，都能實際看見對方而直接交流，即時聽見、即時回答，該有多麼方便。

免手持體驗

此外，按下按鍵或按鈕的動作，同樣只是一種後天學習的行為；對此，邊緣技術的日常應用也已經研發出理想的替代方案，允許我們直接向 Alexa 和 Google Home 下達口頭指令，藉此滿足工作、購物或娛樂需求。

今後的創新將以這樣的優勢為基礎，促使裝置在認知自然語言溝通的精準意義和細微差異方面展現更理想性能。如此一來，您的要求還可以再增加，獲得的回報也可以更豐富。如果再加上機器學習的能力，今後只需要說出「房間要再暖和一點」或者「狗跑到哪裡去了？」之類的話，裝置就能馬上聽懂話中的意思。

接下來，透過硬體可以理解的語言，則可將功能擴展到桌面或行動設備以外的其他裝置：憑藉語音控制，我們得以操控燈光開關、門鎖乃至於家中的其他數十種 (甚至是上百個) 設備與產品。

總有一天，我們將可以跟生活周遭的智慧環境直接互動，就像平常與真人彼此互動一樣直接了當。屆時我們的生活將更為豐富多彩。

個人化體驗

在本地本機感測和處理資料，也意味著我們的裝置將會獲得更強大能力，能夠識別我們、他人和我們周圍的環境與狀況。

智慧門鎖就是一個顯而易見的例子，它能分辨使用者與陌生人的不同，甚或根據屋主的需要，教導它辨識快遞人員與其他訪客的不同。如果更進一步，考量到這樣的裝置還能擴大學習環境與情緒的細微差異，可就相當有趣了：智慧型大門甚至有能力分辨站在門口的您是否受到了脅迫。

接下來，如果整個家中或公寓裡都新增了類似的功能，造就的便利生活將超乎想像。裝置可以根據預先輸入的程式，觀察、學習各種動作，從而識別出不同的家庭成員，據此配合運作。如此一來，可供孩童觀看的電視頻道就能與成人的收視內容區隔開，或在兒童操作較高風險電器 (例如爐台) 時更密切監控。就連洗衣機都可以學習，某位使用者所選擇的「半滿」選項，實際上等於另一位使用者的「全滿」，並依此自動調整理想水量和清潔劑。

位置意識

無論分享變得多麼輕鬆便捷，針對指令的回應仍然只能算是智慧居家方程式的一半而已。另一半則需要以非侵入性、確實有益的方式，預期家中成員的需求，並據此採取行動；邊緣運算則可確保這樣的理想順利實現。

相關優勢的關鍵驅力，包括了裝置感測、分析技術，乃至於根據模式與行為而因應的能力。假使有朝一日，房子可以偵測到老年人在浴室摔倒，或是孩童在後門徘徊，就是這種技術的功勞。這樣的住宅還能分析整體家庭活動概況，並且主動建議變更，協助住戶提升效率，例如照明或 HVAC。

邊緣技術的更深入體驗，還包括了類似的層面：家中的衣櫃偵測到使用者從門口注視屋外的時間比平常更久，於是比對使用者過去在類似天氣裡的偏好 (根據實際的預測) 和當天行程 (根據您行事曆上的內容)，推薦最理想的一套穿搭。或是學童的書桌能根據使用者的離席、碎動或眼神游移狀況，提醒其設法專注或靜下心來，並且據此建議學童先做什麼功課、先休息或先使用其他工具，協助回歸理想狀態。

更全面的安全性

邊緣運算居家用途的另一面，意味著越來越多資料的儲存及使用都在本地本機發生，而不是每次行動都得橫跨網際網路進行存取。這樣的資料分布方式對於駭客的吸引力較小，畢竟單一家庭的財務或健康資料，其吸引力遠遠小於儲存上百萬個家庭資料的中央伺服器。因此，這種資料分散的新型態，以及雲端資料儲存的重要程度相對降低，將會使得這類資料在本質上更加安全。

此外，在邊緣運算裝置確實連線網際網路之際，這樣的裝置通常也能處理匿名資料，確保遠端伺服器無從查看個人身分識別資訊。換句話說，隨著時間的流逝推移，智慧裝置的 ML 所累積的偏好、行為、家庭成員相關資訊，都會保留在裝置內。

為了進一步發揮相關潛力，本機還可以進行更完善的認證，結合視覺、移動和/或其他感測器，在您參與雲端型解決方案 (例如購物) 期間，提供可認證的確認，準確辨識個人身分。就這方面而言，邊緣運算的居家應用定當使得網路體驗更有生產力、更令人滿意。

總之，邊緣運算的生活用途，乃是一系列非常真實、具體，也非常能反映人性體驗的技術基礎。我們正在體驗著科技如何提供生活中所需與渴望的連線能力和便捷優勢。新興的「新常態」將催生出更多的類似工具，強化相關的智慧體驗，不論是在我們的家中、辦公室，或是在我們透過汽車或公共運輸移動 (藉此提供更多互動方式的可能性，並以更自然、永續的方式彼此交流) 的路途中。

我們正邁向全新的世界，今後的科技可以更完善預期並且自動化我們的邊緣運算需求，或是更準確地說，我們日常居家與當地社區的智慧科技相關需求。

(本文作者Gowri Chindalore為恩智浦半導體Edge Processing事業部技術與經營策略長)

**刊頭圖(source:Medium)