在2023中国闪存市场峰会（CFMS2023）上，宜鼎国际嵌入式闪存事业部副总裁兼总经理吴锡熙先生，以《SSD在Edge AI 趋势下应用》为主题，分享了宜鼎对AI市场趋势的洞察和布局。针对在高速发展的5G与AI应用，宜鼎看好全球市场后势强劲需求，进而提前积极布局相关应用场域，并集结软件、硬件、固件高度整合的研发量能推出完整的解决方案，分享边缘服务器市场开拓全新商机的成功案例。

Edge AI市场极具潜力，衍生AIoT串联和整合的庞大需求

边缘计算是一种基于平台的技术，为5G、物联网、人工智能等新兴技术提供重要的承载能力，其价值在于将计算资源从物理空间移动到数据被创建的位置，从而大大提高实现数据洞察价值的效率，实现核心IT环境之外的业务流程和决策智能的即时激活。

吴锡熙先生强调，从2020年到2025年，中国边缘计算服务器整体市场规模的增长率均超过20%，大幅增加的AI算力需求，使AI逐渐成为全球重要基础设施的发展与决策依归，成为未来全球科技发展的一大焦点。因此，宜鼎重点瞄准Edge AI市场，宜鼎从2017年开始布局物联网，从IPC到工业物联网再到AIoT和Edge AI，宜鼎推动物联网的智能化，加速人工智能物联网AIoT的落地。

在AI时代，人工智能视觉监控、边缘服务器、智能汽车、近地轨道、智能机器人以及功能强大的ChatGPT等等，各式Edge AI应用蓬勃发展。吴锡熙先生认为，业界面临着一个重大的挑战——AI是跨平台的，因此必须将跨平台的串联和整合考虑进去。

吴锡熙先生提到，AI基本元素是训练(Training)和推理(Inference)，Training会在服务器和云端上运作，这里蕴藏着大容量SSD的商机。而Inference的区别在于，大量工作会在边缘设备上运作，这会涉及到多种运算平台互相协作，衍生出不同算力平台下的串联和管理需求。譬如每款平台需要的模型格式和执行环境不同，NVDIA Jetson需要软件拓展，AMD Xilinx注重FPGA的高弹性和可定制化，Hailo ASIC具备独特和专用性，AI推理主要还会用到ARM Linux架构，以及其他服务器级别的运算平台如英伟达Mega Edge等等。面对如此多元化的运算平台和AI算力管理，宜鼎提出有效的整合解决方案。

宜鼎积极布局Edge AI市场，提供从软件、硬件到模组的完整解决方案

吴锡熙先生介绍到，宜鼎完整的AI解决方案，能够做到CPU、GPU、ASIC、FPGA平台的算力整合。训练好的程序通过前端iCAP平台部署到云端，进行设备管理和AI管理，并通过iVIT软件训练边缘AI模型，可以低成本简单化的训练AI，从而串联起整个AI平台架构。宜鼎研发的InnoAgent硬件架构，拥有OOB(Out-of-Band)带外管理技术，可以高效地实现设备远程管理，降低运营成本和维护费用。

面对更高的算力需求，边缘AI服务器平台也会被广泛采用。在边缘计算架构中，数据处理可以在与客户端更接近的中间处理器总进行。边缘数据中心包括中央企业数据中心在内，是复杂网络中的众多数据中心之一，通常放置在服务区域附近进行着远程管理，具有与传统数据中心相同的组件，但占用的空间小很多，用于边缘处理、存储关键数据和应用程序。宜鼎为此提供边缘服务器SSD产品来满足客户的需求，可以达到稳定的表现、高IOPS、高DWPD和低延迟效果。至此，宜鼎提供了软件、硬件到模组的全方位解决方案，使得AI运用和管理更加简易化。

当然，边缘AI应用随着创新技术的发展，正在向各个领域不断渗透。在智慧城市应用中，电动汽车充电设施必不可少，而强大的AI Edge可以通过智能充电桩触屏完成收费动作和应用记录，实现ANPR、安全监控、图像捕获等功能。对于智慧城市的交通管理，需要边缘AI应用对车流、人流进行识别和分析。在智慧工厂中，边缘AI计算能够降本增效，使得重复的检测工作更加完善和简易。

最后，吴锡熙先生总结到，AI计算从云端到边缘的发展，将AI训练从云端服务器引至边缘服务器进行运作，产生不同算力应用，从而衍生出多样化的SSD需求。宜鼎综合的AIoT整合方案，正是响应其中蕴藏的潜在需求，帮助AI部署更易落地。宜鼎未来也期许以全球产业合作为目标，一步步推动产业智能革新。