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邊緣運算（英語：Edge computing），又譯為邊緣計算，是一種分散式運算的架構，將應用程式、數據資料與服務的運算，由網路中心節點，移往網路邏輯上的邊緣節點來處理[1]。邊緣運算將原本完全由中心節點處理大型服務加以分解，切割成更小與更容易管理的部份，分散到邊緣節點去處理。邊緣節點更接近於使用者終端裝置，可以加快資料的處理與傳送速度，減少延遲。在這種架構下，資料的分析與知識的產生，更接近於數據資料的來源，因此更適合處理巨量資料。
邊緣計算（Edge Computing）是一種將資料處理與分析的能力從中央伺服器或雲端，轉移到靠近資料來源的裝置或節點進行的架構。簡單來說，就是讓裝置自己就能做決策，而不必把所有資料傳回雲端再處理。
傳統上，許多應用（像是人工智慧、機器學習、資料分析）都依賴雲端，但這會帶來延遲、頻寬壓力與隱私風險。邊緣計算則能讓處理更快速、資料更安全，因為它直接在本地端裝置（例如感測器、相機、自駕車、智慧手機）進行計算與判斷。
邊緣計算能大幅降低延遲，提升即時反應能力。舉例來說，自駕車在發現行人時，不能等雲端伺服器回傳結果，它必須立即判斷並煞車，這就需要在車內即時處理資料。此外，它也減少資料傳輸量，降低網路壅塞，同時保護用戶隱私。
應用非常廣泛，例如自駕車、智慧工廠、遠距醫療、智慧城市、AR/VR 裝置等，這些場景都需要即時處理與回應的能力。像是機器手臂判斷產品瑕疵、心跳監控裝置發出警告、智慧路燈根據人車流量自動調整亮度等等。
邊緣計算的核心精神就是讓智慧下放，讓設備本身就能理解、判斷、反應，不再凡事仰賴遠方的雲端。這不僅加快速度，也讓整個系統更具彈性與效率，特別適合未來萬物聯網（IoT）與5G普及的時代。
如需我可以幫你補上示意圖或更具體的技術細節。
邊緣計算是指：
將資料處理與分析的工作從雲端或資料中心移至靠近資料來源的邊緣設備（如感測器、智慧手機、IoT裝置、閘道器等）上，以降低延遲、節省頻寬並提升即時反應能力。
減少延遲（Latency）：資料不必來回傳送至雲端，有助於即時反應。
減少頻寬耗用（Bandwidth Saving）：本地先篩選、壓縮或計算，只將有價值的資料傳回雲端。
提升可靠性：即使無網路連線，邊緣裝置仍可獨立運作。
強化安全與隱私：資料在本地處理可降低資料外洩風險。