訂閱電子報∣ 友善列印字體大小 文章分享-Facebook 文章分享-Plurk 文章分享-Twitter
人工智慧決戰場在AIoT應用,IEK:兩大技術待突破
數位時代蔡紀眉
獲取產業訊息零時差!立即訂閱電電公會電子報。

IEK預期AI與IoT將快速匯流,進化為AIoT,能驅動更多智慧應用,舉凡無人機送貨、無人商店、刷臉支付,到情感社交機器人、商用導覽機器人、倉儲物流機器人等,都是目前AIoT在商務情境中的實例。

AI無疑是今年科技產業的燙金關鍵字,展望2018,工研院產經中心(IEK)預期,AI與IoT(物聯網)將快速匯流,進化為AIoT,驅動更多智慧應用。不過IEK也提醒,目前的AI應用多以雲端運算為主,仰賴大型資料與運算中心,最終AI若要普及,決戰場在行動與終端裝置上,而這種邊緣運算架構,仍有「低功耗的運算晶片」、「適用於終端的輕量化演算法」二項技術挑戰待解。

 

AIoT將成AI發展關鍵

IEK觀察,現階段,各科技大廠主要將深度學習應用在模式辨識(pattern recognition)上,僅能辨識、感知事物,無法提出具邏輯與複雜性的決策或行動。舉例來說,在醫療影像辨識的診斷上,AI雖可勝過人類,但若要提出治療對策,卻仍遠遠不及有經驗的醫生。

因此,如何讓AI更貼近人類思考模式,並發展出適合AIoT終端裝置運作的技術,是目前國際大廠與新創企業所積極發展的目標。

AIoT聽起來很遙遠嗎?事實上,舉凡無人機送貨、無人商店、刷臉支付,到情感社交機器人、商用導覽機器人、倉儲物流機器人等,都是目前AIoT在商務情境中的實例。

IEK表示,未來在AIoT模式下,AI應用平台、AI演算法與AI感測晶片將呈現三位一體,統一由AI大腦指揮。

而在技術限制上,目前低功耗AI運算晶片已是全球半導體產業的發展焦點,各種解決方案不斷浮出,各自擁有適用情境與優劣勢。而演算法的輕量化,則需使用壓縮技術,將龐大的演算法模型精簡化,以供終端使用。

AI大戰開打,台灣優勢何在?

至於在AIoT上,台灣廠商可以努力的方向是什麼?IEK主任蘇孟宗指出,台灣的AI優勢在於製造業的終端資料、各類型資料庫(先進製造、健康醫療),以及半導體核心運算技術,應集結優勢,扮演生態系領導者的關鍵伙伴。

IEK分析師陳右怡則建議,台灣業者可從AI應用系統與平台架構出發,掌握該應用相關的AI演算法發展,再由AIoT終端零組件及聯網設備的產業優勢切入,如感測晶片、光學模組、觸控面板、匣道器等,提升這些關鍵元件的功能,整合AI硬體上的軟體模組,推出高附加價值的AIoT機器元件,增加台灣在AIoT的核心競爭能力。

訂閱電子報 友善列印 字體大小:
獲取產業訊息零時差!立即訂閱電電公會電子報。