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AI應用漸趨多元
落實智慧願景

【作者: 王明德】   2018年03月19日 星期一

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人工智慧(AI)這兩年成為全球科技產業最熱門的議題,根據工研院IEK的報告指出,目前的AI應用多以雲端運算為主,原因在於深度學習所需的運算資源非常龐大,造成需要大型資料與運算中心才能支應這些運算需求。


然而,AI的普及最終仍需滲透到行動與終端裝置上,而這種邊緣運算架構,仍有「低功耗的運算晶片」、以及「適用於終端的輕量化演算法」等二項技術挑戰待解。


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,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。這些技術與服務,是目前國際領導大廠與新創企業所積極發展的目標。


至於未來AI的發展,IEK認為將會走向人工智慧即服務(AI-as-A-Service)與物聯網平台(IoT Platform)的結合,AI應用平台、AI演算法與AI感測晶片會是三位一體,台灣業者則可從AI應用系統與平台架構出發,並掌握該應用相關之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,建議提升這些關鍵元件的功能,整合人工智慧技術發展硬體上的軟體模組,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。


目前來看AI與IoT的結合,進化為AIoT已是大勢所趨,由AI所引領的第4波科技創新正在發生,不論是既有產業的轉型升級,或是新創企業的突破創新,AI都將是發展關鍵,如果能有效運用,產業就能提升競爭力。


製造業AI化IT與OT並進

製造業的AI應用可分為兩部份,在IT端,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、健康醫療等)及半導體核心運算技術等,應運用優勢扮演垂直整合或生態系領導者的關鍵伙伴,同時透過智慧系統與服務,可望提升製造業附加價值創造,強化供應鏈管理與帶動新需求,也能提高服務業勞動生產力,創造新型態科技服務模式。例如,從生產過程中擷取的各種資料,分析問題所在或可改善的地方,達到提升良率、優化製程、縮短生產週期等效果。



圖1 : 台灣的AI優勢在於製造業的終端資料、各類型資料庫等,應運用優勢扮演垂直整合或生態系領導者的關鍵伙伴。(Source: Redline)
圖1 : 台灣的AI優勢在於製造業的終端資料、各類型資料庫等,應運用優勢扮演垂直整合或生態系領導者的關鍵伙伴。(Source: Redline)

在OT端則以工業物聯網的應用為主,未來製造業將以工業物聯網作為運作骨幹,智慧製造要求系統設備從接單、生產、出貨均可以100%自主化生產,工業物聯網建置的主要目標,是透過感測技術擷取設備數據,傳輸到最上層的管控平台,用以掌握現場設備狀態,並制定出最佳生產策略。


AI與工業物聯網結合後,最上層的應用與第一層的設備端都會有運算能力,上層平台主要讓AI計算大量製造數據後,建立出最佳化的製程模型,終端設備則是在即時性需求較高的製程中,讓AI可以經由深度學習做出精準動作,例如視覺檢測中,就可將AI與視覺感測元件結合,讓設備可以自行判斷產品品質是否合格,再結合機器手臂,就可讓腦、眼、手合一,達到設備智慧化的願景。


AI協助醫療加快智慧腳步

AI在醫療的應用可分為醫療與醫護兩大部分,醫療方面目前主要是透過AI分析龐大的醫療數據,協助醫師的診斷,例如透過大數據與AI,判斷醫療數位影像,目前的醫學影像主要作為醫師的診療判斷,這兩年漸受IT產業矚目的機器學習技術,也開始被嘗試應用在此一領域。


透過機器學習,將可分類病患和健康身體狀態的連結程度,目前已有醫學機構積極將AI應用於醫療影像的判斷,例如以功能性造影確認腦部的活化狀態與療程能否改善腦部的功能,另外結構性造影則可確認特定腦區的體積大小,便於相關疾病的萎縮程度判斷。



圖2 : 透過AI分析龐大的醫療數據,可協助醫師診斷。(Source:HOB)
圖2 : 透過AI分析龐大的醫療數據,可協助醫師診斷。(Source:HOB)

在醫護方面,則可透過具備機器學習能力的聊天機器人,能提供醫療照護者正確、及時的資訊及建議,改善臨床醫師與專科醫師的互動模式,創造無縫的醫療資訊分享環境,將是協助指導病患照護並提高效率的利器。隨著涵蓋的醫療照護層面更廣,有極大潛力落實提高病患照護品質的目標。


善用AI技術 舒緩交通壅塞

交通系統應用AI已有一段時間,目前主要用於分析車流,舒緩塞車現象,這類型應用是分析運算道路上監控系統影像中的車流狀況後,再控制紅綠燈、匝道管制燈號紓解交通,未來則會結合深度學習、影像偵測及自動駕駛等資訊科技,讓交通監控系統變得更有智慧。


公路總局為配合高速公路部分易壅塞路段,規劃替代道路,早已在省道公路建置各種路側設施,包括車輛偵測器(VD)、閉路式電視攝影機(CCTV)、資訊可變標誌(CMS)、氣候偵測器、自動車牌辨識(AVI)、影像事件偵測系統(IID)等,並且在所屬的養護工程處成立交控中心,負責路況資訊的蒐集、發布、反應。


目前省道公路VD的佈建距離平約達5~10公里,且僅能收集「定點」的行車數量及行駛速率,無法提供更完整的「線段」資訊,過去也曾利用公路客運上的GPS所回傳的資訊,但由於客運有班次及路線的限制,還是無法達到全面性的資訊收集,未來希望能透過e-Tag Reader裝置,提供更全方位的交通資訊。


AI打造新物流願景

AI技術在物流領域的應用包括集貨線路優化、貨物配裝及送貨線路優化等,是配送系統優化的關鍵,國外將配送車輛調度問題歸納為車輛路徑規劃、車輛調度等部分,應用AI的運算能力,解決上述問題。


此外具有AI功能的硬體機器人,也逐漸應用在物流的倉儲和裝卸流程,這些機器人具備感知、判斷和自行解決物流問題的能力,例如透過內建視覺識別技術給機器人,讓機器人可以在貨架上快速揀貨,在多品項、不同外觀形狀的揀貨流程中,具有圖象識別系統和多功能機械手臂的機器人,每到一種物品托盤就可根據圖象識別系統判斷的物品形狀,採用與之相應的機械手臂抓取,再放置到搭配托盤上。


隨著網際網路、電子商務的發展,消費者的需求逐漸轉為多樣化和個性化,企業的訂單處理也呈現出「多品種、小批量、多批次、高時效」的特點,特別是「新零售」概念的推出,對倉儲系統的智慧化、彈性化提出了更高的要求,AI的發展,將加快倉儲物流業的智慧化升級。


**刊頭圖(Source: FactorDaily)


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