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軟硬兼具+顧問諮詢 研華協助企業逐步打造AI架構
 

【作者: 研華】   2018年07月31日 星期二

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AI是近年來IT產業的焦點,而AI與物聯網整合而成的AIoT(人工智慧物聯網),未來將廣泛應用於各領域,改善人類生活,例如醫療業可透過AI的協助,精準且大量的檢視由各類儀器傳回的病人生理資訊,協助醫師快速進行醫療診斷,或與城市中的安全監控系統整合,解讀其影像訊息,並向系統操作人員提出相關建議。


與科技界過去幾次的AI相比,這次的AI,原因在於網際網路的成熟,網路的普及產生了大數據,透過足量數據庫,處理器將可分析出高精準度的結果,並透過機器學習(Machine Learning)與深度學習等演算法(Deep Learning),達到智慧化功能。


除了網際網路外,運算技術的演進也是AI備受矚目的原因之一,過去的PC時代,CPU一直扮演主流處理器的角色,由於單一處理能力強,CPU可以快速的依順序運算數據,然而在物聯網時代,海量數據成為必然,核心數量少的CPU已難以負荷如此龐大的數據量,因此擁有龐大核心數量的GPU成為最佳選擇。


AI雖被視為各垂直產業未來的主要運作系統,不過其技術仍有一定門檻,要自行研發,需要耗費大量的成本與時間,對此研華推出的深度學習完整解決方案,包括負責訓練深度學習模型的訓練平台、運用知識模型於現場執行推論的推論平台、方便開發深度學習系統的軟體開發工具(SDK)、已完成訓練且可直接套用的知識模型、以及專業團隊提供的系統規劃與技術諮詢服務,透過此解決方案,開發者可快速導入AI深度學習系統,將研發資源投注在自身的產業知識。


儘管研華的解決方案已相當完整,不過對多數企業來說,AI仍是相對陌生的領域,因此在導入時,研華透過5大程序,包括1.為企業逐步啟動AI架構。2. 進行網路規劃與資料儲存設計。3. 選擇作業系統,並且驗證軟硬體相容性。4.開發細節功能,如備份、排程管理與擴充性。5.針對上述項目進行系統建置、功能/壓力測試,完成上述5道程序,即可開始進行AI專案,由於AI的功能多元、架構複雜,不太可能一步到位,導入時除了購置必要的軟硬體之外,研華的顧問諮詢也可解決相關問題,讓企業發展AI之路更順利。


研華的AI深度學習完整解決方案在各產業都已有成功案例,例如在交通領域,透過伺服器等級訓練平台與路側推論平台,辨識道路上的車輛類型,資料上傳後,研華軟體開發套件內的API,可與系統整合廠商的應用系統無縫對接,進而產生精確的車流報表。另一個案例則是公車區的違規停車警告,系統於公車候車亭設置監控系統,當有非公車的車輛要靠近停放時,系統即會發出聲響警示,若經警示仍然停放,系統則會將影像資料上傳警交雲端系統,由警交人員逕行舉發


面對競爭日益激烈的產業環境,AI已非未來式,而是現在進行式,透過AI系統的建置,企業將可大幅降低成本、提升競爭力,在AI路上,研華將持續提供各類專業解決方案,協助企業在數位時代順利轉型。



圖1 : 一鍵佈署,直覺安裝
圖1 : 一鍵佈署,直覺安裝

研華將於9月7日(星期五) 上午10點至11點,舉行研華人工智慧線上研討會


邀請對人工智慧感興趣的您一同參與,報名網址:


https://register.gotowebinar.com/register/8628727953411767043



圖2 : 導入AI專案前的準備工作
圖2 : 導入AI專案前的準備工作

圖3 : 準備流程中必須經歷的痛點
圖3 : 準備流程中必須經歷的痛點

圖4 : Advantech x LINKER AI Platform
圖4 : Advantech x LINKER AI Platform

圖5 : 解決準備流程(1)&(2),高持有成本的痛點
圖5 : 解決準備流程(1)&(2),高持有成本的痛點

圖6 : 解決準備流程(3),不須耗時煩惱相容性的問題
圖6 : 解決準備流程(3),不須耗時煩惱相容性的問題

圖7 : 解決準備流程(4),人工智慧平台 App Store
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圖8
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