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「邊緣 AI」是 IoT 裝置與實體感測器的入口

本文作者:任苙萍       點擊: 2019-11-11 15:39
前言:
 
人工智慧 (AI) 滲透率的深化,促使「邊緣」(Edge) 設備一躍成為嵌入式運算的主戰場,就連雲端服務供應商 (CSP) 亦積極將戰線延伸至地面端。身為全球前三大 AI 晶片供應商之一的恩智浦半導體(NXP),對產業趨勢有深刻觀察:AI的得勢,已讓物聯網 (IoT) 生態系統發生顛覆性變化——資料處理從互連系統中心轉移到邊緣。邊緣處理已將對於運算應用程式、資料和服務的控制,從某些中心節點轉移到網際網路的外圍;這是 IoT 裝置與實體世界接觸之處,即資料經由視覺/語音/環境等各式感測器的入口。

邊緣推論,處理架構和硬體皆需最佳化恩智浦表示,在邊緣處理這些資料,可大幅減少待轉移的資料量,進而提高隱私性、縮短延遲並提升服務品質;邊緣處理使用分散式資源,既脫離了中央核心的依賴,亦消除了主要瓶頸與潛在的單點故障風險。某些應用可能無法持續連線到網路,例如:自動駕駛車、植入式醫療器材、感測器極為分散的場域,以及各式各樣的行動裝置;在此類嚴峻環境中使用 AI,必須配備敏捷的應用程式來持續學習,並將結果快速套用到新資料上( 推論 )——擷取較小的真實世界資料區塊,然後根據程式已經完成的訓練,來處理這些資料。

資料來源:恩智浦提供
 
 
 

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