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科技巨擘齊聚Computex 「共創智慧未來」論壇,大談物聯網與人工智慧的佈局

COMPUTEX 論壇每年都會邀集科技巨擘一起大拜拜,暢談前瞻科技的發展趨勢。人工智慧(AI)與智慧物聯(AIoT)仍是近年的發燒話題。

2019 年 COMPUTEX 在「共創智慧未來」論壇中,就邀集 ARM(安謀)、NVIDIA(輝達)、Siemens(西門子)、Micron(美光)、Alibaba Cloud(阿里雲)與 Google 分享 AI 技術的多元應用,以及如何發揮自身優勢來開創全新的商機。

2019年COMPUTEX 論壇在台北國際會議廳盛大展開。圖/外貿協會提供

ARM : 全面運算架構  迎戰AI時代

ARM(安謀)對科技人來說不陌生,但外行人卻是因「美國封殺華為」事件而認識它。ARM 是全球最大的「指令集架構」廠商,授權華為、蘋果等大部分手機的晶片架構。指令集如同軟體與硬體間的語言,能讓軟體指令與其依附的硬體零件得以「溝通」,指令通了,晶片設計才能順利進行。

隨著手機結合 AI 應用逐漸普及,包括:臉部辨識、即時影像捕捉,廠商對晶片的要求逐漸提高,以利處理複雜的運算。因此對ARM來說,如何提供好的AI晶片指令架構,提供開發者有效開發晶片,便是核心挑戰。

ARM IP 事業群總裁 Rene Haas 表示,目前手機上的機器學習運算有 85% 仰賴 CPU 或 GPU(顯示卡)+CPU(處理器),這說明運算不再只是「處理器」的事情了,ARM必須幫開發者設想,讓核心運算元件能夠互通與組合,發揮高效能。

過往總用「分散零碎的解決方法」來分別做 GPU、CPU 指令架構設計,未來應該採「全面運算架構」,整合 GPU、CPU 和 NPU(神經網絡處理器)的運算表現,才能讓系統的運算能力提升數百倍以上。

ARM 也提供相關軟體或套件,協助開發者做系統整合的運算架構,例如:「Arm Compute Library 」就是針對Arm Cortex-A CPU和Arm Mali GPU優化的功能集,主要針對圖像和機器處理能力;「Arm NN 」則是協助開發者降低機器學習的負載,架構現有神經網絡框架與Arm Cortex-A CPU、Arm Mali GPU及Arm Machine Learning CPU間的橋樑。

另外,還有「 Arm Mobile Studio 」及「development solution」。藉由「全面運算架構」的套件開發,ARM協助晶片設計者突破既有的運算極限,快速推動 AI 的發展與應用。

ARM IP 事業群總裁 Rene Haas 。圖/外貿協會提供

NVIDIA:以AI 作為醫療診斷的利器

NVIDIA 以設計顯示卡聞名,解決方案架構暨工程副總裁 Marc Hamilton 介紹 NVIDIA 透過 AI 提供智能化的醫療影像,協助醫生診斷並達成精準醫療的目標。

「2030 年國內生產總值(GPD)會因為AI而成長 16 兆美元,而到了2022 年 AI 會創造5800萬個工作機會。」Marc Hamilton開場就以驚人數字告訴大家AI的影響力。

GPU擅長「平行運算」,能將密集的運算問題切割成小的運算式,並同步完成運算,常見於細膩影像與電競畫面的處理,而AI技術也需要仰賴「平行運算」能力,以圖像辨識為例,就需要GPU擷取圖像來進行機器深度學習。為此,NVIDIA在2019年推出結合旗下GPU的CUDA-X AI函式庫來加速各種AI運算應用。

現在有70%的醫療影像是靠著深度學習來做的,以癌症檢測來說,就是先導入疾病徵兆的圖像與數據資料在主機中建立模型,之後醫生輸入病患影像就能靠著機器輔助判讀,提升診斷的效率與品質。

「CLARA AI」是NVIDIA在2018年提出的運算平台,目的是建立智慧醫學影像的應用流程,包括:改善X光片、斷層掃描、MRI核磁共振的影像品質,將它3D或彩色化,利於醫生診斷;將病患數據轉換成臨床分析資料,提升臨床工作的效率與專業。具體的應用,如:協助放射科醫生完成病灶的標記、輔助診斷。

NVIDIA 應用CLARA AI 的效果在專為高效運算、深度學習與資料分析的NVIDIA T4 GPU 和NVIDIA DGX 伺服器中;目前全球已有38000個合作單位使用「CLARA AI」,台灣許多醫療團隊也在其中。

NVIDIA 解決方案架構暨工程副總裁 Marc Hamilton。圖/外貿協會提供

Siemens:加速工業生產與基礎建設的數位轉型

Siemens 跨足能源、醫療、工業與基礎設施領域,是全球電子與電機產品的領導者。台灣Siemens總裁暨執行長 Erdal Elver 介紹 Siemens 如何運用AI與物聯網管理平台,幫助企業數位轉型。

Erdal Elver表示,Siemens 在人工智慧與智慧物聯已有30年的耕耘經驗以上,舉凡工業製程、交通、再生能源、健康照護與城市管理都看得到 Siemens 的足跡。

在鐵路運輸上,Siemens 開發「Railigent」系統,協助車輛與基礎設施的遠端監控、預防故障示警等,提高運輸的安全並降低營運成本。而風力發電機系統上,則開發偵測風向相關系統,可在十分鐘內解決80%風機停止的狀況,增加發電效率。

Siemens 也預見 AIoT 趨勢,推出開放式物聯網雲端作業系統「MindSphere」,能連結產品、工廠、系統和機器,透過物聯網技術收集大量數據並加以分析,協助客戶將數據轉換成生產力。台灣有許多公司採用 MindSphere 的服務。

台中木工機械製造商「勝源機械」就藉由 MindSphere 服務,掌握機具的損耗狀況、保養時間資訊等,來提供客戶相關的售後服務,並作為優化產品的參考。

此外, MindSphere 也用於城市,透過感測裝置蒐集相關數據到雲端進一步分析,能夠掌握城市的空氣品質、交通密度等狀況,協助政府統合管理與規劃。

Siemens 目前已在全世界設 20 個 MindSphere 應用中心,有超過1000位軟體開發者 數據工程師和機械工程師投入開發,台灣也是其中一個重要據點。

台灣Siemens總裁暨執行長Erdal Elver。圖/外貿協會提供

Micron:記憶體與儲存裝置是AI架構的關鍵

「Data is Today’s Global Currency.(數據是今日全球的通行貨幣)」投影片上的斗大口號揭示美光科技的演講主題。美光網路業務部門資深副總裁暨總經理Thomas.T Eby 表示,AI 需有大量數據作為基礎才能進行運算與應用,而如何保存、傳輸數據就需要強大「記憶體與儲存裝置」。

AI 時代,記憶體與儲存裝置的要求越來越嚴苛。Thomas 表示,自駕車要能達到 Level5 完全自駕,記憶體的資料傳輸速度需要150 GB /s、處理和資料分析速度1TB/s、黑盒子的儲存空間要至少150PB(相當於15.4萬顆1TB的硬碟)。

Thomas表示,記憶體革新有三個方向,一是局部計算與記憶提升;二是內存和子系統需重新架構;三為訓練記憶吞吐量。美光一直朝這個方向努力,現今已開發傳輸速度最快的記憶體,旗下「Ballistix Elite 3600」超頻速度達5758.8MT/s,為世界最快的 DDR4 記憶體頻率。

Micron也因應不同記憶體與儲存需求提供不同的產品組合,自短期記憶的DRUM(磁鼓記憶體)到長期儲存技術NAD(快閃記憶體)、 SSD(固態硬碟)一應俱全。

Micron也積極與各領域合作,包括:自駕車、工業生產、科學領域等,以擴大記憶體的應用效能,近年Micron就加入CERN(歐洲核子研究組織) openlab,開發快速梳理實驗大量實驗數據的專用記憶體與高功能儲存器,協助高能物理學的研究。

美光網路業務部門資深副總裁暨總經理Thomas.T Eby。圖/外貿協會提供

阿里巴巴:打造雲端物聯網世界

阿里巴巴投入雲端服務已有十年,目前公共雲端市佔率報告,第一名是亞馬遜(AWS),第二名是微軟,第三名則是阿里巴巴的阿里雲。阿里雲也是中國市佔率最高的雲端服務公司。

阿里雲首席科學家 Sean Ding 提到未來三個趨勢,一是工廠在 20 年後會有全套的革新,而現在是改變的開始;二是數位化實體世界是新的摩爾定律;三為 IoT 能夠實現工業 4.0 和增加生產力。

阿里雲正朝著這些方向努力並創造商機,它打造物聯網解決方案,能夠蒐集、處理、分析連網裝置產生的資料,提供給公司訂定相關的行銷、生產策略。因此,數據分級處理與 CPS(虛實整合系統)是物聯網能夠操作的關鍵。

阿里巴巴的部署,採取一朵雲兩個端的方式。在虛擬「雲」上,建置物聯網開發說明步驟,指導製造業、零售業等業主做數位化、自動化轉型;在「設備端」阿里雲提供物聯網操作系統 AliOS Things,協助客戶蒐集與分析數據;在「實體端」則有邊緣計算產品Link Edge,能執行邊緣運算、訊息傳播等功能。

以工業製造為例,阿里雲能幫製造商將生產流程數位化,能夠掌握機器狀況、生產數量、運作時間等,降低人員管理和修繕機器的成本。

阿里雲首席科學家Sean Ding。圖/外貿協會提供

Google :語音助理能做得比你想像更多

你曾跟 Siri 和 Google Assistant 說話嗎?是請它幫你找資料、打電話或導航嗎?近年與 Google 與亞馬遜 alexa 都積極開發語音助理,提升人們未來智慧生活的體驗,並結合服務開創新商機。

Google 大中華區策略夥伴負責人Chris Yeh 提到三個語音助理應用趨勢,一是語音助理的服務需求提升,成長幅度是搜尋引擎的 20%;二是客戶希望能跟助理互動;三是對話之外,客戶期待助理能提供一些服務。

Google Assistant 具備三個優勢,包括:國際化(19語言、佈局80個國家)、助理能達成一萬個動作指令、能與十億裝置連結。

這背後Google付出許多努力,Chris表示如何詮釋使用者說話背後的意義是個挑戰。「我想吃pizza 」是簡單的語句,但使用者的意思是請助理「找pizza店」、「推薦pizza口味」還是「幫忙叫pizza」呢?

因此,Google 打造 Dialogflow,以機器學習和自然語言理解技術,優化聊天機器人的對話體驗。Dialogflow 也結合 AI,像是加入情緒分析功能,推測使用者態度是正、負或中立。商家可靠 Dialogflow 創建專屬的客服機器人,在 FB、Line 等多個平台使用。

另外,Google 開發「 Google Actions」,提供你製作個人語音機器人專案 ,你可以交辦很多工作給他,例如:每天早上七點訂星巴克咖啡、講故事給小孩聽、提供股市消息、確認家中瓦斯狀況等。

智慧語音助理是未來物聯網中重要的一塊,你準備好交辦事情給它了嗎?

Google大中華區策略夥伴負責人Chris Yeh。圖/外貿協會提供

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Suzuki

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超純社會組學生,對未知的一切感到好奇,意外掉入科技與科學領域,希望在猛點頭汲取知識的同時,也能將箇中妙趣分享給大家。

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