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台北國際電子產業科技展-最新消息列表-[電電時代] 掌握AIoT智慧創新契機

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[電電時代] 掌握AIoT智慧創新契機

  • 發布日期: 2020/08/27
  • 更新日期: 2020/08/24

[電電時代] 掌握AIoT智慧創新契機

在COVID-19 疫情衝擊下,全球經濟面臨2008 年金融海嘯以來最大的衰退風險,國際貨幣基金(IMF)於6 月24 日發布的最新一期《世界經濟展望報告》聲稱,基於COVID-19 疫情對全球經濟活動造成的傷害比預期廣泛與嚴重,因此下修2020 年全球經濟成長將萎縮4.9%。由於COVID-19 疫情至今仍沒看到停止的跡象,如果爆發第二波大流行,2021年復甦力道恐怕也仍微弱,預計成長率可能只有0.5%。

而COVID-19 疫情的挑戰之外,美中貿易戰僵局也持續對全球貿易帶來衝擊,再加上美中科技戰愈演愈烈,更對全球科技產業帶來劇烈的影響。不管是疫情或美中兩國爭霸的混亂局勢,都讓產業面臨前所未見的挑戰。所幸,值此黑天鵝紛飛的時局之中,AI、IoT 科技的相關技術持續演進,給予世界往前推進的動能,利用科技創新突圍困境,成為產業的關鍵戰略。

AI 技術發展趨勢觀察

從國際大廠的技術發展來觀察AI 科技的演進,包括雲服務廠商微軟(Microsoft)與晶片解決方案大廠輝達(Nvidia)等,都持續揭露新產品與解決方案,為AIoT 應用的推進帶來很大的契機。

微軟在「Microsoft Build 2020 開發者大會」上推出全新的「Responsible AI 機器學習工具」,透過在Azure 機器學習和OSS 工具包中,提供全新並合規的工具來幫助開發者改善模型的可解釋性,同時確保數據隱私和機密性,進而更負責任地部署AI 模型。另外,微軟也同步發表世界首台以Azure 建置的AI 超級電腦。此專門為OpenAI 所開發和設計的超級電腦,可用於訓練大規模分散式的AI 模型。

另外,Nvidia 正積極就AIoT 應用的數據安全議題,創新AI 科技與解決方案,例如聯合學習(Federated Learning;FL)技術。DIGITIMES Research 分析指出,FL 採取分散式運算架構,強調由用戶參與AI 模型訓練且不需上傳數據,可望解決數據隱私問題,隨著數據安全重要性攀升,Nvidia 已推出FL 開發平台,協助企業用戶發展FL 應用。儘管FL 應用發展仍須克服不少現實挑戰,但由用戶共同參與而提升AI 模型品質,有望同時解決數據隱私及AI 訓練所需龐大數據的問題,以加快產業智慧化進展。

綜合科技大廠發展AI 技術的脈絡,觀察資策會MIC 資深產業分析師韓揚銘具體提出未來AI 發展的幾大趨勢。「AI 落地」將是未來產業焦點,落地後開啟的「後AI 時代」,將帶來AI模型部署與監管、版本控制更新等挑戰,並驅動一波AI 管理商機,當企業運用AI 的情境愈多,愈需要良好的營運管理機制;其次,落地前「效率」問題需要被解決,目前已有國際大廠開始透過晶片效率提升、分散式運算架構、使用剪枝技術讓模型最佳化,針對不同應用提供效率或推論程式改良,以加快推論與訓練時間、以迷你模型幫助落地等方式來提升效率;再者,AI 模型資安議題持續延燒,未來如何管理模型不被汙染以至於出現錯誤判斷結果,以及國際各國開始討論的AI 合規議題,也將牽動AI 的後續發展。

AIoT 應用落地現況觀察

有鑒於科技大廠與AI 新創的創新資源持續投入,AIoT 在各個垂直產業的應用落地,變得無限可期。就科技大廠的布局來看,全球領先工業電腦大廠研華科技正積極以長達30 多年的工業電腦硬體優勢,結合WISE-PaaS 雲平台整合各方夥伴打造AIoT 生態系,期能以共創智慧未來的思維,加速各種領域的智慧應用落地。「軟體數據平台在工業物聯網普及的過程中,扮演不可或缺的角色。」研華技術長楊瑞祥在日前舉辦的研華法說會上指出,經由過去幾年的推廣,AIoT 已明確成為產業再次數位轉型的主流技術,研華所推出的WISE-PaaS ApplicationFramework Services,將加速AIoT 解決方案以低代碼(low coding)方式落地運行。同時,研華的Marketplace 2.0 也將提供合作夥伴推展智慧應用的落地。

以AIoT 智慧應用落地的趨勢來說,資策會MIC 認為,AI 是全球企業進行數位轉型與數位策略中的重點項目,吸引眾多創業家以AI 為主題進行創業,預期A 輪與B 輪的國際AI 新創發展推估將在1.5 至3 年間進入成熟期,而未來3 年的垂直領域AI 新創主要聚焦四大領域,分別為「醫療保健、零售與行銷、汽車、金融」。

軟、硬體廠商搶攻AIoT 商機

當AIoT 成為產業推動數位轉型的重要手段,AIoT 應用落地的軟硬體商機高度可期,但是由於競爭激烈,台灣軟體與硬體科技廠商要搶攻這塊市場,必須找到最佳策略。對此,資策會MIC產業分析師蘇醒文認為,數位轉型並不限定大型廠商,近八成中小企業關注數位科技帶來的商業模式改變,且AI 是轉型成功的關鍵因子,建議AI 相關軟硬體服務提供商應思考,「數位轉型原生世代」族群對科技應用接受度較高,較願意嘗試,可考慮針對此族群提供簡易版,協助降低管理成本的「輕應用」AI 服務,不僅降低建置成本,另一方面降低管理成本類型的投資回報率(ROI)相對容易評估,較易吸引廠商導入。

另外,由於數位分身(Digital Twin)將成為企業數位轉型的新利器,相關技術與解決方案的發展也不容廠商忽視。對此,資策會MIC 產業分析師柳育林認為,台灣硬體業者可注意數位分身帶動的LED、面板與XR 顯示器商機,透過強化上中下游鏈結與軟硬整合,跳脫供應商單一角色,除了是邁向AIoT 與智慧顯示的關鍵,也有助於數位轉型的商機。

DIGITIMES 電子時報社長黃欽勇著作的《斷鏈之後:科技產業鏈分整合》一書提到,AIoT 加速發展,2020 年注定是產業的分水嶺,面對新的時代,誰能領先奪得商機的一方,誰就能掌握下一個世代的全球發語權。由此可見,台灣科技廠商一定要積極迎向AIoT 的大浪潮,才能在詭譎多變的新世代,成為贏家。

資料來源:電電時代 http://www.teema.org.tw/teematimes.aspx

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