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Edge AI 落地大不易 场域、夥伴都不可少

随着科技技术与应用需求不断发展,Edge AI 也逐渐成为 AI 领域中的一个关键分支,但实际要落地仍有许多挑战待解。研华研华科技产业云暨影像科技事业群副总经理鲍志伟在 AI EXPO 2024 的演讲上便提到,除了关键的四大要素,生态系的建立与夥伴都是不可少的关键。

研华科技产业云暨影像科技事业群副总经理鲍志伟提到, Edge AI 将是下一波 AI 发展的趋势,也是台湾产业的机会。但是,AI 从技术到落地的过程中,需要考量到许多问题。根据他过去参与各类 Edge AI 专案的经验,Edge AI 虽然已经出现很久,却难以被规模化的原因很多,光是选择硬体的规格就是一个大问题,尤其是边缘装置的计算能力、散热等细节都需要考量。其次,由於 Edge AI 讲求大量部署,也就代表企业必须具有远端管理能力,能将装置串接在一起;再加上 AI 模型必须时时更新,还要稳定提供服务而不间断。

Edge AI 规模化四大要素:场域、平台、协作与 AI 加速

在众多的挑战下,鲍志伟认为, Edge AI 跃升规模化有四大要素,包含场域、平台、协作与 AI 加速。目前已知的边缘运算应用包含农作物、玻璃瓶或金属元件等不规则物件的检测、可依照区域环境与气候进行的无人化农业灌溉,以及得来速系统。美国的得来速系统已有多数是 AI ChatBot,不仅可以对话,还能清楚辨识客户的点单内容,即使背景有噪音也能清楚辨识。

他认为, …