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人工智慧晶片助陣 物聯網逐步升級AIoT

文‧陳妤瑄 發布日期:2017/02/22 關鍵字:英特爾NVIDIA居家服務機器人娛樂休閒型機器人

受過訓練的人工智慧系統,目前在特定領域的表現已可超越人類,而相關軟體技術迅速發展的背後,與專用晶片的進步息息相關。在晶片對人工智慧的支援更加完善後,物聯網(IoT)將可望進化成AIoT(AI+IoT)。智慧機器人的遍地開花可能還只是個開端,人工智慧終端晶片引領的邊緣運算,其所將帶來的商機更讓人引頸期盼。

工研院IEK專案經理侯鈞元表示,人工智慧將在各行各業帶來變革,從而改變未來的走向。傳統人工智慧運算的硬體架構,主要包括中央處理器(CPU)、圖型處理器(GPU)、現場可編程陣列(FPGA)等。

過去人工智慧的成本非常昂貴,因其執行的演算法是模擬人腦運算,也就是龐大的平行運算,這與現有電腦的運算模式是完全不同的。目前市面上已出現不少專用的人工智慧晶片,像是英特爾的Intel Xeon Phi、NVIDIA的人工智慧超級晶片Tesler P100 GPU等,且價格有下降的趨勢。

侯鈞元指出,特定領域的專用人工智慧系統,由於應用背景需求明確、深厚之領域知識、模型建立計算簡單可行,在單項測試之智慧水準,目前已可超越人類智慧,在許多領域取得具體成效。如今的技術挑戰在於,如何發展低功耗、高準確率的認知計算,包括新型運算架構電路設計、演算法等。未來人工智慧晶片將由特定的演算法加速器,來加速包括卷積神經網路(Convolution Neutral Network)、遞迴神經網路(Recursive Neutral Network)在內的各種神經網路演算法。而專用晶片的最大優勢,在於其成本與功耗降低,將大幅提升人工智慧演算法的運行效率。

雖然目前人工智慧領域的主流研究是在伺服器上的人工智慧運算,但有越來越多應用產品須在終端上進行即時運算,此種運算架構稱為邊緣運算。這個發展趨勢將改變整體人工智慧運算系統架構的設計與技術需求。

此外,隨著人工智慧技術陸續導入,也促使物聯網終端設備,升級為各種AIoT智慧機器。其中,服務型機器人將率先成為AIoT新戰場。IFR預估,全球服務型機器人2015~2018年產值約196億美元,而居家服務機器人占74%、娛樂休閒型機器人占26%。而2017年將是這兩款機器人百家爭鳴的一年,居家服務機器人如Amazon Echo、華碩COCOROBO,以及美國Jibo、法國Buddy,將扮演智慧家庭中樞。

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