「邊緣運算」AI 的威力:究竟是有多厲害 連 Intel 都要研發全新晶片搶攻相關市場?

「邊緣運算」AI 的威力:究竟是有多厲害 連 Intel 都要研發全新晶片搶攻相關市場?

▲「邊緣運算」AI 的威力(圖/翻攝自科技報橘)

【本文經合作夥伴《科技報橘》授權轉載,並同意《智慧機器人網》修訂標題,原文標題為《「邊緣運算」AI 的威力:究竟是有多厲害,連 Intel 都要研發全新晶片搶攻相關市場?》,作者:陳伯安,《智慧機器人網》編輯整理】

文、圖/科技報橘

英特爾(Intel)近年來併購了 Nervana、Movidius、MobileEye 和 Altera 4 家公司。目的是為了搶進人工智慧導入物聯網(AIoT)的市場,並利用邊緣運算的技術吃盡商機。

AIoT=AI + IoT

AIoT 代表的是 AI + IoT。在過去的物聯網上增加人工智慧,使得效能變的好,資源也可以有更有效的利用。同時間,AIoT 也顛覆人類生活還有科技業和商場上的組織結構。普及後,生活中的許多電子用品都會與網路相連。好比說,最近出槌的 Alexa、車子的自動偵測系統還有可以用手機觀看的家中監視攝影機,甚至是 VR 也算。

如果所有的資訊都要回傳到雲端中心,經過計算後再傳回終端的話,一定會有延遲。只是,你能夠接受監視攝影機延遲嗎?你可以安心開著擁有反應遲緩的偵測系統的車子嗎?我想是不行的。因為這不僅僅是收到的資訊的不正確也有可能延遲造成事故危險。為了解決這個問題,這些需要快速回應使用者的機器都會使用「邊緣運算」。

邊緣運算很像身體的反射運動

邊緣運算就是當機器本身,也就是整個訊息運算的邊緣,接收到資訊,資訊就會立刻在終端進行運算,過程不會跑過整個雲端中心的流程。用人體來比較的話,邊緣運算做的就是反射動作。當身體收到刺激,人體會為了快速反應,馬上把訊息送到脊髓,再立即傳回來。如果使用邊緣運算的話,就可以做到訊息的直接反饋,速度與效率都可提高,還可以減低中心運算的負擔。

AIoT 的運用中,發展最快的就是影像辨識。這次英特爾針對 AIoT 的邊緣運算推出 Movidius AI 晶片。Movidius 主要擅長的是視覺辨識,而且因為耗電量低,所以很適合放在會移動的物品上。無人空拍機還有掃地機器人都可以裝置 Movidius AI 晶片提高辨識環境的功能,增加使用效果。

視覺辨識的實體應用

除此之外,此晶片的視覺辨識功能也可以應用在家門口。有按門鈴時,由 Movidius 第一時間告訴你來的人是陌生人還是常客。Movidius 也有偵測熱能的機制,置在家中的攝影機便可以自動偵測有幾個人在家、他是誰,還有家中有沒有像著火般的危險狀況發生。如此一來,便可以提醒使用者,降低災害發生。

智慧路燈也有使用視覺辨識功能。全台灣 2018 年預估會有 1.5 萬盞智慧路燈,而且擴展速度只會越來越快和越來越廣。那他跟普通路燈的差別在哪裡呢?普通 LED 路燈只會有照明功能,而智慧路燈卻整合了更多功能,廣告播放、人臉辨識以幫忙找尋失散民眾、路燈節能、空氣品質監測、影像監控等,使得整個社會更安全。

另一個影像辨識可以落實的地方就在「無人商店」。在一般的無人商店中,結帳時會用到每個產品上貼的 RFID 貼紙,RFID 是一個可以利用無線電來追蹤購買物還有價錢的技術。

如果無人商店裡面賣的都是中高價位的商品,那繼續使用 RFID 並沒有什麼大礙。但販賣偏低價位的商店中,要是每個商品都要貼上 RFID 條碼,相對來講成本太高。這時節省的方式就可以用有視覺辨識的攝影機來紀錄和進行整場交易。

AI 晶片的工作效率比一般 CPU 還要快,並且中國大陸已經有無人商店成功使用攝影機取代條碼。

AIoT 的可能挑戰

邊緣運算、物聯網與人工智慧的合作還會持續延燒,各家科技廠商搶進市場,想要吃一杯羹。不過,科技在向前邁進的同時,也需要注意到個人隱私權、社會道德以及個人道德的極限。挑戰固然是好,只是社會的接受度也是一個需要考慮到的條件。不過,好消息是,當危機產生或引發了資安問題的時候,此時商機和創新產生的契機就會如雨後春筍般生出。要如何研發出比現在更好、更快、更周全的產品將永遠會是此行業的挑戰與機會。

參考資料來源:

《Network World》:〈Why edge computing is critical for the IoT
《數位時代》:〈Intel 在 AI 邊緣運算的逆襲!從無人商店、智慧路燈影像辨識要跑贏 NVIDIA
《Intel》:〈Intel 官網 〉

【本文經合作夥伴《科技報橘》授權轉載,並同意《智慧機器人網》修訂標題,原文標題為《「邊緣運算」AI 的威力:究竟是有多厲害,連 Intel 都要研發全新晶片搶攻相關市場?》,作者:陳伯安,《智慧機器人網》編輯整理】

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