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AI革命启动 垂直应用将陆续上路
 

【作者: 王明德】2018年01月19日 星期五

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2016年底,Google旗下DeepMind的AlphaGo开始挑战全球职业围棋棋士,短短半年的时间,连败全球顶尖高手,更在2017年5月击败排名第1的中国棋手柯洁,不久後NVIDIA创办人暨执行长黄仁勋在台北举办的Computex 2017人工智慧论坛(AI Forum)上,一席演说更为这波AI浪潮揭开序幕,不过应该多数人都知道,这次的热潮并非人类史上第一次,从1940年起,就已有学界开始研究。


1940年类神经网路成为当时的科技新焦点,部分学者开始研究并提出多篇论文,1951年有学者建造了全球第一台神经网络机,不过囿於当时的技术并不成熟,这波浪潮并未持续,1980年AI浪潮再起,这次的演算法再加入多层次感知器与反向传播演算法,相较於1940年,这次相对成熟,与现在的演算法相当接近,只是硬体运算能力不足,再加上资料难以取得,难以建立出具有意义的数据库,因此这次的发展也未能商业化。


AI再次启动 应用逐一落实

2016年开始启动的AI热潮,再次强化了1980年的演算法,同时在网路、运算单元等技术的成熟下,AI有了全新的局面,透过发展超过20年的网际网路,研发者搜集资讯的能力大增,而效能强大的处理器,也足以负荷这些数据的运算,更重要的是近年来云端运算与物联网概念已逐渐成熟,让AI的应用有了可借力之处,因此无论产、官、学、研都看好这次的AI启动。


就目前来看,AI与物联网将会是最隹组合,物联网绵密的感测网路建置与通讯传输,将可让有效取得大量数据,打造出具意义的资料库,透过AI的演算後,再经由物联网的应用层让系统做出智慧反映,目前物联网的发展重点为垂直市场应用,因此就近期发展来看,这波AI发展也会在非消费端先产生。


智慧交通

相对於其他产业,交通的智慧化应用一直走得较快,智慧交通包括汽车与基础建设两部分,在汽车方面,今年1月的CES展会中,整合AI的智慧车辆,例如Qualcomm以具备通讯联网、演算优势的骁龙晶片打造智慧车载平台,而透过电子仪表和数位面板辅助,车子会看或听,在CES展上更演示两地联网控制的全自动驾驶模拟,NVIDIA则以超级电脑运算的优势打造自动驾驶蓝图,继与奥迪合作後,也宣布和福斯携手把AI导入未来车款,主攻自动驾驶和车用辅助系统。



图1 : NVIDIA以超级电脑运算的优势打造自动驾驶蓝图,把AI导入未来车款,主攻自动驾驶和车用辅助系。(Source: motor1)
图1 : NVIDIA以超级电脑运算的优势打造自动驾驶蓝图,把AI导入未来车款,主攻自动驾驶和车用辅助系。(Source: motor1)

基础建设也是透过物联网为基础,以AI处理底层感测网路所传回的各类资讯,例如日本现在已开始尝试将AI的深度学习模式导入交通系统,透过路上监视录影机的影像讯号,推算出该路段未来1~2小时的车流量,再将交通讯息提供给驾驶,藉此舒缓交通状况,在商用车的车队管理部分,则是以行车电脑做成驾驶纪录,由AI判断司机的驾驶行为,确保行车安全。


智慧制造

自从德国在2012年提出工业4.0政策後,智慧化就席卷了全球制造业,智慧化必须根基於自动化,而自动化系统在制造领域根基已久,目前多数制造业者都已有一定的自动化基础,也因此智慧化在制造业的启动速度会快於其他产业。


制造业应用AI可分为前後两端,前端指的是制造现场,後端则是云端分析,这两大部分透过通讯技术链接,形成工业物联网架构,AI在制造现场前端主要是用於制程的即时反应与控制,由於制造系统的运作快速,所有的动作因应也必须跟上系统脚步,AI在这方面可透过过去庞大的数据纪录,即时分析出制造状况,以主动控制或被动提醒方式协助设备操作者处理相关事宜。


後台的云端分析系统,则可以强大的AI运算能力分析前端设备传回的资讯,再加上产业链中生态系统的资讯,制定出最隹生产策略,提供给决策者与管理者叁考。


智慧医疗

智慧医疗近年来已多有案例,包括医院本体与行动医疗、长照等,都有医疗机构建置相关系统,AI在医疗的应用主要分为诊断与照护两部分,诊断方面是透过高速的运算单元,快速且精准的分析医疗资讯,提供医师判断病因,例如X光片、电脑断层…等影像资料,一直以来都必须由专业医师查看判断,不过由於大型医院每天的相关资料过於庞大,已造成医师的沉重工作负担,现在的深度学习的AI演算法,可以快速提升资料判读的正确率,再将可能结果提供给医师,由医师做最後决定。



图2 : 深度学习的AI演算法可以快速提升资料判读的正确率,再将可能结果提供给医师。(Source: wired)
图2 : 深度学习的AI演算法可以快速提升资料判读的正确率,再将可能结果提供给医师。(Source: wired)

照护部分也是透过资料的感测、累积与判读,让照护动作更精确周全、护理人员的工作更有效率,例如AI可分析医院安全监视系统画面中病患的动作意义,例如在公共区域跌倒,AI既可即时分辨,并通知护理人员前往协助,长照方面,则可在长照机构或家中的设备中设置AI功能,综合受照护者所有被监测的生理状况,并将分析结果传回医疗机构,降低护理人员的工作负担。


智慧家庭

智慧家庭概念问世已超过10年之久,不过由於过去都是IT厂商主导,产业生态系中其它环节如家电业者的意愿不高,因此市场未有起色,不过自从Amazon开始强化该公司的语音声控助理Alexa软体平台後,智慧家庭的声势再起,Amazon去年推出的Echo Plus已有更强大的智慧型家电控制功能,可以自动搜索附近的智慧型家电进行控制,官方称目前已经有100多个设备,支援通过 Echo Plus 进行控制,中间无需任何的媒介。


由於Alexa目前仍没有中文版本,因次台湾建商所使用的智慧家庭AI语音声控系统,均采用台商自行研发的产品,远雄建设近期发表的二代智慧宅,就与中华电信合作,住户在家中对电器的指令,会传送到位於中华电信机房的云端系统分析语音意义,再将结果传送回家中系统,这些讯号来回看似迂??,不过传送的速度相当快,使用者并不需要等待,由於家庭应用注重隐私,因此目前AI在智慧家庭应用仍以语音识别的控制为主,其它应用必须等待语音控制技术成熟、市场饱和後才会浮现。


**刊头图:(Source: future of life)


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