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落實百工百業創新加值

【作者: 陳念舜】   2024年08月01日 星期四

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受惠於近年來生成式人工智慧(Generative AI, GenAI)題材持續發酵,由 NVIDIA 帶動的AI熱潮,使得台灣在 AI製造供應鏈角色備受矚目。台灣資通訊、電子零組件占有出口比重與日俱增,已超過2/3產品出口集中在電子相關產業,也引發各界對於產業是否會患上「荷蘭病(Dutch disease)」的疑慮。



展望未來地緣政治衝突只會越演越烈,對台灣石化、紡織、機械與汽車零組件等傳統產業受到關稅、匯率的影響固然不言而喻;即使近年來台灣因為人工智慧(AI)題材加持,半導體、電子代工業出口一支獨秀恐也無法倖免,只是名義上的壁壘換成了保(護)費,台積電也為此率先提出「晶圓2.0」的說法避險。


電子代工產業龍頭和碩董事長童子賢則對於近年來因為AI熱潮把台灣捧得太高,飄飄然上了雲端的說法示警,強調:「我們確實是AI重要參與者之一,但不是制定者跟決定者!外界認為台灣是AI中心的角色,其實還少了『代工』兩個字。」


他也期待台灣不只有代工事業,而能有更高附加價值。「無論是製造業或服務業,只要想用更少人力做更多有生產力的工作,其實AI都是一個好幫手。」童子賢認為:「AI就像2000年興起的網際網路一樣,並非單一產品,而是更厲害的背景技術,浸潤到所有產品與服務層面,創造出momo、Netflix、Uber Eats等應用和服務。」


Google前台灣董事總經理簡立峰更早前提醒,在這波AI浪潮中,台灣雖然是第一波受惠者,但除了製造之外,在AI應用場景上的缺乏,將是未來需要面對的挑戰。即使我們投資了許多金錢在生產GPU,但台灣使用GPU的數量卻是屈指可數,這也直接反映了我們在應用場景投資的缺乏,必須從消費者、生產者、政府和其他角度投入,才能支撐這個產業。


若以淘金熱的故事來比喻,NVIDIA可形容為設計鏟子者,台積電則是製造鏟子的人。「現在是賣鏟子的先賺錢,而花錢買鏟子的微軟、Google、Apple、Amazon、Meta等5大網路公司投入大量金額,在購買GPU和興建資料中心上,幾乎買走了90%的鏟子。」簡立峰認為:「任何產品的生命週期,最終都將邁入成熟期。未來用鏟子的會愈來愈多,而製造鏟子的只有一個高峰期。」


尋求AI應用場景 百工百業先行


圖一 : 國科會從今年啟動為期10年(2024~2033)的「晶創台灣方案」計畫,最終為台灣百工百業創新賦能,創造有利於技術研發與產業創新需求的互動機制。(source:國科會)
圖一 : 國科會從今年啟動為期10年(2024~2033)的「晶創台灣方案」計畫,最終為台灣百工百業創新賦能,創造有利於技術研發與產業創新需求的互動機制。(source:國科會)

如今在應用面的進展屢屢突破想像,已展現GenAI可用來提升生產力、促進產業創新的巨大潛力。國科會也從今年啟動為期10年(2024~2033)的「晶創台灣方案」計畫,共挹注3,000億經費時,便強調並非獨厚半導體領域,而是建立GenAI共通雛型工具。


藉此強化與業界、公協會溝通,共同釐清資料、模型分享機制及智慧財產權歸屬等議題;並透過雛型、案例展示等GenAI訓練課程,培育能結合領域知識(domain knowledge)的種子。最終為台灣百工百業創新賦能,創造有利於技術研發與產業創新需求的互動機制;另結合生成式AI,以建構AI產業創新應用生態系發展的機會。


協同AI落地智慧生產 加速廠內轉型應變

根據中華經濟研究院定義目前所稱「AI工廠」,係指將所有工廠智慧化,進行全面自動化和最佳化的工廠營運模式,滿足AI應用在製造業落地後的龐大需求,促使生成式AI從虛擬世界進入實體(物理)世界,全面監控管理生產流程,提升生產效率、資源利用率和產品品質。


其中不僅能自動化完成物料運輸、零配件組裝、產品檢測和包裝等任務,大量縮短生產週期,提升單位時間內的產出量;還能透過大數據分析與機器學習,將生產計畫和資源配置最佳化應用,針對不同產品需求快速調整和轉換,滿足少量多樣化和客製化的市場需求,同時具備高度靈活性。


企業因此可運用AI在虛擬世界模擬各種生產場景,預測和優化生產流程,將顯著提高生產效率和創新能力。AI工廠也可對生產過程的各類數據即時監控和分析,實現對原材料、能源和設備的精細化管理,從而大幅提升產品的一致性和可靠性。


例如NVIDIA執行長黃仁勳在COMPUTEX 2024期間舉辦的主題演講,便以自行車龍頭巨大集團(捷安特)的物流中心為例,便引進由廣運(Kenmec)與合作夥伴宇見智能科技(MetAI)提供的自動化倉儲與物流系統「即時 3D 模擬生成智慧物流場域」,來提高效率又降低風險。


經由MetAI的生成式模型技術,可在不到4分鐘時間內就通過NVIDIA RTX GPU運算後,迅速生成OpenUSD SimReady虛擬倉儲物流環境,將傳統需要278小時的前置作業規劃時間大幅縮短;並透過數位分身模擬的場域,預期能有效減少40%的專案落地時程。未來也不排除將巨大遍布全球多個製造基地的工廠,皆改造成自主程度更高的生產設施;或是透過AI來模擬不同的工廠布局,取得最佳的空間、流程與效率。


最後,AI工廠的全球協作能力可顯著提升供應鏈效率與穩定性,透過雲端運算和物聯網技術,實現全球範圍內的生產協同和資源共享,不僅能提升生產效率,還能即時調整生產策略,有效應對市場不確定風險。


達梭3D EXPERIENCE雲平台 協力打造數位分身


圖二 : 達梭系統強調須先掌握足夠資料,才有機會談AI,進一步發展數位分身(Digital twins)技術。(source:3ds.com)
圖二 : 達梭系統強調須先掌握足夠資料,才有機會談AI,進一步發展數位分身(Digital twins)技術。(source:3ds.com)


達梭系統也在2021年推出基於雲端的3D體驗平台,並強調須先掌握足夠資料,才有機會談AI,進一步發展數位分身(Digital twins)技術,期盼透過延伸虛擬世界去改變實體(物理)世界。即使有NVIDIA推出Omniverse平台來打造AI智慧工廠,也須先有軟體建立內外結構、模擬機器人生產流程的內容,才能聯結AIoT正式生產。


達梭系統台灣資深技術經理許欲生分析目前在製造業發展現況,各領域都有不同軟體,如設計3D CAD、模型分析3D DMU、PLM等,達梭過去10餘年來(2012)則基於雲端的3D EXPERIENCE平台,集中管理旗下或異質來源軟體的所有資訊數據;進而執行電磁、熱、結構模擬分析,打造一個貫穿完整生命週期的虛擬分身體驗。


因此使用者不必每次都要回復到CAD設計之前的網格資料去模擬分析,就能搭建PPR資料模型定義MBOM,並規劃數位化製程,直接利用大數據分析工序和工時;經過3D作業指導輸出,同步工程分配到每個站位,不必擔心後續更改設計版本或夾治具,都能在電腦完成而省時與成本。


由於達梭可容許廠內選用不同品牌機器人或設備依序生產零組件、組裝驗證,模擬找出最佳路徑,透過VR體驗,模擬生產設備空間及稼動率、產能物流動線布局,皆得到真實數據而非圖表,可在實際生產前調整,並將資訊上傳ERP、MES;通過AR/VR在實際生產前體驗,產生用來製造的虛擬分身;最終整合產品資訊和製造流程並加上註解,輸出3D操作手冊。


宜鼎全通路產品與服務 垂直深化AIoT應用場域


圖三 : 宜鼎無論是在軟硬體、通路及產能等面向都已經完備,將AI導入自身擅長的工控市場。(攝影:陳念舜)
圖三 : 宜鼎無論是在軟硬體、通路及產能等面向都已經完備,將AI導入自身擅長的工控市場。(攝影:陳念舜)

工控記憶體模組大廠宜鼎國際(Innodisk)近期也正式啟用位於宜蘭的全球研發製造中心二期廠區,打造為集團的AI核心基地,讓邊緣AI軟硬整合涵蓋的層面更加完備。宜鼎集團董事長簡川勝表示,宜鼎深耕工業市場20年以來,從工業電腦(IPC)儲存與記憶體起家,並隨著客戶需求調整發展重心,從工控領域逐步垂直深化朝向「AIoT」階段邁進,進而投入工控市場AI化及AI應用市場。


「當雲端AI佈建到一定程度後,不落地不行!」簡川勝強調,因此宜鼎從工業儲存跨足至周邊軟硬體整合服務,近年更積極推行品牌升級,以「Architect Intelligence」為宗旨,從市場面演進、產品面變化及商業化落地應用三面向逐步發展,無論是在軟硬體、通路及產能等面向都已經完備,將AI導入自身擅長的工控市場。


也將過往累積的全球 AIoT 專案經驗,延伸到垂直領域的AIoT,積極轉變為邊緣AI解決方案領導品牌推出9大產品服務,成為IPC導入邊緣AI應用落地的重要夥伴。如今布局「純AI」應用著重在邊緣運算領域,包含智慧城市、智慧工廠、智慧交通、智慧零售等產業客戶。


宜鼎總經理室特助張獻文表示:「客製化便是宜鼎最大優勢,須針對各種應用對軟硬體規格的需求都有所不同。」以工控儲存為例,就常需要針對種類繁多的 Chipset、主機板與系統設計等做出相應參數調校;或者在為客戶導入用於 AI 機器視覺的相機模組時,為提升視覺辨識效果,也會針對其應用環境光源、視野範圍、影像品質需求等進行細部的客製化調整。


這些在服務過程中累積的 Know-how,也成為公司獨有的養分。隨著ChatGPT生成式應用爆發之後,正積極往最專長的項目是Edge AI邊緣運算發展,宜鼎2023年AI及智慧物聯網(AIoT)相關產品營收佔比為21.5%,包含PoC(概念驗證)與量產等AI開案量高達1,000多件,看好今年集團營收會較去年成長,AI與AIOT營收占比可望增至3成。


宜鼎旗下子公司安提在躋身成為NVIDIA供應鏈成員之一,名列官網公布的模組化伺服器MGX架構的指定合作夥伴以來,主要應用市場在企業端,AI開案量超過600件,更為宜鼎集團帶來可觀的AI開發商機。


目前營收比較多是來自推論(Inference)機種,去年開始送樣的訓練(Training)機種在今年陸續出貨,預估COMPUTEX之後的AI開案量年成長將增2~3成。不僅能更迅速實踐創新技術,更攜手全球夥伴將旗下產品及AI解決方案高效導入實際場域、規模化部署至邊緣端。


恩智浦首創整合AI學習工具 簡化使用者邊緣部署應用


圖四 : NXP具備NPU與eIQ的開發套件。(source:NXP)
圖四 : NXP具備NPU與eIQ的開發套件。(source:NXP)

恩智浦公司(NXP)執行副總裁暨技術長Lars Reger也在COMPUTEX 2024期間主題演講表示:「NXP多年來透過積極推動工業向數位雙生(Digital Twin)轉型的過程,並提供智慧連結設備,尋找可擴展的軟體平台來解決機器人在感測、連接、安全和保障方面的所有因素;同時賦予這些機器人卓越的感官,大腦中值得信賴、安全和即時的部分,找到以節能方式擴展信任的能力。」


在AI時代,邊緣運算是更須關注的領域,使得原本微控制器(MCU)必須處理的數據越來越多、連接的終端越來越複雜,勢必得提升其效能。恩智浦因此推出新一代MCX微控制器系列家族產品,通過廣泛採用的MCUXpresso軟體和SDK工具套件,提供具可擴展性及突破性功能的產品;加上簡化的系統設計、以開發人員為中心的體驗,提供客戶更強大性能和多元化功能的產品。


基於現今已有許多業者開始提供讓企業訓練專屬AI模型的平台,日前恩智浦也成為首先將NVIDIA經過訓練的低程式碼AI模型「NVIDIA TAO API」,可通過eIQ機器學習開發環境運用一系列預先訓練的模型和遷移學習(transfer learning)整合,再直接部署至恩智浦旗下邊緣處理產品組合的半導體供應商,為AI模型的訓練、最佳化和部署,提供統一平台,讓開發人員可自訂構建人工智慧模型、更輕鬆在邊緣部署,並針對特定用途對進行微調和最佳化。


藉此結合恩智浦在工業和物聯網邊緣創新領域擁有豐富的經驗,以及NVIDIA在訓練與測試AI模型方面具有專業優勢,讓客戶能更加快速、輕鬆地將之推向汽車、工業與物聯網、行動裝置與通訊基礎設施市場,提供創新解決方案。


製造業導入AI 營運優先製造

值得一提的是,根據中經院最新發布「2024上半年台灣採購經理人營運展望調查」,結果顯示有75.1%製造業廠商表示公司無提供相關產品,也未規劃研發、生產或進入相關產品、市場或供應鏈。僅24.9%回報已經或正在準備參與AI供應鏈,其中41.9%仍在「研發設計產品中」、16.2%「已完成研發但仍未量產」,41.9%「已產出且已進行銷售」。


但企業對導入AI營運意願還是頗高,製造業受訪者中約有49.8%回報有評估、規劃或已導入AI相關技術應用於公司營運,目前進度分別為「規劃評估中,尚未導入」(61.3%)、「導入中」 (22.6%)、「導入完成,但未見成效」(0.8%)、「導入完成,已見成效」(2.4%) ,以及「已導入,且持續導入新AI技術與運用」(12.9%)。


進一步觀察製造業導入的原因,以「優化營運流程」61.3%占比最高,其次是「提升營運效率」58.1%與「節省人力成本」50.8%。然而,製造業約有50.2%回報完全沒有規劃、評估和導入AI相關技術,主要原因為「無相關需求」。


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