 |
機器視覺平台落實AI+AOI技術願景 (2022.09.24)
在製程階段，則將要求品質應通過全檢、24/7不間斷連續生產。如今不僅導入自動化光學檢測（AOI）解決方案已是標配，還須加入人工智慧（AI）以2D/3D圖像分析為核心的機器學習技術，強化影像辨識功能 |
 |
以人為本&跨域創新 工研院為產業應用新價值指路 (2021.11.29)
根據麥肯錫全球研究院（McKinsey Global Institute）預估，2030年AI人工智慧產值將高達13兆美元，預計每年能為全球GDP成長率貢獻1.2%，其中AI結合大數據、邊緣運算晶片、智慧醫療和無人載具等領域更是明星領域 |
|
搭載晶心RISC-V處理器 耐能智慧邊緣運算晶片KL530進入量產 (2021.11.04)
邊緣運算(Edge AI)方案供應商耐能智慧(Kneron)，與RISC-V嵌入式處理器商晶心科技，今日共同宣布，耐能智慧下世代AI智慧邊緣運算晶片KL530已正式量產，其採用晶心的D25F處理器，它包含高效的流水線、強大的Packed-SIMD DSP 擴充指令及符合 IEEE754 的高性能單/雙精度浮點RVFD擴充指令集 |
|
英特爾的晶片與軟體協助加速5G與邊緣運算 (2021.06.23)
MWC 2021中，英特爾展示多個突破性的網路部署，除了推出Intel Network Platform，亦宣佈在5G和邊緣領域的領先產品組合中增加新產品，重申英特爾身為網路晶片供應商的領先地位，並再次強調幾乎所有商業 vRAN (虛擬無線電接取網路) 部署，都是基於英特爾技術運作之領導地位 |
|
MIC提2021十大趨勢 量子科技與數位轉型成關鍵 (2020.12.15)
資策會產業情報研究所（MIC）15日舉辦《2021高科技產業前瞻趨勢》記者會。產業顧問勵秀玲觀測2021年產業，提出十項重要的趨勢預測。
其十項趨勢如下：
1. 中國「十四五」重科技自主創新：2021年是十四五的第一年 |
|
台灣IC設計產學專家群聚 鎖定RISC-V切入Edge AI商機 (2020.09.26)
由於RISC-V的彈性架構可滿足邊緣AI晶片設計需求，為協助台灣產業切入邊緣AI應用商機，台灣RISC-V聯盟(RVTA)於昨(25)日舉辦2020 RISC-V Taipei Day，邀請RISC-V International執行長Ms. Calista Redmond、台灣RISC-V聯盟副會長暨晶心科技總經理林志明、芯原台灣副總經理徐國程、Mentor嵌入式平台亞洲區經理徐志亮發表專題演講 |
|
掃除導熱陰霾 拉近IC與AI的距離 (2020.09.03)
不論是處理器或終端應用晶片，都面臨散熱的嚴峻挑戰，未來晶片設計也顯現高度整合與智慧化的發展趨勢。 |
|
邊緣持續發酵 AI邁出應用新步調 (2020.07.06)
AI應用需求明確，雲端運算產品紛紛轉向終端運算處理。除了演算法和大數據之外，AI運算能力也變得非常重要。各大晶片廠紛紛開發AI運算晶片，將AI運算從雲端移向終端 |
|
一日購足！台灣打造完整AI產業供應鏈 (2020.06.17)
台灣在發展AI產業時，首重的方向，就是善用自身在半導體與ICT的製造優勢，進而發展出品質與性能兼具AI晶片生產聚落。 |
|
人工智慧長驅直入 邊緣運算漸成產業主導要素 (2020.05.15)
隨著運算資源成熟，邊緣運算將成為所有產業和應用的主導要素。特別是機器人等各種複雜的邊緣裝置，都將加速此一轉變。 |
|
萬物聯網時代來臨 RISC-V生態鏈腳步邁進 (2020.05.07)
RISC-V可學習各種指令集架構的優缺點並進行優化，並具備開源、免費且可擴展等的特性，可讓軟硬體架構的自由度大幅提升。 |
|
AI逐步走向終端 邊緣運算需求大增 (2019.11.11)
邊緣運算在過程中，盡可能靠近資料來源以減少延遲和頻寬的使用。目的是減少遠端運算量，減少異地用戶端和伺服器之間的數據傳輸量。 |
|
人工運算漸向終端轉移 邊緣運算讓AI更有效率 (2019.10.25)
在資料統整與雲端數據搜集時，邊緣運算可以發揮很大的功用。與雲端運算不同的是，邊緣運算是位於最接近資料來源的小型計算中心，主要功能在於收集、儲存、過濾、擷取、簡單的運算，並將處理過的資料與雲端系統進行有效率的交換，使系統變得更加即時、彈性且具有效率 |
|
貼合台灣製造業特色 2019邊緣運算應用將加速 (2019.01.17)
對台灣來說，強AI的集中式運算向來不是台灣製造廠商可觸及的商機，台灣工業廠商過去在製造領域的產品策略，主要以現場端設備為主，因此智慧製造系統的邊緣運算，是台灣製造業的重要機會 |
|
回顧與展望--5個最失望 vs. 5個最期待 (2019.01.16)
CTIMES選出2018年五個最失望的應用與事件，作為對2018 的總結；展望2019年，則是選出了五個最看好的技術應用，在2019年的重點觀察標的。 |
|
AIoT趨勢明顯 邊緣運算將是台灣重要契機 (2018.07.12)
AI發展初期主要由雲端運算主導，但在種種限制因素下，運算任務需要轉移至終端裝置，邊緣運算因而興起，邊緣運算適合台灣廠商的產品策略與市場條件，因此將是台灣在AI的重要發展契機 |
|
整合AI更具智慧 全新型態物聯網形成 (2018.05.08)
AI與物聯網的整合雖未開始，不過就整體趨勢已經確定，現在產業已經從「互聯網+」進展到「AI+」，也就是AI將與各種領域結合，創造出更多加值服務。 |
