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AI应用渐趋多元
落实智慧愿景

【作者: 王明德】2018年03月19日 星期一

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人工智慧(AI)这两年成为全球科技产业最热门的议题,根据工研院IEK的报告指出,目前的AI应用多以云端运算为主,原因在於深度学习所需的运算资源非常庞大,造成需要大型资料与运算中心才能支应这些运算需求。


然而,AI的普及最终仍需渗透到行动与终端装置上,而这种边缘运算架构,仍有「低功耗的运算晶片」、以及「适用於终端的轻量化演算法」等二项技术挑战待解。


低功耗AI运算晶片已是全球半导体产业的发展焦点,各种解决方案不断浮出,各自拥有适用情境与优劣势,演算法的轻量化,则需使用压缩技术将庞大的演算法模型精简化,以供终端使用。这些技术与服务,是目前国际领导大厂与新创企业所积极发展的目标。


至於未来AI的发展,IEK认为将会走向人工智慧即服务(AI-as-A-Service)与物联网平台(IoT Platform)的结合,AI应用平台、AI演算法与AI感测晶片会是三位一体,台湾业者则可从AI应用系统与平台架构出发,并掌握该应用相关之AI演算法发展,再由AIoT终端零组件及联网设备的产业优势切入,如感测晶片、光学模组、触控面板、匣道器等,建议提升这些关键元件的功能,整合人工智慧技术发展硬体上的软体模组,推出高附加价值的AIoT机器元件,增加台湾在AIoT的核心竞争能力。


目前来看AI与IoT的结合,进化为AIoT已是大势所趋,由AI所引领的第4波科技创新正在发生,不论是既有产业的转型升级,或是新创企业的突破创新,AI都将是发展关键,如果能有效运用,产业就能提升竞争力。


制造业AI化IT与OT并进

制造业的AI应用可分为两部份,在IT端,台湾的AI优势在於制造业的终端资料、各类型资料库(先进制造、健康医疗等)及半导体核心运算技术等,应运用优势扮演垂直整合或生态系领导者的关键伙伴,同时透过智慧系统与服务,可??提升制造业附加价值创造,强化供应链管理与带动新需求,也能提高服务业劳动生产力,创造新型态科技服务模式。例如,从生产过程中撷取的各种资料,分析问题所在或可改善的地方,达到提升良率、优化制程、缩短生产周期等效果。



图1 : 台湾的AI优势在於制造业的终端资料、各类型资料库等,应运用优势扮演垂直整合或生态系领导者的关键伙伴。(Source: Redline)
图1 : 台湾的AI优势在於制造业的终端资料、各类型资料库等,应运用优势扮演垂直整合或生态系领导者的关键伙伴。(Source: Redline)

在OT端则以工业物联网的应用为主,未来制造业将以工业物联网作为运作骨干,智慧制造要求系统设备从接单、生产、出货均可以100%自主化生产,工业物联网建置的主要目标,是透过感测技术撷取设备数据,传输到最上层的管控平台,用以掌握现场设备状态,并制定出最隹生产策略。


AI与工业物联网结合後,最上层的应用与第一层的设备端都会有运算能力,上层平台主要让AI计算大量制造数据後,建立出最隹化的制程模型,终端设备则是在即时性需求较高的制程中,让AI可以经由深度学习做出精准动作,例如视觉检测中,就可将AI与视觉感测元件结合,让设备可以自行判断产品品质是否合格,再结合机器手臂,就可让脑、眼、手合一,达到设备智慧化的愿景。


AI协助医疗加快智慧脚步

AI在医疗的应用可分为医疗与医护两大部分,医疗方面目前主要是透过AI分析庞大的医疗数据,协助医师的诊断,例如透过大数据与AI,判断医疗数位影像,目前的医学影像主要作为医师的诊疗判断,这两年渐受IT产业瞩目的机器学习技术,也开始被尝试应用在此一领域。


透过机器学习,将可分类病患和健康身体状态的连结程度,目前已有医学机构积极将AI应用於医疗影像的判断,例如以功能性造影确认脑部的活化状态与疗程能否改善脑部的功能,另外结构性造影则可确认特定脑区的体积大小,便於相关疾病的萎缩程度判断。



图2 : 透过AI分析庞大的医疗数据,可协助医师诊断。(Source:HOB)
图2 : 透过AI分析庞大的医疗数据,可协助医师诊断。(Source:HOB)

在医护方面,则可透过具备机器学习能力的聊天机器人,能提供医疗照护者正确、及时的资讯及建议,改善临床医师与专科医师的互动模式,创造无缝的医疗资讯分享环境,将是协助指导病患照护并提高效率的利器。随着涵盖的医疗照护层面更广,有极大潜力落实提高病患照护品质的目标。


善用AI技术 舒缓交通壅塞

交通系统应用AI已有一段时间,目前主要用於分析车流,舒缓塞车现象,这类型应用是分析运算道路上监控系统影像中的车流状况後,再控制红绿灯、匝道管制灯号??解交通,未来则会结合深度学习、影像侦测及自动驾驶等资讯科技,让交通监控系统变得更有智慧。


公路总局为配合高速公路部分易壅塞路段,规划替代道路,早已在省道公路建置各种路侧设施,包括车辆侦测器(VD)、闭路式电视摄影机(CCTV)、资讯可变标志(CMS)、气候侦测器、自动车牌辨识(AVI)、影像事件侦测系统(IID)等,并且在所属的养护工程处成立交控中心,负责路况资讯的搜集、发布、反应。


目前省道公路VD的布建距离平约达5~10公里,且仅能收集「定点」的行车数量及行驶速率,无法提供更完整的「线段」资讯,过去也曾利用公路客运上的GPS所回传的资讯,但由於客运有班次及路线的限制,还是无法达到全面性的资讯收集,未来希??能透过e-Tag Reader装置,提供更全方位的交通资讯。


AI打造新物流愿景

AI技术在物流领域的应用包括集货线路优化、货物配装及送货线路优化等,是配送系统优化的关键,国外将配送车辆调度问题归纳为车辆路径规划、车辆调度等部分,应用AI的运算能力,解决上述问题。


此外具有AI功能的硬体机器人,也逐渐应用在物流的仓储和装卸流程,这些机器人具备感知、判断和自行解决物流问题的能力,例如透过内建视觉识别技术给机器人,让机器人可以在货架上快速拣货,在多品项、不同外观形状的拣货流程中,具有图象识别系统和多功能机械手臂的机器人,每到一种物品托盘就可根据图象识别系统判断的物品形状,采用与之相应的机械手臂抓取,再放置到搭配托盘上。


随着网际网路、电子商务的发展,消费者的需求逐渐转为多样化和个性化,企业的订单处理也呈现出「多品种、小批量、多批次、高时效」的特点,特别是「新零售」概念的推出,对仓储系统的智慧化、弹性化提出了更高的要求,AI的发展,将加快仓储物流业的智慧化升级。


**刊头图(Source: FactorDaily)


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