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软硬兼具+顾问谘询 研华协助企业逐步打造AI架构
 

【作者: 研華】2018年07月31日 星期二

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AI是近年来IT产业的焦点,而AI与物联网整合而成的AIoT(人工智慧物联网),未来将广泛应用於各领域,改善人类生活,例如医疗业可透过AI的协助,精准且大量的检视由各类仪器传回的病人生理资讯,协助医师快速进行医疗诊断,或与城市中的安全监控系统整合,解读其影像讯息,并向系统操作人员提出相关建议。


与科技界过去几次的AI相比,这次的AI,原因在於网际网路的成熟,网路的普及产生了大数据,透过足量数据库,处理器将可分析出高精准度的结果,并透过机器学习(Machine Learning)与深度学习等演算法(Deep Learning),达到智慧化功能。


除了网际网路外,运算技术的演进也是AI备受瞩目的原因之一,过去的PC时代,CPU一直扮演主流处理器的角色,由於单一处理能力强,CPU可以快速的依顺序运算数据,然而在物联网时代,海量数据成为必然,核心数量少的CPU已难以负荷如此庞大的数据量,因此拥有庞大核心数量的GPU成为最隹选择。


AI虽被视为各垂直产业未来的主要运作系统,不过其技术仍有一定门槛,要自行研发,需要耗费大量的成本与时间,对此研华推出的深度学习完整解决方案,包括负责训练深度学习模型的训练平台、运用知识模型於现场执行推论的推论平台、方便开发深度学习系统的软体开发工具(SDK)、已完成训练且可直接套用的知识模型、以及专业团队提供的系统规划与技术谘询服务,透过此解决方案,开发者可快速导入AI深度学习系统,将研发资源投注在自身的产业知识。


尽管研华的解决方案已相当完整,不过对多数企业来说,AI仍是相对陌生的领域,因此在导入时,研华透过5大程序,包括1.为企业逐步启动AI架构。2. 进行网路规划与资料储存设计。3. 选择作业系统,并且验证软硬体相容性。4.开发细节功能,如备份、排程管理与扩充性。5.针对上述项目进行系统建置、功能/压力测试,完成上述5道程序,即可开始进行AI专案,由於AI的功能多元、架构复杂,不太可能一步到位,导入时除了购置必要的软硬体之外,研华的顾问谘询也可解决相关问题,让企业发展AI之路更顺利。


研华的AI深度学习完整解决方案在各产业都已有成功案例,例如在交通领域,透过伺服器等级训练平台与路侧推论平台,辨识道路上的车辆类型,资料上传後,研华软体开发套件内的API,可与系统整合厂商的应用系统无缝对接,进而产生精确的车流报表。另一个案例则是公车区的违规停车警告,系统於公车候车亭设置监控系统,当有非公车的车辆要靠近停放时,系统即会发出声响警示,若经警示仍然停放,系统则会将影像资料上传警交云端系统,由警交人员迳行举发


面对竞争日益激烈的产业环境,AI已非未来式,而是现在进行式,透过AI系统的建置,企业将可大幅降低成本、提升竞争力,在AI路上,研华将持续提供各类专业解决方案,协助企业在数位时代顺利转型。



图1 : 一键布署,直觉安装
图1 : 一键布署,直觉安装

研华将於9月7日(星期五) 上午10点至11点,举行研华人工智慧线上研讨会


邀请对人工智慧感兴趣的您一同叁与,报名网址:


https://register.gotowebinar.com/register/8628727953411767043



图2 : 导入AI专案前的准备工作
图2 : 导入AI专案前的准备工作

图3 : 准备流程中必须经历的痛点
图3 : 准备流程中必须经历的痛点

图4 : Advantech x LINKER AI Platform
图4 : Advantech x LINKER AI Platform

图5 : 解决准备流程(1)&(2),高持有成本的痛点
图5 : 解决准备流程(1)&(2),高持有成本的痛点

图6 : 解决准备流程(3),不须耗时烦恼相容性的问题
图6 : 解决准备流程(3),不须耗时烦恼相容性的问题

图7 : 解决准备流程(4),人工智慧平台 App Store
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图8
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