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邊緣AI應用仍集中於消費性市場,未來發展在邊緣與雲端之結合

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科技產業資訊室 (iKnow) - Gloria 發表於 2020年3月25日

圖、邊緣AI應用仍集中於消費性市場,未來發展在邊緣與雲端之結合

數據驅動的體驗是豐富,沉浸式也具備即時的特性,但是卻不能滿足低延遲的要求,尤其是需要快速反應的應用(例如:自動駕駛)。畢竟,往返於雲端中的數據,來回時間太長,一旦需要即使反應數據所帶來的價值時,其無法承受幾秒甚至十分之一秒的處理時間,這時候在硬體設備的邊緣運算就變得相當重要。

現今許多裝置具備邊緣運算能力,包含:智慧型手機,相機,無人機等,都因為內建AI晶片而能夠迅速處理即時事務。

根據Deloitte預估,幾年前還處於"零"營收的邊緣AI晶片,於2020年將超越25億美元,而且未來幾年的成長率將達20%。其中,消費性市場將佔據邊緣AI晶片市場比例達90%,至於採用邊緣AI產品的企業,包含:工業物聯網、零售、醫療保健與製造業等。

如果以出貨量來看,2020年內建邊緣AI晶片的智慧型手機出貨量可達5億支,平板電腦達7500萬台,智慧音箱達7500萬台,穿戴式裝置達5000萬台,企業用邊緣產品也達5000萬台。預計2024年全球內建邊緣AI晶片的智慧型手機將達10億支,平板電腦達1億台內,智慧音箱可達1.5億台,穿戴式裝置達1億台,企業用邊緣產品更可達2.5億台。


圖、2020年和2024年邊緣AI晶片使用裝置分布
資料來源:Deloitte

麥肯錫的報告指出,隨著AI技術的不斷成長,前幾年企業將焦點都放在軟體的投資上,可是隨著邊緣AI的崛起,硬體又將重新成為流行的焦點。也由於內建邊緣AI的硬體崛起,使得去中心化運算架構又重新流行,畢竟,集中式架構涉及延遲和數據安全性問題。

不過,許多專家認為,即使發展趨勢往邊緣運算前進,但是未來的發展趨勢應該是邊緣AI成為現有雲端運算架構的補充架構。也就是說,雲端中的AI可以與邊緣的AI協同工作。例如:像特斯拉製造的AI電動車。雖然在車輛行駛時,是依賴邊緣AI對即時行車路況進行即時決策,例如煞車,轉向和換車道等。但是當電動車回到家中,並連接到Wi-Fi網路時,會將數據將上傳到雲端中,進一步訓練機器演算法。這就是一種正面循環的模式。

未來可以看到的發展是,AI邊緣晶片市場仍會不斷進步,進而強化硬體產品的功能。再配合著與雲端AI以及機器學習的技術,未來無論是消費與企業市場都將因為這些變化而受惠。(725字)


參考資料:
AI at the Edge Still Mostly Consumer, not Enterprise, Market. IoT World Today,2020/3/19
 

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