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【封面故事】AI推論進駐邊緣節點 影像/語音應用各占半邊天
2018年AIoT(AI+IoT)市場成長驚人,驅動了各種裝置的發展,同時也促使深度學習功能逐漸由雲端轉向邊緣運算,以實現低延遲、低網路頻寬、高隱私、高效率的人工智慧應用體驗。
隨著人工智慧(AI)、邊緣運算(Edge Computing)等技術近年快速發展,智慧家庭這個概念所包含的各種消費性電子及家電產品,都將陸續發生革命性的轉變。最終,由各種家庭設備所組成的人工智慧網路,可能將成為你我看不到的另一個家庭成員。而本地雲端的概念及其相關設備,將是實現家庭人工智慧網路不可或缺的要素。
【市場分析】NAND Flash回跌走穩 SSD供應商再啟新一輪布局
物聯網世代來臨,帶動消費性電子、企業、工業、汽車等市場對SSD的需求急速攀升,為掌握龐大商機,SSD控制IC業者,模組廠皆加大市場布局力道,使勁開發更高效能、更耐用的新款解決方案。
在4K影音、VR、AR以及日益蓬勃的物聯網(IoT)智慧感測等應用趨勢驅動下,無論消費性電子、企業、工業、汽車市場對SSD的需求都急速攀升,加上SSD開始加速朝PCIe介面轉換,為NAND Flash記憶體、控制晶片、SSD模組等供應鏈業者帶來絕佳的成長機會,相關廠商無不卯足全力開發更高規格的新一代解決方案。
【市場分析】從雲到端路迢迢 AI應用開發仍有三大挑戰
人工智慧(AI)是近幾年科技產業最重要的技術發展趨勢,不只晶片業者紛紛布局,許多應用開發商也正努力將AI導入自己的產品。不過,對應用開發團隊而言,AI目前還是一個進入門檻很高的技術,而且相關開發環境還有很大的改善空間。
如何在自家的產品中加入人工智慧元素,是許多應用開發商正在思考的問題。除了智慧音箱、家用保全攝影機等消費性產品外,機器手臂、機器視覺、機台狀態監控、甚至半導體設備等工業領域的應用開發商,也在嘗試將人工智慧導入自家產品,以創造更多附加價值。
然而,人工智慧應用的開發,對許多開發者來說,仍存在極高的門檻。人工智慧的應用開發可分成「雲」與「端」兩大部分。雲指的是雲端資料中心或超級電腦,具有強大的運算能力,負責執行模型訓練工作;端則是指用訓練好的模型進行推論的各種邊緣節點裝置。對應用開發者而言,模型訓練是人工智慧應用開發的起點,也是許多問題的根源。
【技術探勘】開創IoT新局面 邊緣實現智慧工業/交通
邊緣運算是近年來最受注目的人工智慧與物聯網相關概念,該概念將影響實體裝置與資料中心的設計。目前,最重要的兩個應用領域為工業設施與智慧交通系統。利用邊緣運算概念,將使得這兩個應用領域實現更高的效率與安全性。
人們目前最關注的人工智慧(AI)與物聯網(IoT)相關應用發展,都不能忽略「邊緣運算」。以物聯網應用為例,它的概念不僅會影響實體裝置與資料中心的設計,也會影響用來連結實體裝置與資料中心的網路。邊緣計算概念的出現,是為了滿足分散地區處理資料的需求。此種資料處理作業通常是以虛擬化的處理模式為基礎,而此種模式能讓網路設備在配置與使用時,具有更大的彈性。
 
 

 

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