很多智能應(yīng)用都必須靠建立AI模型來實(shí)現(xiàn)。然而，很多時候我們不能過度仰賴云端，因此讓裝置本身具備機(jī)器學(xué)習(xí)及運(yùn)算的能力，就成為新的市場需求。更重要的是要讓邊緣到云端運(yùn)算之間能夠緊密連結(jié)并分工合作，創(chuàng)造出最有效率的AI運(yùn)作模式。
 

        若是終端裝置本身就具備推理學(xué)習(xí)的功能，裝置能夠辨識或是偵測分析環(huán)境中的各項(xiàng)參數(shù)，并直接在裝置端建立起屬于自己的預(yù)警模型，整個過程中甚至沒有云端的介入，這樣能讓系統(tǒng)本身具備更快的反應(yīng)能力，并且保持?jǐn)?shù)據(jù)的隱私性。
 

        不過，還是有一些特殊狀況會需要邊緣與云端的相互配合，比方說面臨自然災(zāi)害等大范圍的突發(fā)狀況時，系統(tǒng)可能會有多個參數(shù)同時異常，在這樣的狀況下，裝置終端就會將數(shù)據(jù)回傳到云端，云端再透過多個不同裝置回傳的數(shù)據(jù)快速判斷可能的狀況并下達(dá)反應(yīng)指令。

 

 

        這樣的運(yùn)作概念不僅可以用在異常偵測，在智慧城市中也有非常大的發(fā)揮空間，以無人機(jī)影像識別系統(tǒng)為例：過去系統(tǒng)的概念是，在攝像頭旁邊也就是在無人機(jī)上放置影像識別模塊如TX2，初步辨識的數(shù)據(jù)回傳到云端或邊緣云，運(yùn)算完成后再將信息回傳到控制中心上，過程相當(dāng)復(fù)雜。

 

        在攸泰領(lǐng)先業(yè)界的Ruggon PX-501 (8代i5 8250u / i7 8650u)與Intel openVINO合作的案例中，透過最先進(jìn)的架構(gòu)使AI推論具備功耗極低但是延遲很少的效能，整個解決方案都運(yùn)行在手持平板上，就能不透過讀顯甚至也不用AI 加速卡，直接做影像辨識，這樣的運(yùn)作模式的優(yōu)點(diǎn)就與前述一樣，在時效性、運(yùn)作效能及資安上都能有更好的表現(xiàn)。對無人載具上錙銖必較的電力節(jié)能更具直接效益。

 

        三防加固型平板與車載計(jì)算機(jī)廠商攸泰科技大中華區(qū)業(yè)務(wù)總經(jīng)理林海光認(rèn)為，這種一般辨識由Edge終端快速解決，而需要大數(shù)據(jù)的由云端解決的配合模式，將成為接下來人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的發(fā)展趨勢，而外界也認(rèn)為，這個趨勢將會讓AI 硬件業(yè)者與軟件算法之間，出現(xiàn)越來越頻繁的直接合作關(guān)系。AI 加速卡與新世代的CPU/GPU 優(yōu)化進(jìn)步程度已經(jīng)成熟到可以落地.。2019 的8代Core i + openVINO, 2010 的M.2 2242 Intel Movidius Myraid X 與Google TPU 都不失為好方案,，與Jenson TX2/Nano 這類GPU導(dǎo)向的有所區(qū)別。

 

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