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類神經網路輸入層 在 NeKo嗚喵 Youtube 的最佳貼文
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每個人都想要找到更穩定、更有保障的工作,不過我要提醒的是,要是你沒看今天的節目,到頭來,你可能只剩下一場空。
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
你想因為「眼前」短暫的穩定,而把自己放到更大的危險裡嗎?如果你不想,你可以選擇現在就打開眼睛,開始為自己的未來做準備~
假如你很想要為自己打造不敗的未來,讓自己的求職、轉職之路,擁有更務實的安全跟穩定,我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑~【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
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#微控制器MCU #微處理器MPU #物聯網IoT #人工智慧AI #機器學習ML #微神經網路處理器microNPU #機密計算架構CCA #RISC-V
【多核、異構,MCU/MPU 不一樣了!】
越來越多包含微控制器 (MCU)、微處理器 (MPU) 設備加入數位化行列,且朝「多重處理器」趨勢邁進,每個 MCU 內部都是一顆 CPU (中央處理單元),有些還會配置第二或第三核心負責處理專屬功能,包括從無線電到機器學習 (ML) 等各種任務;而單晶片 (SoC) 架構的挑戰是:平衡元件要求、以更高的效率完成任務,多重核心在這方面將持續扮演重要角色,包括管理通訊、資料、排程等作業也將變得更加複雜,其最大挑戰很可能是如何管理在多重核心元件上運行的軟體。
各界普遍認同摩爾定律與 Dennard 縮放比例定律已近終點,但運算需求的成長速度卻日漸加快,因此,未來將會需要更加複雜的異質化 SoC 架構。與此同時,MCU 與 MPU 的界線越來越模糊,有產業先進認為其中一個主要區別是:工作頻率。此外,MCU 屬於單核架構,專注在控制層面、涵蓋類比輸入與輸出的控制動作;而 MPU 可能是單核心或多核心,專注於處理資料、而非處理或量測類比輸入或輸出訊號,幾乎都會用外部記憶體來存放程式資料,速度屬次要參數。
實際上,高性能的 MCU 已經可以運行作業系統。值得留意的是,RISC-V 市佔率正持續攀升,尤其低階 MCU 領域已逐漸取代 Arm 32 位元 MCU (Cortex-M),恩智浦 (NXP) 則計劃在某些新處理器子系統中將 RISC-V 作為共同處理器。芯科科技 (Silicon Labs) 認為:RISC-V 架構仍在持續演進,相比其他成熟的 RISC 價格,最大的差異是忠誠度、可用的工具、軟體以及新架構在沒有大量測試及實用基礎下的信心度等,其成長性或與成熟度互為因果。
延伸閱讀:
《數位化轉型中的 MCU》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0813/48768.html
#安謀Arm #Imagination #恩智浦NXP #芯科科技SiliconLabs #意法半導體ST
類神經網路輸入層 在 Facebook 的最佳解答
《貧窮習慣和富有習慣是根本差別所在》
有什麼樣的習慣,就會有什麼樣的人生,同樣有什麼樣的習慣,就會有什麼樣的財富。
1、消極心態,讓生活黯淡無光
科裏調查:有78%的窮人想法是非常消極的,他們遇事總喜歡往消極的方面去想,看問題的角度總是消極悲觀,「我真倒霉」、「全世界都是壞人」、「我誰也不信」。
他們把困難無限度的擴大,把個人能力無限度的縮小,結果就是「我不行、我不能、我做不到」、「我買不起」、「我不夠聰明,我讀書少」 ,大腦裏已經輸入了一套失敗的程序,被這些負面信息控制了。
負面心態和信念決定窮人了不敢行動,沒有行動自然就沒有結果,沒有結果,自然就沒有成功。
2、窮人將讀書為視為負擔
科裏調查:窮人有92%的人是不讀書學習的,認為學習是一件很辛苦、很頭疼的事,坐在那裡學習不如讓出去幹活,從來沒有想過,就是因為自己的缺乏知識,才會掉入愚昧無知的陷阱裏,不讀書思維眼界淺薄,看不到長遠的前方。
讀書同時成長自己,成長就是改變自我,改變自我是很痛苦的,不想改變自我是窮人根本原因。要想成功必須先成長,成長來自於每天不斷的閱讀和自學。
3、窮人投機心理,渴望一夜暴富
科裏調查:52%窮人的人每周參加一次體育賭博,購買各種彩票,夢想著有一天巨額獎金砸到自己頭上。
窮人思維即渴望成功,又想追求不勞而獲,世上沒有發橫財的這種事,積累財富是需要一個時間過程的,需要投入精力和不懈的努力,成功的道路上是堅持下來的人。
而那些白手起家的富人,他們不追求一夜暴富,不喜歡投機,94%的人不買彩票,而是不斷培養追求夢想和目標的習慣。
4、窮人追求安逸生活,過多沈迷於電視手
科裏調查:77%的窮人每天看電視、玩手機,時間超過2個小時以上 ,網際網路和手機的興起致使了很多的人,一天消耗在手機看視頻、打遊戲時間,長達10多個小時以上。
富人他們是利用這些時間來創造價值和收益。羨慕成功人士人前光鮮亮麗的一面,不曾想這些人背後付出了是多少努力。
5、窮人擁有不良的人際關係,和什麼在一起你就成為什麼人
科裏調查:96%的窮人喜歡與消極、懶惰、好吃喝玩樂、酗酒的人交往。
科裏這麼個法則是這麼說的:你身邊15個人的收入的平均值就是你的收入。和什麼樣的人為伍,你就會成為什麼樣的人。
6、生活沒有目標,得過且過
科裏調查:95%的窮人沒有任何的生活目標及規劃。成功的起點在於我們對未來生活的一種憧憬嚮往,人生藍圖能幫助我們確定自己的長遠目標,沒有人生藍圖和長期目標就成了秋日的落葉,漫無目標隨風飄落。
7、不良的生活習慣、給身體健康帶來危害
科裏調查:77%的窮人從不鍛鍊身體,每天吃一些熱量超過300卡路里垃圾食品。
為了省時省力,經常去快餐店吃一些高油、高脂、高鹽、高糖的垃圾食品,貪圖重口味帶給他們的食物快感。
懶惰的習慣也讓他們不喜歡運動,喜歡宅在家裡追劇刷手機,體重瘋狂飈升,過多脂肪堵塞血管,發生各種心腦血管疾病,癌症,高血壓等身心疾病。
這些貧窮的習慣是否讓你感覺到似曾相識,不用擔心下來我們會詳細的講解,如何改掉身上的這種貧窮的習慣。
貧窮的習慣阻擋了前進的腳步,改變人生的關鍵就是要改掉舊有的貧窮習慣,用嶄新的富有習慣取而代之。
富人的富有習慣引領他們走上了通往成功的道路
1、富人關心自己的身體健康,健康的身體是創造財富的本錢
①富人堅持運動,體育鍛鍊補充能量
運動會促使身體產生內啡肽、多巴胺和血清素釋放,一些化學物質的協同作用會讓身體的負面情緒轉為正面的情緒,只要堅持運動,負面情緒很難上身。
當壓力來襲,下丘腦會增加腎上腺素和甲狀腺素分泌,這些腺素會促使心跳加快,通過運動快速釋放這些物質,進而減少壓力。
76%的富人每星期至少有4天會花20~30分鐘做有氧運動,比如跑步、慢跑、健走、騎自行車、游泳等等。跑步、慢跑或健走並不花錢,任何人都可以效仿。
②注重飲食健康
75%的富人科學的搭配飲食營養,不去快餐就餐,快餐食品高油、高脂、高鹽、高糖,容易引起肥胖等健康問題。
③保證充足的睡夢
98%的富人每天平均睡眠都7個小時以上,好睡眠能讓身體快速得到恢復,補充體力和能量,身體更健康,腦力更充沛。
如果每天睡眠不足5個小時,身體的損害是巨大的,會造成早亡。
2、富人每天閱讀,不斷精進自己
每天學習新知識就等於重塑自己的大腦,在這個過程當中會啟用新的神經元,神經元之間建立彼此的接觸,擴大了腦容量,增加了智慧。
在富人當中,有85%的人每個月至少閱讀兩本書,88%的人每天至少閱讀30分鐘。
他們讀什麼?51%的人讀歷史,55%讀自我成長類書籍,58%閱讀成功人士的自傳,從這些傳奇人物的故事裡吸收人生教訓,吸取謀略與智慧。
馬雲最愛看的人物傳記就是胡雪岩,胡雪岩的傳奇故事讓他受益匪淺,也是他今天成為這樣敏銳的洞察中國商業規則的原因之一。
3、富人注重建立高效人際關係
白手起家的富人,他們會把大量的時間和精力去建立高效的人際關係。
86%的富人會去結交能夠幫助自己實現目標夢想的人,為將人際關係的新生嫩芽培養成參天大樹,他們會利用一些互惠原則。
在人際交往過程中,通過細節保持和朋友客戶的不斷的連接和互動。比如在節假日和生日會送上禮物和祝福卡,人對於能記住自己生日的人,都通常懷有好感和感激之心。
富人注重去瞭解重要客戶活中的關鍵時刻,婚喪嫁娶,生病、事業挫折、家庭成員的意外,他們會隨時保持聯繫,建立一份完整的人脈檔案,人都是有感情的,一旦對方為你付出很多關心,對方會想方設法的去回報一方。
4、富人會設定宏偉的目標
55%的富人會花上至少一年或幾十年的時間追求某一個目標,目標就像深夜在大海裡航行的指路明燈,永遠讓你朝著一個方向不斷前行,當偏離航道的時候再糾正過來。
成功人士有著非常明確的目標,他們清楚知道他們每天應幹什麼,不該幹些什麼,十年磨一劍,水滴石穿,不斷地深挖一口井。
目標催人奮進,富人會給自己設定一個人生藍圖,「10年、15年、20年希望中的理想生活是什麼樣?未來擁有什麼樣子的收入?房子?開什麼樣的車子?下班週末假期都應該做些什麼活動?
制定一份完整的人生藍圖,把夢想和目標列成一份詳細的清單,每天會圍繞著這個清單去實現人生的目標。
5、富人充滿激情
82%的富人堅持做自己感興趣的事, 興趣就像是一個開關,一旦打開,人們就獲得了堅持不懈的能量,而堅持是所有成功人士的頭號特質。
稻盛和夫說過:「你想獲得成功和幸福,前提是必須熱愛自己的工作,熱愛工作中充滿了激情」,熱愛燃起激情,激情是一份自我燃燒的動力。
6、富人相信自己
79%的富人堅信自己能夠擺脫貧窮,從而躍升到中產階級,成為富有階層。90%的富人不相信命運,他們認為命運掌握在自己的手裡。
洛克菲洛給兒子的一封信里反覆強調,「一定要相信我能做到「 他最討厭下屬的一句話就是『「我做不到」,他告訴兒子每個人邁向成功的第一步,就是要「相信自己,相信自己一定能夠成功」,「我會成功」支配著各種思考過程,成功的信念激發自信的心智,創造出獲得成功的計劃。
7、富人懂得控制情緒
81%的富人養成了控制憤怒、嫉妒、埋怨和仇恨等負面習慣,他們是自己情緒的主宰者 ,知道負面的情緒會導致糟糕的決定和後果,他們十分的忙碌,不允許自己沈溺於悲哀、憤怒的壓抑之中,他們會用積極的行動,驅除心中的悲傷。當問題出現的時候,他們會去參加一些建議性的活動,進行自我提升和完善。
8、誠信是最好的招牌
85%富人堅持說真話 ,堅守和執行承諾,一個誠實的人才能獲得別人的信任,而信任是成功和穩定人際關係的基礎。
富人不依賴於命運的安排,相信自己的命運掌握在自己的手裡,圍繞自己的人生藍圖,來安排和設定自己的目標習慣的養成。
人每天活動當中有40%的內容都是習慣的產物,習慣是神經系統的一個自然反應,習慣形成以後,大腦進入省力模式,良好的生活習慣對我們的健康、效率,財富、幸福都產生了巨大的影響。
1、建立習慣覺察表,記錄自己每天習慣行為
習慣從覺察開始,我們需要對舊有的壞習慣有一份覺察,如果沒有覺察那改變來是非常困難的。
當我們嘗試改變一個習慣時,大腦會產生反抗,結果新的習慣在幾周之後就可完全瓦解了。
花兩天的時間,記錄從起床開始到入睡前每一個習慣,記錄內容是序號和習慣行為。
2、評估自己的習慣,重新認識自己
你的習慣進行評估,在好習慣後面添上加號化「+」,壞習慣後面化「—」號。
通過習慣評估表我們已經清晰了哪些是自己的好習慣,哪些是自己的壞習慣,改變習慣意味著要把壞習慣連根拔起,重新培養新的好習慣。
3、富有習慣跟進表,鞏固新習慣
已經清晰了哪些是貧窮習慣,哪些是富有習慣。
開始擬定自己的一份富有習慣清單,這份清單的項目成為我們日常活動的一部分,清單以一周、一月位單位時間,每天晚上給自己一天行為進行檢測和總結,為什麼沒做到,沒做到的原因是什麼?第二天重新調整行為,對做到的新行為給予獎勵,一月做到20天堅持運動,獎勵自己去看場電影等,一定要有獎勵過程,新習慣才更容易養成。
4、新習慣養成,練習慣的捷徑
①新舊習慣的合併,更容易培養出新習慣
舊有的習慣非常牢固不是一朝一夕就能去除的,只有在舊有的習慣的基礎上添加一些新有的習慣。
比如每天都有喝咖啡的習慣,同時想增加一個喝白水的習慣,只要把咖啡杯放在飲水機上,飲水機就成了喝白水的一個觸發物品,大腦想喝咖啡的時候,你就會拿起咖啡杯,看到飲水機就提醒自己要喝一杯白水,用這樣子的方法只需要幾天時間就能培養起喝白水水的新習慣。
②限定人際交往對象和環境
和什麼樣的人群在一起,你就會被激發出什麼樣的行為習慣。
和一些菸鬼在一起,你就別想戒菸。想要減肥就不要和一些吃貨在一起,他們只是會勸你不停的吃啊,喝啊。想要減肥就進入到健身圈裡,通過運動節食進行減肥。
如果想養成一些讀書和閱讀的習慣,那就進入到一些讀書會的環境當中,和一群愛讀書的人在一起,他們的行為習慣會引發你去拿起書來閱讀。
③從微習慣開始,微小到不可能失敗
微習慣小到不需要你耗費一點意志力,輕而易舉就能完成的事,習慣越小越能完成,比如看兩分鐘書,做兩個伏地挺身,一個動作行為開始之後,在不知不覺中就會加大行為量,做兩個伏地挺身之後,身體會有自覺的想多做的慾望,在固定的時間做固定的事,形成一個自動化反應。
④架空壞習慣
在壞習慣之間設置障礙 ,增加執行習慣的難度,如果在看電視的過程有喜歡垃圾食品的壞習慣,不買零食或者是把零食換成乾果。
晚飯後有喜歡打遊戲的壞習慣,那就把電腦搬搬到地下室去,或者不交寬頻費。通過一些阻礙,慢慢的戒掉我們的一些壞習慣。
如果我們養成了富人擁有的生活習慣,那前進的道路只會是通往一個地方——充滿了機遇,成就、財富、健康、幸福的人生。
富有成功習慣的養成並不是簡單,那些白手起家的富翁們,平均要12年才能積累起財富,我們必須花時間並且堅持不懈的前行。
蹺蹺板的一端是富有的習慣,另一端是貧窮的習慣,最重要的是讓蹺蹺板正朝正確的方向傾斜,也就是讓富有的習慣壓住貧窮的習慣,通過控制自己的習慣,我們能夠變得更加強大,對人生更有掌控感。
——托馬斯科里
類神經網路輸入層 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
AI強勢來襲 物聯終端運算需求急遽增溫
2021-03-10 11:55 聯合新聞網 / CTimes零組件
【作者: 王岫晨】
物聯網正帶動人工智慧走向終端裝置,在後疫情時代,企業對物聯網 AI 的投資與布局動作頻頻。Arm 主任應用工程師張維良指出,我們可以很明顯看到四大趨勢如下:
新冠疫情加速 AI 部署
根據 Arm 於 2020 年 8 月與<<麻省理工學院科技評論洞察(MIT Technology Review)>>合作、針對來自 12 個不同產業的 301 位 C Level 的科技專業人士進行的訪談報告顯示,超過 62% 的受訪者表示,他們正在投資並使用 AI 技術。來自大型企業組織(年營收超過 5 億美元)受訪者的部署率較高,接近 80%。較小型的企業組織(營收低於 500 萬美元)的部署率則為 58%。1/3 的受訪者表示,2020 年新冠疫情的爆發加速了他們在 AI 策略上的部署。
企業組織正在提高對 AI 的投資
超過一半(57%)的受訪者看到他們的 AI 預算在過去三年內提升,且接近四分之一的人表示,他們在 2016 年到 2019 年間,年度 AI 支出最少增加一倍。其中,大型企業在 AI 支出的增加更多,73% 來自年營收超過 5 億美元的企業組織受訪者的預算都有增加,有近三分之一的受訪者預算甚至提升超過 100%。這些投資加碼反映 AI 對企業營運持續成長且普遍的影響。
超過半數企業將 AI 部署在終端裝置或邊緣運算
儘管對於已經使用 AI 的企業組織,雲端運算是他們最喜歡的基礎架構,不過在越來越需要極低延遲的數據存取,以及終端/邊緣處理能力的應用上,為了兼顧成本效益及運算效率,越來越多應用將往數據產生的來源靠近,邊緣運算或是將資源擺在更靠進存取它們的裝置的地方,相關的部署將急起直追。
對應軟硬體攻擊與保護個資/隱私的需求
AI 對幾乎所有商業與社會活動層面的衝擊持續擴大,讓企業領袖必須正視 AI 能否在負責任的規範下使用。消費者一方面對於交易與運作流程中藉助 AI 的接受度越來越高,但也期待企業能在公平的、高道德標準,並能顧及永續發展的條件下使用這項技術,特別在個資的搜集。因此在邊緣運算上,也衍生出對應軟硬體攻擊以及保護隱私等運算能力的強烈需求。
物聯網 AI 應用將聚焦於「3V」
根據 Arm 與 Strategy Analytics 合作的報告顯示,多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域:基本控制(開/關)、測量(狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等)、資產的狀況(所在地點以及狀況如何?),以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控,可參考圖一。
而終端 AI 可以在三個核心領域提供價值,而它觸及的許多物聯網領域,遍及 B2B 與 B2C(企業對消費者)的應用:震動(Vibration),語音(Voice)與視覺(Vision)。
震動
包含來自多種感測器數據的處理,從加速計感測器到溫度感測器,或來自馬達的電氣訊號。它可將智能帶進 MCU 中的終端 AI 的進展,產生不同應用領域,包括溫、濕度、壓力檢測、物理檢測(如滑倒偵測)、物質偵測(如漏水、漏氣)、磁通量偵測與電場偵測等等。運用震動分析的預測性維護(PdM),在旋轉型機器密集的製造工廠裡相當常見,可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。此外,磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器,測量液面的高低。
語音
語音啟動在智慧家庭應用中很常見,例如智慧音箱,而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞,如電視、遊戲主機與其它新的電器。在工業環境中,供車床、銑床與磨床等電腦數值控制(CNC)機器使用的電腦語音引擎正在興起。語音整合在車輛中也相當關鍵,因為語音有潛力成為最安全的輸入模式。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統,進行大量投資。其他車用的應用包括語音輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集,以及選擇廣播電台頻道,甚至拋錨服務與禮賓服務等。
視覺
終端 AI 提供視覺領域全新的機會,特別是與物件檢測及辨識相關。包括觀察生產線的製造瑕疵,以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其它實例包括農業應用,例如依據大小與品質為農產品分級。曳引機裝上機器視覺攝影機後可即時檢測出雜草、分類其種類、分析其對農穫的威脅、進而客製化除草解決方案。在工業上,包括利用熱顯影來監控互動機器零件的溫度,讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置,可以長期檢測微細的變化,觸發排程系統,自動採取適當的行動來預防零件故障。
推動物聯網運算需求
隨著物聯網與 AI 的進展以及 5G 的推出,更多的終端智能意謂小型且成本敏感的裝置,會愈來愈有聰明、功能也愈來愈強,同時因為對雲端與網際網路的依賴較小,也將具備更高的隱私性與可靠度。因此,Arm對於MCU核心,也 透過新的設計為微處理器帶來智能,降低半導體與開發成本,同時為想要有效提升終端數位訊號處理(DSP)與機器學習能力(ML)的產品製造商,加快他們產品上市的速度。
TinyML
微型機器學習(TinyML)的崛起,已經催化嵌入式系統與機器學習結合。它捨棄在雲端上運行複雜的機器學習模型,過程包含在終端裝置內與微控制器上運行經過優化的圖型識別模型,耗電量只有數毫瓦特。受惠於 TinyML,微控制器搭配 AI 已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識(例如,自然語言處理)、影像處理(例如物件辨識與識別),以及動作(例如震動、溫度波動等)。啟用這些功能後,準確度與安全性更高,但電池的續航力卻不會打折扣,同時也考量到各種更微妙的應用。
簡化程式碼的轉移性
把AI函式庫整合進 MCU,將本地的 AI 訓練與分析能力插入程式碼中是可能的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其它終端嵌入式裝置取得的訊號,導出數據的型樣,然後從中建立模型。Arm Cortex-M55 處理器與 Ethos U55 微神經處理器(microNPU),利用像 CMSIS-DSP 與 CMSIS-NN 等常見API來簡化程式碼的轉移性,讓 MCU 與共同處理器緊密耦合以加速 AI 功能。透過推論工具把 AI 功能放在低成本的 MCU 上實作,並符合嵌入式設計需求,如此一來,有 AI 功能的 MCU 就有機會在各種物聯網應用中,讓裝置的設計改觀。
附圖:圖一 : 多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域。
圖二 : 不同應用對於機器學習的採用比起以往更盛。圖為Arm運算方案的對應圖。
資料來源:https://udn.com/news/story/6903/5307140?fbclid=IwAR2eJEJFLD1DFifJHQNbTkWEAjQSKBk3UFlM3whrk9T69h9tNXIw3geMQ8U