本週熱門活動及免費課程精選（2021.9.8）
除了熱騰騰的精選課程之外，本週🔥IThome 鐵人賽🔥正式開賽！
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❶ 即日起 ~ 9/15 活動報名【 9/16 鐵人賽正式開賽 滿滿贈品等你來領！！！】
微軟今年重本加碼相當熱門的「AI & Data」組，讓參加本組的人有滿滿的贈品領不完！！
　　
🎁人人都有參加獎：Apple AirPods Pro、飛狼戶外野炊組、德國蔡司威士忌杯、Azure限量露營帳篷、價值千元304不鏽鋼保溫瓶、精美收線包隨機抽出
只要報名「AI & Data」組，發文內容半數以上為 AI & Data on Azure 相關，並加 Hashtag #azure，完成 30 日賽事，即可參加抽獎活動，人人有獎！
　　
🎁🎁MVP加碼獎：1000元獎金
合上述規則，Microsoft 現役 MVP 可以額外獲得新台幣一千元獎金
　　
🎁🎁🎁分組冠軍加碼獎：Surface Go 2 乙台，市價13,488元
若 AI & Data 分組冠軍文章內容為 Azure 相關主題，除大會獎項，將額外獲得，Surface Go 2 乙台，市價13,488元
　　
iThome 鐵人賽已經進入第 13 屆，是一年一度的 IT 技術文分享活動，每年會都會有 IT 界各個領域的 IT 人來參加，分享他們學習或累積的知識、經驗。AI 與機器學習技術正在改變世界，基於 AI 的次世代產品與革命性服務不斷出現，有許多想法和應用都相當值得交流，鐵人賽「AI & Data 」組也希望大家來分享你的 AI 與 Machine Learning 學習與實踐經驗。目前也有前幾屆的鐵人賽參賽者在獲獎後出書，將自己的想法透過書籍深化影響力。希望大家都可以來挑戰今年的鐵人賽，分享這個世界的未來。
　　
2021 iThome鐵人賽
報名時間：即日起 ~ 9/15
最後開賽日：9/16
👉立即參賽：https://ithelp.ithome.com.tw/2021ironman

❷ 9/15【Microsoft Azure AI 基礎課程】
📌課程簡介：由微軟專業講師帶您進入 AI 的世界，了解人工智慧的概念及應用，使用 Azure 機器學習製作無程式碼的預測模型，及探索 Microsoft Azure 上交談式 AI、自然語言處理及電腦視覺的功能。
👉立即報名：https://mktoevents.com/Microsoft+Event/290710/157-GQE-382?wt.mc_id=AID3038585_QSG_SCL_547376

❸ 9/15 【自由系統–雲端時代的備份與資料安全】
📌研討會簡介：自由系統讓您從傳統備份解放！ 實現災難下的即時還原、正確備份，安全驗證、符合成本效益的彈性配置、釋放人力管理時間與IT資源。
👉立即報名：https://aka.ms/event_freedom0915

❹ 9/17【Microsoft Power Platform 免費線上課程: Fundamentals】
📌課程簡介：Microsoft Power Platform Virtual Training Day 將涵蓋建置和管理創新商務解決方案須知的一切，讓貴組織做好準備迎接各項挑戰。您將探索如何連接資料以分析即時業務績效、使用自訂應用程式對資料和見解付諸行動，以及自動化工作流程以改進人員在遠端和在辦公室內的工作方式。這場訓練活動將教導您如何針對不斷演變的商業環境建立創新、面向未來的解決方案。
👉立即報名：https://aka.ms/Baseline0917_PP_Foundmental

❺ 9/23-24【移轉內部佈署基礎結構和資料】
📌課程簡介：您將了解如何衡量及評估現有內部部署環境，以做好雲端移轉的準備，探討如何監視基於 Azure 的工作負載並使其最佳化，好讓您充分發揮投資報酬率。您也將了解如何使用 Azure 服務和工具來保護及管理 VM、應用程式和資料。
👉立即報名：https://mktoevents.com/Microsoft+Event/291700/157-GQE-382?wt.mc_id=AID3038666_QSG_SCL_547340

❻ 9/28【Microsoft Dynamics 365 免費線上課程: Activate Digital Selling 】
📌課程簡介：當今日益數位化的世界需要敏捷的電子商務戰略。Microsoft Dynamics 365 虛擬培訓日：啟用數位銷售旨在協助您熟悉行銷、銷售和商務產品，這些工作領域可齊心協力打造無縫的數位購買體驗。您可以立即運用新技能和訓練成果，在客戶旅程的每個階段促進有意義的互動。
👉立即報名：https://aka.ms/Baseline0928_D365

#每週課程精選 #Microsoft #Microsoft365 #Azure #Dynamics365 #PowerPlatform

儘管有望改善車輛和道路安全，但全球車聯網 (V2X) 市場一直在努力騰飛。監管不明確，尤其是在北美和歐洲，再加上源於不同通信協議的互操作性問題 —— 無論是蜂窩車聯網 (C-V2X) 還是專用短程通信 (DSRC) —— 阻礙了執行。

儘管如此，弗若斯特沙利文相信，到 2030 年，將會出現清晰的路線圖。在這一點上，生態系統參與者將解決 V2X 的挑戰，車輛要么可互操作，要么在缺乏監管共識的情況下，遵循共存模式……

邊緣AI 2026將成 IoT晶片發展核心

04:102021/05/02 工商時報 集邦科技資深分析師曾伯楷

隨著智慧工廠、城市等場景對數據分析越發需要精準、即時且大量處理的需求，AI與IoT結合已是現在進行式。在AI晶片助益下，IoT邊緣與終端裝置可透過機器學習或深度學習等技術加值，同時帶出無延遲、低成本、高隱私等優勢，顯示出AI晶片的重要性。預估全球AI晶片產值至2025年將達720億美元。

與此同時，邊緣運算透過AI使終端設備於運行上更加智慧，不僅保有邊緣運算於延遲性、隱私性、連接性、功耗、成本等優勢，並進一步使系統具有主動性與智慧性。若以場景角度切入，邊緣AI相較傳統邊緣運算，其主要帶來的效益包括數據處理過濾和邊緣智慧分析，此也將成為兩技術持續結合的動能。

一、MCU、連接晶片、AI晶片為IoT晶片產業鏈三大關鍵零組件。　物聯網在傳統上多以感知層、網路層、系統層與應用層作為架構堆疊，主要經濟效益雖來自應用層的智慧情境發展，然感知層所需的產業鏈之上游零組件仍是支撐終端場景運作重要核心，其中又以微控制器（MCU）、連接晶片與AI晶片最關鍵。

MCU方面，建立在高效能、低功耗與高整合發展主軸下，IoT MCU現行從通用MCU演化成特定為IoT應用或場景所打造，如2021年3月STMicroelectronics推出新一代超低功耗微控制器STM32U5系列，可用於穿戴裝置與個人醫療設備；Silicon Labs同期推出PG22 32位元MCU，主打空間受限且須低功耗的工業應用、Renesas RA4M2 MCU著眼IoT邊緣運用等。

連接晶片方面，受物聯網設備連線技術與標準各異影響，通訊成物聯網晶片中相當重要的一環，從蜂巢式的4G、5G、LTE-M、NB-IoT，到非蜂巢式的LoRa、Sigfox、Wi-Fi、Wi-SUN等，從智慧城市、工廠、家庭至零售店面皆被廣泛運用，範圍擴及至太空，如2020年下旬聯發科與國際航海衛星通訊公司（Inmarsat）合作，成功以NB-IoT晶片完成全球首次5G物聯網高軌衛星資料傳輸測試。AI晶片方面，隨著智慧工廠、城市等場景對數據分析越發需要精準、即時且大量處理的需求，AI與IoT結合已是現在進行式。此外，Microsoft在其2021年3月舉辦的年度技術盛會Ignite 2021上指出，2022年邊緣運算市場規模將達到67.2億美元，與深度學習晶片市場相當吻合，亦提及市場預估至2025年全球深度學習晶片市場將有望達663億美元。同時，Microsoft認為至2026年全球AI晶片有3／4將為邊緣運算所用，顯示出IoT晶片於邊緣運算的發展將成未來廠商重要布局之一。

二、邊緣AI效益顯著，成長動能仰賴數據處理過濾、邊緣智慧分析。

首先，從邊緣運算定義來看，市場雖已談論數年但定義與類別始終未統一，原因是各廠商於邊緣託管工作的目的不盡相同。例如對電信商而言，初步處理數據的微型數據中心是其邊緣端，而對製造商來說邊緣裝置可能是生產線的感測器，此也造就邊緣運算的分類方式略有出入。另外，例如IBM有雲端邊緣、IoT邊緣與行動邊緣的類別，ARM多將邊緣視為雲端與終端間的伺服器等裝置，亦有個人邊緣、業務邊緣、多雲邊緣等類型。

其次，從邊緣運算類別來看，現行分類趨勢和研究方式尚有以數據產生源為核心，藉由設備與數據源的物理距離作為分類參考，並將其分為厚邊緣（Thick Edge）、薄邊緣（Thin Edge）與微邊緣（Micro Edge）。厚邊緣多用以表示處理高數據流量的計算資源，並配有高階CPU、GPU等，例如數據中心的數據儲存與分析；薄邊緣則包含網路設備、工業電腦等以整合數據為主要目的，除了配有中間處理器外，也不乏GPU、ASIC等AI晶片；微邊源因與數據源幾無距離，故常被歸類為生成數據的設備或感測器，計算資源雖較為匱乏，但也可因AI晶片發揮更大效益。

整體而言，邊緣運算透過AI使終端設備於運行上更加智慧，不僅保有邊緣運算於延遲性、隱私性、連接性、功耗、成本等優勢，並進一步使系統具有主動性與智慧性，在平台管理、工作量合併與分布式應用也更有彈性。若以場景角度切入，邊緣AI相較傳統邊緣運算，其主要帶來的效益提升包括數據處理過濾和邊緣智慧分析，此也將成為兩技術持續結合的動能。

數據處理與邊緣分析於過往邊緣運算時已可做到，並在AI加值下進一步提升效益。以前者而言，數據透過智慧邊緣計算資源可在邊緣處預先處理數據，且僅將相關資訊發送至雲端，從而減少數據傳輸和儲存成本；從邊緣分析效能來看，過往多數邊緣運算資源處理能力有限，運行功能時往往較為單一，而邊緣智慧分析透過AI晶片賦能，進而能執行更為繁複、低延遲與高數據吞吐量的作業。

三、全球大廠搶攻IoT晶片市場，中國加重AI晶片發展力道。

IoT晶片於邊緣運算所產生的效益，使其成為廠商重要策略布局領域，雲端大廠如Google、AWS等紛紛投身晶片自製；傳統晶片大廠如ARM最新產品即鎖定邊緣AI於攝影機和火車的辨識應用、Intel亦投資1.3億美元於十餘家新創AI晶片設計廠商，NXP Semiconductors、Silicon Labs、ST則陸續在其MCU或SoC添加邊緣AI功能。此外，新創企業Halio、EdgeQ、Graphcore皆以AI晶片為主打。整體而言，若以區域來看，歐美大廠聚焦加速AI運算效能，但最積極發展AI晶片產業的則屬產官學三方皆支持的?心，代表性廠商包含地平線、華為旗下海思等代表；台灣則由產業聯盟領頭與聯發科和耐能等重要廠商。

（一）中國產官學助力，2023年AI晶片產值估將逼近35億美元。

AI產業是中國發展重點之一，其輔助政策如2017年《新一代人工智能發展規劃》、《2019年促進人工智能和實體經濟深度融合》，至「十四五」與「新基建」，都將AI視為未來關鍵國家競爭力。各大廠也因此陸續跟進，如百度發布AI新基建版圖著眼智慧雲伺服器；阿里宣布未來至2023年將圍繞作業系統、晶片、網路等研發和建設，騰訊則聚焦區塊鏈、超算中心等領域。

產官學研加重AI的發展力道也反映於AI晶片上，ASIC（特殊應用基體電路）廠商比比皆是。其中，AI晶片布局物聯網領域的廠商眾多，包含瑞芯微、雲天勵飛、平頭哥半導體、全志科技等，主要面向雲端運算、行動通訊、物聯網與自動駕駛四大領域。其中，物聯網領域進一步聚焦於智慧家庭、智慧交通、智慧零售與智慧安防部分，執行語音、圖像、人臉與行為辨識等應用。若進一步聚焦於邊緣運算領域，則以地平線、寒武紀、華為海思、比特大陸、鯤雲科技等最為積極。整體而言，TrendForce預估，中國AI晶片市場有望從2019年13億美元增長至2023年近35億美元。

綜觀中國AI晶片發展，雖有中美貿易摩擦導致設計工具、製造封測等環節較受限制，且開發成本始終居高不下，然而，藉由產官合作以及中國內需市場需求動能，仍能有效支撐該產業成長。若以邊緣運算來看，鑒於AIoT市場持續茁壯，特定應用的ASIC將是重要發展趨勢，尤以汽車、城市與製造業來看，相關場景應用如人身語音行為辨識、人車流量辨識、機器視覺等需求皆相當明朗，預期也將成廠商中長期發展主軸。

（二）台灣人工智慧晶片聯盟積極整合，監控與機器人為邊緣AI應用兩大方向。

台灣廠商聯發科和耐能同樣結合邊緣運算與AI兩技術作策略布局，就整體產業而言，2019年由聯發科、聯詠、聯電、日月光、華碩、研揚等廠商共同組成的台灣人工智慧晶片聯盟（AITA）發展迄今已越趨成形，各關鍵技術委員會（SIG）亦訂定短中長期發展目標。

邊緣AI發展則由AI系統應用SIG推動，其第一階段至2020年著眼半通用AI晶片發展與智慧監控系統應用平台的裝置端推論，2021年則聚焦以裝置端學習系統參考設計，以及軟硬體發展平台的裝置端學習為主，並規劃在2023年能以多功能機器人為主體，發展多感知人工智慧和智慧機器人AI晶片發展平台。

換言之，藉由業界在智慧裝置、系統應用與AI晶片的串聯，短期至2022年都將是台灣邊緣AI大力發展階段，並朝智慧監控、多功能機器人深化，預期此也將帶動系統整合的凌群、博遠，終端設備的奇偶、晶睿碩，以及晶片設計的聯發科、瑞昱等邊緣AI商機；但相較中國廣大內需市場，台灣仍需藉由打造讓晶片廠和系統商充分整合的互補平台，以利降低晶片開發成本，並從其中尋求更多可供切入的大廠產業鏈。

附圖：2019～2023年中國AI晶片市場推估
AI於IOT流程主要著眼數據處理與分析之效
台灣人工智慧晶片聯盟系統應用SIG發展架構

資料來源：https://www.chinatimes.com/newspapers/20210502000153-260511?fbclid=IwAR0zlvUv8MKpcHrbgpa3xRAFaQXaxZuep9TCeZ-75myILNjuDV4SWEIdKZ8&chdtv