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AIoT應用含苞待放 邊緣推論晶片迎來戰國時代

文‧廖專崇 發布日期:2020/06/04 關鍵字:邊緣推論 AIoT CNN TOPS RNN LSTM Kneo Arm Kneron 神盾 NXP

智慧物聯網AIoT產業的規模至少數十億甚至上百億,邊緣推論晶片未來幾年產業發展潛力十足,也吸引大量廠商投入,不僅比算力、更講求省電。

相較於AI雲端訓練領域的蓬勃發展,邊緣推論則像是一片含苞待放的花園,各式各樣爭奇鬥艷的花朵準備盛開,智慧物聯網AIoT應用破碎化,很少有一個應用可以像過去主流應用一樣每年創造數億或10幾億出貨量的產業規模,每個應用的需求又各自不同;不過,業界估算整體AIoT產業的規模至少數十億甚至上百億,邊緣推論晶片未來幾年產業發展潛力十足。

目前人們生活中的絕大部分應用都需要機器學習(Machine Learning, ML)及邊緣運算解決方案,如語音辨識、人臉識別、符號偵測與定位、車牌辨識等。大多數應用場景需要即時的用戶互動與反應,強調能在地處理解決問題,而毋需將數據傳遞到雲端並進行運算,透過邊緣運算可以降低雲端運算的負擔,也可以解決延遲性、安全性和可靠性的問題。

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