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下世代晶片 搭載AI成趨勢

提要

人工智慧發展進入高速成長期 已對軟硬體、商業模式等帶來快速革新 半導體業者積極布局

本文共1905字

經濟日報 范哲豪

近年來人工智慧(AI)發展進入高速成長期,衍生之技術也陸續落實到大眾生活的產業應用。從產業發展來看,AI已對現有的硬體、軟體、演算法、系統、商業模式等帶來快速革新,影響遍及個人、社會、產業、政府,並成為產業或國家競爭力的指標之一。根據工研院最新發布的「亞洲2030前瞻科技調查」報告,未來十年亞洲最看重的前十大技術發展項目中,首位是AI/機器學習技術,也是國家發展的重要關鍵。其中硬體效能更是AI產業重要一環,因此全球半導體業者均積極布局AI晶片相關技術與產品。

以往AI運算多是在雲端上進行,國際大廠在雲端的軟硬體系統在開發上皆大幅領先,使台灣過去擅長的製造業優勢難以進入市場。然而,在低延遲應用需求擴增、雲端傳輸成本過高及使用者隱私考量等因素下,AI推論運算的需求已由雲端逐漸轉移至邊緣端、裝置端上。

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從個人電腦、智慧手機,現在將邁向物聯網 (IoT)與AI科技時代,智慧物聯網(AIoT)相關應用大量興起,掀起新一波典範轉移,其中的AI晶片是關鍵核心,扮演重要技術角色。這些產品需要大量AI運算力,且產品少量多樣,更需要蒐集各式各樣應用情境的大量使用數據,以便在晶片設計上能夠最佳化,使晶片設計也更具挑戰性。

目前在AI裝置端的應用產品主要可分為八大應用,包括:智慧駕駛車、消費性與企業用機器人、無人機、頭戴顯示裝置(HMDs)、智慧音箱、智慧型手機、電腦/平板、智慧監控攝影機,這些應用產品皆對消費者帶來大量新奇且便利的使用者體驗。

舉例來說,安全監控攝影機是這幾年很多新創公司發表的AI產品。由於實際環境當中所發生的突發狀況,常會超出資料庫和演算法所能處理的範圍,雖然可用擴充資料庫來解決,但仍無法面面俱到且缺乏即時性。AI的發展使機器可以根據所見所聞進行自動辨識,甚至是自我學習。應用於安全監控,可以解決影像辨識上無法應變突發狀況的難題,運用AI於裝置端運算,降低誤判率並且拉近甚至超過人眼所能辨識的能力。

不同於過去個人電腦或智慧手機時代有很明確的產品模式,例如電腦的Wintel架構、手機Android或iOS系統等;現今AI裝置端產品強調少量多樣且應用分散,對晶片的要求也大不相同,如AI智慧影像辨識技術可應用在AR眼鏡、街景拍攝、交通流量監控、居家安控攝影機、製造或居家機器人等不同產品上,有些產品存在省電需求、AR眼鏡需要小尺寸封裝、居家消費應用則有價格考量、機器人則需具備高效能運算、出貨數量也不盡相同等,不同應用對AI晶片的規格需求都不同。

AI on Chip下世代晶片樣貌大致可區分為四大特性,第一、需要提升AI運算力與應用彈性;第二、設計與製造上可解決AIoT產品少量多樣的特性,第三、傳統晶片設計架構對AI運算不是最佳,需要新的AI晶片架構導入裝置端,第四、AI晶片已不單看硬體特性,需要透過軟硬整合,達到使用者最佳體驗效果。

為健全即時AI晶片的發展環境,與打造N+1 AI晶片的解決方案,以協助我國在AI產業取得發展地位。經濟部技術處成立「AI on Chip示範計畫籌備小組」,規劃並聚焦產學研共識之技術研發項目及時程。針對「半通用(domain specific)AI晶片」、「異質整合AI晶片」、「新興運算(Emerging Computing)架構AI晶片」與「AI晶片軟體編譯環境開發」等四個議題,制定我國AI on Chip發展藍圖。

除制定相關技術發展藍圖外,技術處也成立「台灣人工智慧晶片聯盟」(AITA,簡稱愛台聯盟),已有超過百家半導體業者共組四大技術委員會(SIG),藉此串連裝置端AI晶片及系統應用。由業界帶頭發展關鍵技術,提供業者交流平台,以促成上下游廠商結盟為AI晶片找到出海口,促進台灣AI產業升級,並構築產業技術藍圖,引領 AI 商機。2020年已促進上下游廠商超過新台幣1億元的投資,並透過補助業者以及技術移轉等方式,協助國內業者開發AI加速器軟硬體產品。產官學研通力合作,為台灣半導體產業再創下個經濟奇蹟。(作者是經濟部技術處產業技術基磐研究與知識服務計畫成員)

經濟部技術處簡介

經濟部技術處整合法人研究機構、產業界、學術界之研發能量與軟實力,促成國家創新系統成員間的科技創新連結,於智慧科技、綠能科技、製造精進、民生福祉、服務創新等領域,開發具前瞻性、關鍵性及跨領域之產業技術,並將研發成果多元移轉落實產業界應用,促進創新研發成果走向產業化與國際化,以厚實產業技術能量,提升產業創新效益。



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