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AI浪潮再起 台湾IC设计须抓紧商机

DIGITIMES助理分析师胡明杰建议,面对竞争激烈的物联网市场,台湾IC设计业者可以整合其他特定用途芯片或开发设计软件与应用软件,并以专利确保本身竞争优势。
DIGITIMES助理分析师胡明杰建议,面对竞争激烈的物联网市场,台湾IC设计业者可以整合其他特定用途芯片或开发设计软件与应用软件,并以专利确保本身竞争优势。

AIoT将会是未来IT产业的重要商机,台湾业者过去在终端设备的优势,将会延伸到此一领域,不过在资源有限的状况下,台商投入特定领域的IC研发,应先做足功课,并以专利取得竞争优势。

自从AlphaGo在2016年底开始与职业围棋棋士对弈,并接连取得胜利后,AI再次受到全球瞩目,事实上连同这次,AI有三次大型发展,DIGITIMES助理分析师胡明杰指出,1940年就有学者研究类神经网络,并提出多篇论文,不过当时的演算法并不成熟,因此热潮随之消退。1980年代AI浪潮再起,这次的AI演算法加进多层感知器与反向传播演算法,这次的演算法相对成熟,与现在的CNN、DNN、RNN等演算法已相当接近,不过由于当时的数据不易取得,难以形成庞大数据库以供服务器分析;另一个原因则在于硬件,要处理多层类神经网络,装置的存储器容量和运算能力也必须相对提升,不过由于硬件技术有限,模型的建立往往旷日废时,因此AI的第二次发展并未能成功商业化,最后又重回学术单位继续研究。

而这次的AI发展之所以会受到产官学界的高度重视,胡明杰认为包括演算法、硬件、数据量等三大元素都已然齐备。演算法部分延续之前的类神经网络,尤其是2006年,多伦多大学的Geoffrey Hinton教授解决了类神经网络的问题,让类神经网络重新换上「深度学习」的名字卷土重来,成为现在AI领域广为人知的演算法。硬件方面则是处理器运算能力的大幅提升,现在的GPU已可在短时间内处理大量数据并建出模型,加速AI系统的效能。最后则是数据量的增加,从通用概念性的数据如人脸模型,到产业别特定领域的数据如医疗数据,庞大的数据量为AI演算法提供了充足的支持。

做足功课  审慎投入利基市场

卷土重来的AI声势惊人,并被IT业者视为物联网智能化的最后一块拼图,胡明杰指出,AI在物联网的应用,将会是云加端的结构,以运算芯片而言,云端业者竞逐GPU、ASIC、FPGA等方案,且云服务业者如亚马逊、阿里巴巴等亦为潜在进入者,竞争激烈,台湾业者可借力使力,搭着产业巨人发展云加端的生态往终端设备的创新应用发展。

在边缘运算趋势下,物联网的终端设备将具备一定程度的运算能力,其运算芯片除了运算能力外,也会有低功耗、小体积等要求,是台湾IC业者擅长领域,不过胡明杰也表示,要进军此一市场,台湾IC设计业者必须做足功课。

不管是AI或物联网,未来都会走向垂直市场,垂直市场的设备都需要该领域的专业知识,而且这部分市场属于少量多样,IC初期的开发成本摊提时间较长,若投入发展的成果不佳,开发成本将有可能无法回收,这对同为竞争对手的大陆业者来说或许尚可容忍,但对资源有限的台湾业者来说,就会是难以承受之重。

不过终端设备市场仍是台湾业者的重要利基处,因此胡明杰建议台湾业者,除了在投入前要做足功课外,也应该改变产品策略,将自身的产品由IC设计延伸至上层开发设计软件、应用软件或与其他特定用途芯片产品整合等,并以专利确保本身的优势,台湾业者将有机会在竞争激烈的物联网产业中站稳脚步,并同步提升自己的产品价值。


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