Winbond AI TechDay在线研讨会 力助产业掌握AI发展
- 台北讯
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智能化成为全球产业最重要的趋势，在5G、AI、IoT等新技术的导入下，世界将展现截然不同的面貌。不过新世界也意味着新变局，在数据量暴增的未来，既有的IT架构势必无法因应随之而来运算、储存、网安等需求，为了协助设备与系统业者掌握产业技术脉动，厘清市场需求，华邦电子(Winbond)特于5月27日举办「Winbond AI TechDay在线研讨会」，邀请各领域专家，探讨2021年后的智能产品技术与市场趋势。
针对边缘运算的应用与趋势，耐能智能(Kneron)CEO/创始人暨CEO刘峻诚在Keynote「Edge AI Is Key to Post-Covid World」中指出，AI现已成为产业智能化最重要的技术，未来将会深入生活的每一个角落，此一普及化趋势也将对以往的集中式运算架构带来严峻考验，为了优化运作成本与运作效率，系统必须将一定程度的运算效能移至边缘端。
他进一步表示，边缘运算趋势已在发生中，近期的疫情就出现了相关应用，例如医疗院所透过脸孔侦测设备识别身份，降低人员的接触机率。
耐能智能自成立以来，就聚焦在边缘运算技术的研发，其产品兼具低耗电与高运算效能，可以快速实现边缘运算，目前已应用门锁、智能家庭、智能照明等多类型设备，近年来智能化系统在各领域快速落地，智能车、安全监控、制造AOI等应用逐一浮现，未来耐能智能将致力扩展应用范畴，协助各产业快速建构边缘运算系统。
边缘运算已成AI趋势
在「存储器于边缘AI和终端AI的角色」议题中，华邦电子DRAM产品行销部经理曾一峻表示，边缘运算在各类场域的成长已然加速，随着应用的普及，设备内关键零组件的效能、带宽等需求也将同步提升。
为了提升边缘运算的效能，TinyML(微型机器学习)渐受重视，这个概念透过TensorFlowLite将来会大量应用于AIoT架构，并缩短其开发时程，而边缘端运算效能的强化，也将连动影响存储器的规格。
整体而言，在5G modem、Wi-Fi6、AI与4K影像时代，市场必须应用到I/O传输速率至少为2.13Gbps的DDR3/LPDDR3存储器，在带宽需求方面，AI的需求最高，高画质影像居次，SSD、电信数据与Wi-Fi相对较低。针对终端电子产品的边缘AI需求，华邦电也推出搭配不同运算核心的GP-Boots DRAM产品系列，可满足不同领域产品的需求。
另外曾一峻也特别介绍了华邦电的HyperRAM，此款产品诉求低功耗、低脚数与易于应用设计，目前HyperRAM的产品版本是2.0与2.0e两种，2.0版本的带宽为200MHz，2.0e则是将I/O数从原本的8个增加至16个，他也透露华邦电接下来将推出3.0/3.0e版本，提供AIoT市场更高规格的存储器产品。
除了存储器之外，运算单元更是AIoT的核心元件，在这次研讨会中，安谋国际(ARM)首席应用工程师沈纶铭，特别以「物联网设备在 AI 时代的转型」为题，深入剖析该公司的重点布局与相关计划。
沈纶铭表示，ARM作为全球移动运算领域领导厂商，近年开始全力强化AIoT布局。事实上过去几年，已有大量合作夥伴将该公司旗下的产品应用于AIoT的不同领域，光是在2019年，基于ARM Cortex-M的芯片总出货量超过150亿颗就是最佳例证。
针对Edge AI，ARM也在2020年2月率先推出第一套解决方案，其中包括Cortex-M55、Ethos-U55 NPU和Corstone-300，这些产品的效能与功耗，都是专为AIoT的边缘运算所设计。
此外沈纶铭也特别介绍了该公司的Project Cassini，他表示Project Cassini由ARM的生态系、网安设计与标准制定等三大区块所组成，使用者可透过安全的ARM边缘生态系，满足其云端原生软件需求。
沈纶铭最后表示，ARM的强大技术与运算平台推动了智能手机的革命，接下来会将过去累积的技术能量与专业经验移转至AIoT，协助设备商与系统整合业者开发出效能与功耗表现俱佳的产品。
多元AI解决方案问世
在AIoT的网安领域，AI不仅是系统防御恶意入侵的利器，同时也会成为黑客的攻击目标，华邦电子安全解决方案行销企划处技术经理李亚玲在「AI：网安的防御还是破口？」议题中表示，AI是未来企业的重要营运技术，因此势必成为被攻击的重点。
面对AI网安机制的挑战，她认为从最基础的软硬件着手会是最佳方式。其中TrustME安全快闪存储器是耗费的成本较低、导入工序较为简单的作法，华邦电子近期所推出的W77Q与W75F两种Secure Flash产品，即可满足市场需求。
其中W77Q适用于智能家电、车用系统、智能电表等消费领域，另外此产品也符合CC EAL2、ISO 26262 ASIL-C ready、IEC 62443标准，可用于工控系统；W75F属于高安全等级，主要用于企业的电子支付、车联网等场域，此产品符合欧盟的CSA与GDPR标准，更是全球第一颗拥有ISO26262 ASIL-D ready与CC EAL5+认证的Secure Flash，可以缩短设备的安全认证时程，透过这两款Secure Flash产品，企业将可建构高强度网安规格的AIoT系统。
成立于2010年的美商恩倍科(Ambiq)，致力于超低功耗解决方案，旗下产品包括MCU与无线蓝芽SoC。业务处长Eric Chu在「智能IoT终端的未来」议程中介绍该公司的产品布局时指出，2012年推出第一颗RTC(Real Time Clock)产品后，就以相当固定的频率推出新产品，从2014年至2020年，每年都有新品问世，且都以低功耗为主要诉求。
他表示Ambiq MCU的功耗之所以只有市场同类型产品1/8到1/10功耗的主要原因，在于该公司采用了独家的SPOT技术，目前市场上的MCU核心工作电压都在1.2v以上，Ambiq的SPOT平台不仅可将工作电压控制在0.3v，且不会受到杂讯干扰。
目前Ambiq的MCU已广泛应用于穿戴式装置、智能家庭、智能制造等场域，而其超低功耗特色，可协助厂商开发需长时间使用的产品，另外近期COVID-19疫情侵袭全球，已有业者将之应用于智能医疗、线上设备与各种非接触产品需求。Eric指出，随着AIoT系统的落地，低功耗终端设备的需求将快速浮现，Ambiq的MCU将可协助业者打造耗能与品质表现俱佳的产品，掌握新时代商机。
在Ambiq演讲结束后，边缘运算技术领导大厂恩智浦(NXP)也登场，由台湾恩智浦大中华区边缘运算事业群市场行销工程师李宜儒介绍该公司的边缘运算事业群人工智能方案。
李宜儒提到，近年全球开始走向边缘运算，因应此趋势，NXP重整旗下产品线，将以前的SoC分类标准，改为以网通、IoT与工业等三大应用分群，新分类可让NXP工程师在与客户互动时，进一步了解其需求，并累积相关经验，让之后的产品更贴近客户需求端。除了重新定义产品线外，NXP也持续强化其机器学习产品线。NXP在此领域的产品包括硬件、软件与解决方案。
硬件部分主要是SoC，i.MX 8M Plus 与i.MX RT1170则是两大主力产品，i.MX 8M Plus具有高速运算能力与优良功耗表现，i.MX RT1170在性能、可靠度与整合度都有极佳表现；软件部分，NXP的eIQ机器学习软件发展环境，可协助开发者优化MCU和应用处理器(MPU)的开源推理引擎部署工作效率；在解决方案部分，NXP的Turnkey Solution则可让设计人员在不需软件技能的状态下，顺利开发具备机器学习演算法功能的产品。
选择最适化AI关键元件
在软硬件技术同步到位之下，AIoT的发展令人期待。不过要如何从众多关键元件中挑选合适者，建构最佳化AI系统化华邦电子快闪存储器产品企划技术经理黄仲宇在「如何在终端AI方案选择适当之快闪存储器？」演讲中，提出精辟见解。
发展超过半世纪的AI如今已然成熟并已开始广泛被应用于多种场域与应用中，未来市场潜力相当雄厚。根据IDC的研究报告，从2020到2024年，其每年平均复合成长率将为18.4％，届时市场总值高达378亿美元。
如此庞大的市场，各家芯片商、系统商相继投入各式各样不同领域的AI相关应用产品，加速了这场AI开发兢赛。开发者必须依其需求选择合适的存储器，华邦电子能够提供高效能、低功耗、高网安、高品质可靠度与高产品客制化弹性等不同规格与指标的快闪存储器，让客户可从中挑选出最合适客户当前开发之AI系统存储器。
对于Edge AI的运算架构，耐能智能总经理特助暨资深协理杨英廷也上场介绍该公司的解决方案。
杨英廷表示，该公司的方案包括四大层面，一是可跨不同层级的边缘AI芯片，此层面主力产品为具备成本效益和功耗效率，可满足多方需求的KDP系列；二是领先业界压缩技术的NPU工具，此压缩技术的精准度损失小于0.1%，可大幅降低产品尺寸与运算成本；三是可支持ONNX、Keras、PyTorch、Tensorflow、Tensorflow Lite、Caffe的主流AI模型与框架；四是针对工厂、家庭、汽车、零售、监控的边缘AI应用解决方案。
除了上述领域外，耐能智能也开发适用于LW3D FD/FR、人物跟踪、物体识别的架构。在完善的产品布局下，耐能智能的产品具备了强大的应用潜力，在车用领域可用于侦测驾驶行为、行车盲点侦测、车道偏移警示、门锁应用。
在安全监控部分，耐能智能的解决方案可用于人脸识别、人形侦测、特定人物追踪等。另外在智能门锁方面，主要是透过人脸识别功能解锁，即便是带上特别制作的面具，耐能智能也可精准识别。
最后压轴登场资策会网安科技研究所技术总监田谨维，则以「网安与AI相遇后的火花」为题，介绍AI在网安领域的应用方式、问题与其成果。他指出黑客的手法已随各种新技术的出现而快速演进，企业受攻击的频率越来越高，所造成的伤害也逐渐升高，他建议业者可透过AI的机器学习或深度学习演算法，建构出实时且精准的网安机制，用检测、识别IT系统的破口与攻击。
在此同时，外界环境也有可能让AI产生误判，例如耐能智能演讲中提到，有恶意人士戴上面具，让效能不高的AI模型产生误判，对此他认为企业在建构系统时，必须特别注意AI模型在面对不同型态攻击手法的可靠性。最后AI虽可处理巨量数据，不过这些数据会因时间迁移出现变化，企业无法用同一模型对应所有状况，因此定时优化模型，以识别未知的威胁。
综观AI发展趋势，可看出边缘运算已成为各类型产业的系统建构重点，不过趋势虽已底定，但对多数设备供应者与系统整合商而言，AI仍是较为陌生的技术，透过此次在线研讨会，企业将可了解目前AI的技术现况与应用思维，进而选择适合产品，打造最佳化智能系统。
