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科工館全新常設展:「啟動創新實驗場」科技任務破關秘笈

趙軒翎
・2017/04/14 ・4467字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 501 ・六年級

本篇文章由工業研究院贊助,泛科學策畫執行。

如果你真的受夠了排隊排超久,好不容易進展場還得跟手持各種鏡頭的熱情攝影師和模特,一起搶著跟公仔拍照殺底片的展覽。就讓 J 編來推薦你一個可以揪親朋好友一起,動手玩平板、動腦解習題的超值展覽。

工業研究院和高雄的國立科學工藝博物館聯手打造「啟動創新實驗場」常設展,讓參觀的大小朋友可以跟現場的 34 項創新科技互動。就跟著 J 編先來現場體驗一下。

還沒進到展場裡面就會被展場左邊的機器人大大所吸引,這隻機器人不僅會幫你倒咖啡,還可以跟你一起下西洋棋。工研院的智慧視覺系統機器人,用深度視覺感測空間位置,再控制機器手臂倒咖啡和下棋。

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進入啟動創新實驗場變身為美少女戰士創新小尖兵之前,要先在櫃台領取研發紀錄簿。這次可不是什麼校外教學學習單,而是一人一台平板電腦!基本上只要國中以上,就能用身分證件借到一台。準備好研發紀錄簿的小尖兵會先被帶領到「實驗基地」,讓大家熟悉手中平板的操作方式。

酷炫的研發紀錄簿,其實拿著整場還是有點重量的。圖/作者攝影

在展場中使用研發紀錄簿的方式其實蠻簡單的,大致上有以下三種狀況:

1. 看到啟動創新實驗場 logo 的平台,將研發紀錄簿平放上去
2. 看到地標形狀的展座時,將平板以「鏡頭向外」的方式放入浮空投影幕右邊的插槽中。

畫面右方的就是所謂的坐標形狀展座,會出現在之後的【循環天地】展區,只要將平板以「相機鏡頭朝外」的方向插入,就能啟動展品介紹。

3. 看到 QRcode 時,開啟鏡頭掃描 QRcode。

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還搞不懂操作方式其實不用太過擔心,開始任務前,會有專人完整解說和帶領操作。

這個「遊戲」的最主要設定是明日創造者,藉由探索展場內的創新科技,來啟動未來。整個展覽共有六個展區,每個展區需要體驗兩項指定的科技,並且通過測驗才能算順利過關。

J 編小提醒:到各關都要認真看介紹,不然真的會卡關啊~

循環天地:發展經濟也要兼顧環境永續

第一個展區來到【循環天地】,一進到展區,手上的平板就感應到我的位置,便開始播放專屬這個展區的資訊,以及傳送指定挑戰的任務。看到這麼多地標形狀的展座,相信聰明的朋友還沒忘記平板使用方式第二招,找到自己要挑戰的任務所屬的地標展座,就可以把平板插入插槽,開啟挑戰。每一個展座展示一項科技技術,在插入平板後就會顯現浮空投影,搭配原本就展示在小黑框內的技術關鍵材料,開始講解這個技術。

不過這個展座中的浮空投影,在實際觀看的過程其實有些辛苦,投影出來的字幕並不是很容易看,又要即時吸收說明的資訊,真的要專注專注再專注。在此提醒大家,展覽過程中每個介紹影片後會有幾題問題要回答,要答對才能破關;答錯的朋友就只好再操作一次(重新複習影片),才能夠完成任務喔!(J 編絕對沒說自己第一個任務整整看了兩次影片,才正確回答問題……)

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在坐標展座中的浮空投影,正在解釋 Lignoxy™ 木質素環氧樹脂技術。這是一個運用生質材料木質素開發的環氧樹脂,可以避免現有環氧樹酯的雙酚A問題。圖/作者攝影。

這個展區所展出的展品有一個重要的共同特點,這些技術都是在工業、科技產品產出過程中,將所使用的材料、產品與產生的廢棄物,重新回收到生產鏈中。舉例來說,在鍍金或電路板的生產過程中大量使用金這種貴金屬,然而許多金離子最後卻是出現在廢水中無法回收,流向大海不復返。其中一項「生物蛋白煉金術」就是工研院在地熱水中發現的新型菌株,它特有的蛋白質構型特別容易吸附金離子,讓我們可以在工業廢水中「淘金」。

在解完這個展區兩個任務後,可以將研發紀錄簿放到展區中央的「城市之光」上,平板放置架旁邊有個感應區,在你用手接觸後會感應體溫,啟動光影秀。只有一台平板時,只會啟動眼前這小區;但若你集結了多個完成任務的朋友,同一時間啟動,眼前整個城市就會動起來、亮起來囉!

解完【循環天地】的Bonus:城市之光。總共可分為六個區塊,只要放上解完任務的平板,並且用手感應,就會啟動平板前面這一區,會有驚喜的小小表演。若六個對有一起放上平板和啟動,就能召喚出……。圖/作者攝影

機關密室:創新科技的民生應用

【機關密室】的展區以光雕牆面作為設計,其中許多展品都很適合應用在生活中。其中最吸引人的大概就是展區中的消防滅火器,對於消防人員來說,火場「有火、有煙、有危險」,但常常「沒水、沒電、沒光線」。要能讓打火弟兄進入火場時能看清楚眼前的狀況,工研院研發這組消防瞄子燈,在消防水管中安裝微型渦輪發電機,將流過水管的大量水柱的流體動能,轉換成電能,提供現場照明。另一方面,也能將能量儲存起來,即使在沒有噴水的狀況下,也能有燈光。在展場中,展出了一組消防瞄子燈,讓大家滅滅虛擬的火,小小體驗一下。

消防瞄子燈。沒有拍到的是啟動後,水管前的牆壁會出現模擬火焰,你可以將水管對準火焰假裝滅火。在這過程中你可以看到因水流啟動的照明裝置啟動,相信未來能幫打火英雄照亮火場的路。圖/作者攝影。

星際廣場:物聯網大未來

【星際廣場】這一區的展品大概是整個展場中,會讓小朋友最最最興奮的一區。會場整體以星空、宇宙為場景設計,正中央就是兩台賽車遊戲機,正前方還有大螢幕即時播放玩家實況。這是工研院為了展出「車載資通訊技術」的智能車體驗,透過座位前方搖桿操作螢幕上的虛擬車,在星際廣場上的車道奔馳,還可以跟隔壁的朋友來場速度之爭。這個技術在駕駛過程中能夠透過無線通訊和感測技術,讓車輛與車輛進行溝通,將一公里以內的資訊傳遞給駕駛員,像是出現車輛碰撞危險、壅塞回堵等道路狀況等資訊,讓駕駛可以即時迴避。

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運用「車載資通訊技術」的智能車體驗。圖/工研院新聞稿

不過在本人弱到爆炸的開車技術下,要讓車子穩穩開在路上不要撞到護欄就已經要謝天謝地了,不要說認真注意這些通知訊號(J 編自請重回駕訓班砍掉重練)。貼心提醒星際廣場駕駛們,操縱搖桿輕輕移動就好,它的方向感應實在有點敏感……

星際廣場另一個值得推薦的科技展品,就屬很想推薦給三星的「鋰電池防爆金鐘罩」。在鋰電池發生內部短路狀況時,很難從外部的電子電路偵測到,電池因此溫度持續升高,造成正負極之間的隔離膜溶解,造成大量正負離子流動,短路狀況更為嚴重因而導致爆炸。而高安全性鋰電池 STOBA® 材料是種充滿空隙的圓球狀樹枝結構,把它塗在正極表面,在電池內部溫度升高時,STOBA® 的樹枝狀末端會與相互反應,形成一個綿密的立體網狀保護膜,阻斷正負離子流動,有效降低電池溫度,也因此能避免爆炸啦!

時空航站:資訊的辨識科技與整合應用

如果你是跟朋友們一起來體驗這個展覽,在【時空航站】的「可見光通訊技術」展區,大家可以坐在一個虛擬機艙,休息一下,啊不對是了解這個創新技術。日常生活中的 LED 照明已經很普遍,但這道光在未來可能很有價值,因為它能用來傳遞訊息。在燈具上加上光訊號模組,就可以將數位訊號加載在光波中,接收端收到光照再經過解碼,就可以收到訊息。

這時就要來解釋為什麼這個體驗要設計一個虛擬機艙背景了,一般來說飛機在起降的時候,手機發出的電磁波輻射會影響到導航系統,但若換成可見光通訊技術就能避免這個問題。所以這個展品設計,絕對不是只是讓你坐在位置看完技術說明影片,然後跟朋友們拍個照這樣而已。(這張照片可以在啟動創新實驗場的官網下載,但參觀完記得要註冊帳號,才能把你的體驗過程留下來啊!)

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健康視窗:創新醫療服務

【健康視窗】展區中的虛擬X光顯示螢幕。圖/作者攝影

【健康視窗】展區的正中央是兩大塊螢幕,只要一靠近就會發現,你就會發現你的骨骼赤裸裸的展現在大家眼前(羞)別擔心這只是 X 光效果的骨骼,剛好與你的動作連動。

這個區塊展出的是創新的醫療科技,例如不用碰到你的身體,用光線就能偵測到你的心跳(心頭偷偷小鹿亂撞,會被發現啊)的「影像式心率偵測技術」;用於骨折時固定骨頭的「金屬 3D 列印骨釘」;或是幫助行動不便的人重新站起來的「行動輔助機器人」都是相當有看頭的展品。

科技家居:生活處處都能有創意

最後一個展區【科技家居】,我覺得是整個展場展出的科技中,最容易被一般人應用在生活當中,也很期待可以趕快應用在每個人的家中。

我自己很想擁有的是「筷潔菌」和「光淨隨飲杯」,透過深紫色光 LED 殺菌器,短短 90 秒的時間就可以幫每餐要用到的筷子,消滅 99% 看不見的敵人。同樣的技術用在隨手杯上,也可以幫我們的飲用水殺菌。

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此外,或許你有裝修過房子的經驗,運用木材做裝潢難免會留下一股刺鼻的味道,這是使用以脲素甲醛膠為主成份的木材黏著劑,所留下的痕跡。然而甲醛成分會不斷散發出來,時間可以長達 15 年之久,會讓人感到不適。工研院從植物纖維素衍伸物中研發「無甲醛黏著劑」,來取代舊的木材黏著劑,避免甲醛繼續殘害你我的鼻子。

啟動未來

六個展場全部逛完,解完所有任務,大概會花一個小時左右。不過,小尖兵們解完所有任務不要急著走,記得要到展場中央的【啟動未來】展區,進行最後一個小小的儀式。進場的所有夥伴可以一起將研發紀錄簿,放在展場環形平台的平板放置台上,同時按下啟動的按鈕,就能享受一場燈光秀。

在還平板之前,只要簡單註冊一下,填寫 email 和密碼,就可以在官方網站上看到自己這一天辛苦換來的積分。積分的高低也會影響到你的職稱差異,職稱從實習生→助理研究員→研究員→資深研究員→明日研究員,未來還可以用同一個帳號再去挑戰,解不同的任務累積積分。其實在每次任務之後,還附贈了很多加分題,你可以選擇回答或是跳過,而這些作答都會影響到最後積分。J 編這一次升等到助理研究員,等你來超越我囉!

「啟動創新實驗場」展場資訊:

.展期:2017 年 4 月 7 日(星期五)起常設展出
.地點:國立科學工藝博物館六樓三方館(高雄市三民區九如一路 720 號)
.開放時間:週二到週日 9:00-17:00
.為確保參觀品質,「啟動創新實驗場」採限定場次預約方式入場。團體參觀可撥打電話預約;一般散客參觀,可於當日在展場服務台預約登記,領取場次號碼牌,於指定場次進場體驗。團體參觀預約電話:0800-800-236
官方網站

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本文同步刊登於 i 創科技網站

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趙軒翎
17 篇文章 ・ 3 位粉絲
在「一日生科,終身科科」的年代,即使鬧家庭革命都堅持要念生科,卻在畢業之際決定走出實驗室找尋新的出路。因緣際會就這麼踏入了科學傳播領域,雖然一路跌跌撞撞,但仍相信自己可以用知識改變這個世界。聯繫方式:scimonth.chao@gmail.com

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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從販賣機到智慧設備:物聯網的發展歷程
數感實驗室_96
・2024/06/23 ・1135字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

在這個通信技術普及的年代,我們不斷介紹各式各樣的通信技術。大多數的通信技術都是為人服務的,這似乎是理所當然的。然而,有一種通信技術並非直接為人服務,而是為物體之間的交流提供支持。這種技術不僅存在,而且在現代已經成為最主要的通信形式之一,我們稱之為——物聯網(IoT)。

物聯網,Internet of Things,簡稱 IoT,顧名思義就是物品,機器、設備連上網路。

在我們生活中,如智慧手錶和藍牙耳機這些穿戴式設備,它們各自擁有特定功能,同時又能透過藍牙技術相互連結,這就是物聯網的一種應用。

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你可能會問,手機也算是物聯網的設備嗎?

這取決於你如何定義和使用手機。如果是人們使用 5G 或 4G 技術彼此傳訊息和溝通,那麼這不屬於物聯網的範疇。但當手機與藍牙耳機或智慧手錶連接時,它們之間的互動更符合物聯網的概念。因此,物聯網的基本定義是,不直接涉及人跟人、或是人與設備的互動。基本上都是設備跟設備之間的溝通。

通信是人類最基本的需求,同時也帶來無限商機,就像我們不想跑到別的地方買可樂,卻發現賣光了一樣,科技為能解決這些需求,促使通信技術的持續成長。

如同手機的普及帶動了市場需求,從一家一部的電視和冰箱,到人人一支的手機,並且每隔幾年就更新換代。這種商機吸引了企業的投資,也推動了強大的研發動能。

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而現在,我們正生活在一個設備數量遠超人類數量的時代,從藍牙耳機、智慧手錶,到遍布全球的智慧設備,物聯網的技術已經無處不在。

不妨思考一下,還有哪些需求尚未被滿足,也許它們正是下一個物聯網應用的起點。

更多、更完整的內容,歡迎上數感實驗室 Numeracy Lab 的 YouTube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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數感實驗室_96
76 篇文章 ・ 50 位粉絲
數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/

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地球資源很快就要耗竭?淺談永續生產的「限度」——《成長的極限》
臉譜出版_96
・2024/05/09 ・2905字 ・閱讀時間約 6 分鐘

限度:源頭和終點

為了維持或降低資源的成本,我們採用的科技常常需要不斷增加直接與間接燃料的使用量。⋯⋯此種作法耗費甚鉅但實屬必要,我們必須將愈來愈多的國民所得改用於資源加工部門,期能供應相同數量的資源。

——世界環境與發展委員會,1987 年

我們之所以擔心自然界會崩解,並不是因為我們認為地球的能源和原料已經快要耗竭。事實上,World 3 模型中的每一種設想狀況都顯示,到 2100 年,世界仍將保有 1900 年時的大部分資源。我們的擔心是來自於分析 World 3 中的各種推測後的結論:開發地球資源來源(源頭)和利用廢物吸收場所(終點)的成本將愈來愈高。

有關此種成本的資料並不充分。對此一議題的辯論卻非常熱烈。然而,我們依據所獲得的證據可以推論:再生資源開採量在成長中,非再生資源出現耗竭的情形,而且廢物吸收場所已快被填滿,這些現象加總起來,正緩緩地、勢不可擋的提高維持經濟物質流的數量和品質所需的能源和資本的總量。這方面成本的提高,牽涉到自然界、環境與社會相關因素。最後,這種成本會高到讓工業成長無以為繼的程度。當此一情形出現後,原本可擴大物質經濟規模的正回饋圈之運作方向將倒轉過來,造成經濟規模開始萎縮。

非再生資源面臨耗竭,垃圾場也即將被填滿。圖/envato

我們無法證明以上的論斷。我們可以設法使其看起來言之成理,然後提出某些建設性的反應。為達成此一目的,我們在本章內列舉了大量有關資源來源和廢物吸收場所的資料。維持新世紀的世界經濟和人口成長需要各式各樣的資源,我們將概述這些資源的現況及未來的展望。會對經濟發展和人口成長造成影響的因素可說五花八門且不勝枚舉,但我們可將之分成兩大類。

第一類包括用來支持所有生物與工業活動的自然要素,如肥沃的土地、礦物、金屬、能源,以及可吸收廢物並調節氣候的地球生態系統。原則上,這些要素是有形的、可數的,例如可耕地和森林的公頃數、淡水的立方公里、金屬的噸數,和石油的 10 億桶數量。然而,實際上這些要素卻很難加以量化。其總體數量是無法確定的。

這些要素彼此會互動——某些要素可以取代或生成其他要素,因此欲得知相關的確切數據益形困難。此外,有關資源、蘊藏量、消費和生產等名詞的定義都不夠嚴謹;科學本身未臻完備,且官僚體系又經常基於本身的政治和經濟目的而扭曲或隱藏相關數據。另一方面,有關實體世界的資料常常是以經濟指數——如貨幣價格——表達,須知,價格取決於市場,遵循的法則也與支配自然資源的法則大異其趣。儘管有以上的現象存在,我們在本章內仍將焦點集中於自然要素上。

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第二類與成長需求有關的因素包括多項社會要素。即使地球的自然系統有能力支持更龐大、工業化程度更高的人口,但經濟和人口的實際成長,將取決於諸多社會要素:如和平與社會的穩定、公平與個人的安全、誠實且有遠見的領導人、教育和對新觀念的開放、承認錯誤和進行實驗的意願,以及促成穩定而適切的技術進步所需的制度基礎。

這些社會因素很難評估,更不可能進行精確的預測。本書及書中的 World 3 模型都未詳細、明確的探討這些社會因素。因為我們欠缺相關資料及可信手拈來的理論,故無法將這些因素納入正式分析中。但我們瞭解,肥沃的土地、充足的能源、必要的資源以及有益健康的環境,是成長的必要條件,卻不是充分條件。就算這些資源的存量非常豐富、這樣的環境確實存在,但我們想擁有這些要素時,會受到社會問題的阻礙。然而,我們在此處假設,世界是處於最佳的社會狀況中。

人口和資本工廠所使用的原料與能源並非憑空而來,而是我們在地球上開採得來的。原料與能源不會消失:當原料已經沒有經濟上的用處後,會被回收運用或成為廢物與污染物;能源經使用後,會成為沒有價值的熱流而被排放於空氣中。原料與能源會源源不斷地從地球的資源來源經由經濟次系統流向地球的廢物吸收場所(見圖 3-1)。回收利用和更乾淨的生產過程,可以大幅降低每一消費單位的廢物和污染量,但無法完全杜絕。

人們為了成長、維持身體健康、過著具有生產力的生活,及獲取資本和繁衍後代,必須有食物、水、乾淨的空氣、住所,及許多種類的物質。機器和建築物為了生產貨物和提供服務、獲得修理,及建造更多的機器和建築物,必須使用能源、水、空氣,以及各式各樣的金屬、化學原料和生物原料。資源來源生產這些資源流的速度和廢物吸收場處理這些資源流的速度不能超越某種限度,否則將會對人類、經濟或地球本身的自我再生與調節過程造成損害。

這些限度的性質非常複雜,因為資源來源和廢物吸收場所本身就是一個相互關聯的動態系統的一部分,並由地球的生物地質化學循環來維持其運作。限度有短期性的(如提煉完成並儲存於儲油槽中待用的石油數量)和長期性的(如地底下可供開採的原油蘊藏量)。資源來源與廢物吸收場所之間會進行互動,而且某些自然系統可能同時扮演兩者的角色。舉例而言,一塊土地可能既是糧食作物的來源,又是空氣污染所造成的酸雨的吸收場所。這兩種功能的成效存在著相互消長的關係。

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經濟學家赫曼.戴利(Herman Daly)所提出的三項簡單原則,有助於我們定義原料和能源永續生產的限度;這三項原則為 1

  • 就再生資源(土壤、水、森林、魚源)而言,其永續使用率不能大於其來源再生率。(例如,當捕魚率大於剩餘魚群生長率時,則漁獲量將無以為繼。)
  • 就非再生資源(化石燃料、高等級礦產、地下水)而言,其永續使用率不能大於某一再生資源取代其角色的速率。(舉例而言,一處石油蘊藏的永續使用方式是,由它產生的部分利潤能有計畫的投資於風力發電機、太陽電池及造林工作,以便在此一油藏耗竭後仍有另外的再生能源可供使用。)
  • 就污染而言,其永續排放率不能大於其被回收利用、吸收或其於吸收場所轉化為無害物質的速率。(舉例而言,污染能永續排放至河流、湖泊,或地下水層的速率不能比細菌及其他微生物吸收其養分的速率來得快,否則將破壞地下水層的生態系統。)

任何活動若造成再生資源的數量減少,污染物吸收場的範圍擴大,或非再生資源數量減少卻沒有某一再生資源可以取代,則此一活動將無法永續進行。換句話說,此一活動遲早要沒落。在學術界、商界、政府與民間機構針對戴利的三項原則所進行的許多討論中,我們從未聽到有挑戰這些原則的言論(但也幾乎從未發現有人真正用心奉行這些原則)。假如有達成永續性的基本法則存在,那麼這三項原則必然包含在其中。今天的問題不在這些原則正確與否,而在於全球經濟活動是否尊重這些原則,以及果真如此會發生何種結果。

——本文摘自《成長的極限》,2024 年 03 月,臉譜出版,未經同意請勿轉載。

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