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一吃冰牙齒就痠軟無力?超過1/3臺灣人都有的敏感性牙齒,究竟從哪來?

羅夏_96
・2021/06/08 ・3760字 ・閱讀時間約 7 分鐘
相關標籤: 敏感性牙齒 (1)

炎炎夏日,來上一口冰涼的飲料能讓人快速消暑,但對於有敏感性牙齒的人來說,這一口冰涼飲料雖能消暑,卻換來又痠、又痛的牙疼,根據統計,約有 44% 的國人為敏感性牙齒所困1

拜「抗敏感牙膏」的電視廣告所賜,民眾普遍對敏感性牙齒的症狀並不陌生,然而,敏感性牙齒的精準定義是什麼?人們又為何會罹患敏感性牙齒呢?近期發表在 Science Advances 的研究,讓我們能一窺造成敏感性牙齒的可能機制2

喝可樂、吃冰沙,又讓你的牙齒「敏感」了嗎?圖/envato elements

小小白色牙齒的內部構造

敏感性牙齒的正確名稱是「牙本質知覺敏感症」,要了解其中的原因,得先聊聊牙齒的構造。

人類的牙齒由外到內由三個部分組成:

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  • 琺瑯質:主要由鈣和磷所構成的堅硬外層,其功能為磨碎食物與保護牙本質。琺瑯質是人體內最堅硬的組成,但無法再生。
  • 牙本質:構成牙齒主體的微黃色組織,終身都會繼續不斷地再生。
  • 牙髓腔:牙齒核心,包含神經和血管等各類軟組織。
牙齒的構造。圖/維基百科

當琺瑯質因各種因素 (例如刷牙太大力、酸性物質腐蝕、蛀牙等)被耗損後,琺瑯質就會無法繼續保護牙本質,並讓牙本質暴露出來,一旦牙本質暴露後,外界的各種刺激像是溫度變化、酸性物質等就會直接影響牙本質,讓我們感到牙齒的痠軟或疼痛。

當牙本質被「見光死」後,為什麼會痛?

細看牙本質後,我們可以發現它由許多貫穿整個牙本質的牙本質小管構成。雖然牙本質沒有神經細胞分布,但位於牙髓腔內的神經細胞,其末梢會分布在充滿液體的牙本質小管內。

目前學界認為,這些液體正是導致敏感性牙齒的元凶。

牙本質小管的構造。圖/參考資料4

關於敏感性牙齒來源的主流解釋是這樣的:

正常的牙本質會有琺瑯質的保護,讓外在因素不會直接影響牙本質小管,但當牙本質小管外露,外在因素的刺激很容易改變牙本質小管的壓力,進而使牙本質小管中的液體快速流動。這個液體流動速度的改變,會刺激牙本質小管內的牙髓神經末梢,進而引發神經衝動導致疼痛發生。

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外界的刺激會使牙本質小管內的液體快速流動,而這會牽扯牙髓末梢神經。圖/參考資料4

那麼該如何處理敏感性牙齒呢?

由於敏感性牙齒是因為牙本質暴露並受到外在刺激所導致,因此只要不讓牙本質與外界接觸,就能有效阻止疼痛發生。

理論上最好的辦法是讓琺瑯質包裹住牙本質,但正如前文提到,琺瑯質是無法再生的,因此人們退而求其次,想辦法使用其他物質來封住牙本質小管,使其不會受到外在因素的刺激,而這也是市售抗敏感牙膏的抗敏機制。

市售抗敏感牙膏的作用機制:封住牙本質小管。圖/參考資料4

然而,以上僅僅只是學界的「主流觀點」,關於「牙本質小管內的液體流動是導致敏感性牙齒的主因」一說,尚未被有足夠的實驗和證據支持。

本文接下來將介紹近期發表在 Science Advances 的研究,這篇研究將針對敏感性牙齒的成因提出可能的分子機制。

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十五年前的博士後研究:TRPC5 的發現

這項研究的開端要追溯到十五年前。

當時,此篇論文的主要作者 Katharina Zimmermann 正在進行博士後研究,她和團隊發現了一種叫作 TRPC5(Short transient receptor potential channel 5)的離子通道蛋白質。

這個 TRPC5 是甚麼?讓我們先從傷害受器說起。

傷害受器(nociceptor)是中樞神經系統中的感覺神經元之一,當人體遇到高溫或強酸等的刺激時,傷害受器會被活化,並將訊號傳至中樞神經 (延髓和大腦),讓人產生不適甚至是疼痛感,使我們避開這些可能造成傷害的危險。

依據接受的刺激不同,傷害受器可分為溫度感受、機械感受和化學感受。而人體專司溫度感受的傷害受器,主要是靠感覺神經元細胞膜上的瞬態感受器電位通道 (Transient Receptor Potential Channel, TRP)這個離子通道蛋白質來接收刺激。

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針對不同的溫度刺激,會有不同的 TRP 蛋白來對應。

例如目前了解最多的是 TRPV1,它會對高溫作出反應,當 TRPV1 在 42℃ 以下時,通常不會活化,但一旦皮膚超過該溫度,傷害受器中的 TRPV1 就會活化,並把信號傳輸到中樞神經,讓你產生灼熱和疼痛感。

另一例是 TRPM8 ,TRPM8 對低溫刺激 (10-30℃) 有反應,不過和 TRPV1 不同的是,TRPM8 的活化是讓人感到清涼,而不是疼痛。

除了溫度會活化 TRP 蛋白,一些化學物質也會活化 TRP 蛋白:例如辣椒中的「辣椒素」就會活化 TRPV1;薄荷中的「薄荷醇」會活化 TRPM8。

TRP 是人體感知溫度的重要離子通道蛋白質,其中最著名的成員為 TRPV1 和 TRPM8。圖/2020 KAVLI PRIZE IN NEUROSCIENCE

而 Zimmermann 所發現的 TRPC5 對寒冷極為敏感,但她和研究團隊發現 TRPC5 和 TRPV1、TRPM8 不同,作用位置並不在人體的皮膚上,而這讓他們的研究陷入了死胡同。

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身體哪個部分也怕冷?報告:牙齒!

一天,研究團隊在午餐會上討論研究進度時,突然有人對 TRPC5 的研究提出新的想法。Zimmermann 回憶道,那時大家正在吃飯,突然有人提出:「牙齒也是人體對寒冷極為敏感的部位啊!」而這個想法,開啟了團隊的新研究方向。

雖然這個想法似乎為研究團隊開啟一道曙光,但想要研究牙齒沒這麼容易。當科學家想要研究牙齒的內部時,勢必要切開琺瑯質和牙本質這兩層硬度很高的物質,而且這個過程還不能傷到牙齒內部柔軟的牙髓。

然而,許多有經驗的研究人員都知道,在切開牙齒的過程中,整顆牙齒四分五裂是相當稀鬆平常的。

後來 Zimmermann 的團隊改變思路,他們沒有切開小鼠的牙齒,而是選擇研究整個牙齒系統:包括頜骨、牙齒和牙神經。

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研究團隊直接研究小鼠的牙齒系統,包含頜骨、牙齒和牙神經。圖 / 參考資料1

研究團隊將小鼠的牙齒系統放入冰涼的液體後,他們透過觀察神經訊號,顯示小鼠的牙齒系統確實能感受到寒冷。然而,當他們加入神經阻斷劑,或者將小鼠的 TRCP5 破壞後,就不會產生顯示疼痛的訊號。這個研究結果證實了小鼠牙齒系統內的 TRCP5 能偵測寒冷的訊號。

研究團隊接著發現 TRCP5 會出現在小鼠牙齒系統中,牙本質靠近牙髓的交界處,而美國麻省總醫院的病理學家 Jochen Lennerz 也進一步證實了 TRCP5 也會出現在人類牙本質中。

另外他們也發現,TRCP5 是造成小鼠牙痛的重要因素,當小鼠牙齒有損傷後,牠們飲用糖水的頻率會降低,但只要破壞 TRCP5 後,即使牙齒損傷,也不影響小鼠飲用糖水的頻率。

綜合以上的發現,Zimmermann 認為 TRCP5 是小鼠牙齒系統內,偵測寒冷並傳遞疼痛訊號的關鍵蛋白質。

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敏感性牙齒:液體移動 vs. 刺激蛋白?

雖然 TRP 蛋白主要受溫度刺激,但正如前文所說,一些化學物質也能刺激 TRP 蛋白。

Zimmermann 表示,溫度、化學物質、撞擊等都可以活化 TRCP5 蛋白,因此她認為比起牙本質小管內液體移動這個假說,TRCP5 的活化更有可能是引起敏感性牙齒的主因。

當牙本質失去琺瑯質的保護後,各種外界因素就非常容易刺激 TRCP5 並使其活化,進而讓人產生牙齒的痠痛感,不過她也表示,這個想法需要更多實驗才能被證實。

牙痛和敏感性牙齒雖然不是一個熱門的研究主題,但它對我們其實頗重要,俗話說:「牙痛不是病,痛起來要人命!」我們每個人或多或少都經歷過牙痛,也都知道那種難受,而這篇研究揭示了一個可能引起敏感性牙齒的分子機制,因此未來只要能專一的封鎖 TRCP5,也許就有機會有效治療敏感性牙齒了。

另外這篇研究也解釋了一個古老的治牙痛處方——丁香油的作用機制。

人類很早就知道,在牙齒上塗上丁香油,能有效緩解牙痛,目前研究已知,丁香油酚是其中的有效物質,但為何有效至今仍是謎。

丁香油是治療牙痛的古老處方。圖/維基百科

而這篇研究也發現,丁香油酚可以抑制 TRCP5 的活化,或許這就是丁香油緩解牙痛的原因,但正如前文所說,一切都還有待更多的研究來證實。Zimmermann也希望他們的研究,能給其他研究人員提供治療敏感性牙齒與牙痛的新思路。

參考資料

  1. Bernal L, Sotelo-Hitschfeld P, König C, Sinica V, Wyatt A, Winter Z, Hein A, Touska F, Reinhardt S, Tragl A, Kusuda R, Wartenberg P, Sclaroff A, Pfeifer JD, Ectors F, Dahl A, Freichel M, Vlachova V, Brauchi S, Roza C, Boehm U, Clapham DE, Lennerz JK, Zimmermann K. Odontoblast TRPC5 channels signal cold pain in teeth. Sci Adv. 2021 Mar 26;7(13):eabf5567.
  2. 台灣民眾「超敏感」不到3人就有1人敏感齒
  3. 牙齒
  4. Ji wonKim, Joo-CheolPark. Dentin hypersensitivity and emerging concepts for treatments. Journal of Oral Biosciences. Volume 59, Issue 4, November 2017. 
  5. How Teeth Sense the Cold
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羅夏_96
52 篇文章 ・ 893 位粉絲
同樣的墨跡,每個人都看到不同的意象,也都呈現不同心理狀態。人生也是如此,沒有一人會體驗和看到一樣的事物。因此分享我認為有趣、有價值的科學文章也許能給他人新的靈感和體悟

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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

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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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