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發錢挽救低生育率真有效?探討家庭所得對生育的影響

研之有物│中央研究院_96
・2023/05/21 ・4450字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 知識諮詢/羅宇志
  • 美術設計/蔡宛潔

「0~6 歲國家一起養」這是 2022 年行政院推出的國家重要政策,為了挽救逐年破新低的出生數,讓年輕人敢婚、願生、樂養,中央與地方政府紛紛加碼生育獎勵,希望藉由減輕育兒負擔,鼓勵人民多生幾個,但這樣的政策真的有效嗎?

中央研究院「研之有物」專訪院內經濟研究所楊子霆副研究員,他與政治大學臺灣研究中心合作,透過分析幸運獲得高額獎金對人們生育決策造成的改變,探討家戶財富/所得對生育的影響。發錢真的能刺激生育?一起抽絲剝繭,探討低生育率的問題癥結!

當前的生育政策能否有效催生?讓經濟學幫我們找出問題癥結!圖/iStock

死亡大於出生,從金錢與時間挽救生育

臺灣出生數再破新低!根據內政部 2022 年臺灣人口統計,全年出生數僅 13 萬 8,986 人、死亡數則為 20 萬 7,230 人,已連續三年人口負成長。為了挽救臺灣「生不如死」的現況,中央與地方政府接連加碼推出生育補助政策,但當前的政策能否有效刺激生育?經濟學如何幫助我們找出問題癥結?

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內政部自 1992 至 2022 年統計之臺灣出生與死亡人數變化。1997 年後的出生數開始逐漸下滑,2019 年後的死亡數開始超越出生數。每逢虎年出生數便明顯減少,2022 年再破歷史新低,全年出生數僅 13 萬 8,986 人。圖/研之有物(資料來源/內政部)

從經濟學的角度來看,生養孩子代表家庭面臨兩大轉變。首先,小孩的誕生將對家戶財務資源造成衝擊,父母需要準備足夠的資金,以支付孩子的生活、教育等大筆開銷。此外,小孩的成長仰賴雙親花時間照顧與陪伴,父母勢必得改變個人目前的時間安排與職涯規劃。

因此,政府在制定相關生育政策時,得先了解現在人們不願生小孩的原因。究竟是因為大家沒有足夠收入養育孩子?還是害怕生下小孩,將無法兼顧自己的工作,必須放棄原先的生涯發展?

如果是因為財務資源不足而不願生育,則透過提高生育獎勵等現金補助政策,或許就能刺激生育率。但若是養育小孩造成父母面臨是否得犧牲個人工作職涯的抉擇,則增加現金補助未必能達成目標,反而是普及公共托育服務、提供育嬰留停的工作保障等,讓父母能兼顧工作與家庭的政策,才能有效提高大家的生育意願。

常有人說收入不夠是國人生育意願低落的主因,要驗證這個因果關係並不容易,因為家戶收入高低往往跟教育程度、工作型態等同時會影響生育決策的因素有關。為了排除這些干擾因素,最好的方式是,隨機分配高額獎金給一群正值生育年齡的男女,一組人很幸運得到一大筆意外之財,另外一群人則沒有。

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接著觀察這兩組人在幾年後的生育狀況,由於獎金是隨機分配,跟任何因素都無關,因而我們可以確認兩組人生育狀況的差異,可能就是來自意外之財造成的收入提升所致。這種天上掉餡餅的荒唐事聽起來就像中樂透。

沒錯,中樂透!中研院經濟研究所楊子霆副研究員與政治大學臺灣研究中心的研究團隊合作,利用 2004 至 2018 年的行政資料為研究材料,選擇 20 至 44 歲曾經中過樂透與統一發票的家戶,比較中 100 萬元以上大獎(實驗組)與中 1 萬元以下小獎(對照組)的家戶,在中獎前 3 年到中獎後 6 年之間的累積生育數變化。

中研院經濟研究所楊子霆副研究員與政治大學臺灣研究中心合作,分析中了高額獎金對生育決策的影響,以了解生育獎勵這類現金補助政策能否有效催生。圖/研之有物

中越大獎越能刺激生育?

研究結果顯示,中 100 萬元以上大獎者,在中獎後 6 年的累積生育數,相較於中小獎者大約增加 0.07 個。換句話說,每 100 個中 100 萬元以上大獎的家戶,最後會有 7 個小孩因這筆意外之財而誕生。然而,這樣的生育個數變化,相較於這群人的財富增加量,變化程度不算大。

中大獎與中小獎家戶的累積生育數趨勢在中獎前十分類似,但在中獎後一年,拿到高額獎金的家戶生育數明顯提升,且持續至少 6 年。總的來說,每 100 個中 100 萬元以上大獎的家戶,最後會有 7 個小孩因這筆意外之財而誕生。圖/研之有物(資料來源/蔡咏諭、韓幸紋、羅光達與楊子霆 (2022))

由於養育小孩開銷很大,中獎金額若是不夠高,未必能讓人願意生育。於是,研究團隊又將中 100 萬元以上大獎的實驗組進一步區分,比較不同中獎金額家戶的生育個數變化。

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研究結果發現,中大獎金額若在 1,000 萬元以下的家戶,儘管也是得到相當高額的獎金,但他們的生育個數並不會因為這筆意外之財而有明顯的提升。中大獎造成的生育效果多集中在那些獲得 1,000 萬元以上高額獎金的家戶,平均來說,每 100 個家戶會多生 25 個小孩。巧合的是,新聞曾經報導,將一個孩子從出生養到 18 歲,所需的平均花費正好大約是 1,000 萬元。

在中 100 萬元以上大獎的實驗組中,意外之財造成的生育效果多集中在中 1,000 萬元以上大獎的家戶。圖/研之有物(資料來源/蔡咏諭、韓幸紋、羅光達與楊子霆 (2022))

若再進一步分析不同類型家戶的生育反應,則發現中獎造成的財富增加,主要是讓低收入家戶願意生育。此外,對於本來已有小孩的家戶,得到高額獎金後,有可能將這筆錢用來栽培現有的子女,並沒有讓他們再多生幾個孩子。因此,生育效果大多來自那些未婚且沒有小孩的家戶。

中 100 萬元以上大獎主要是讓低收入家戶的生育個數增加。對於收入較高的家戶,即便得到高額獎金,其生育意願也無明顯改變。圖/研之有物(資料來源/蔡咏諭、韓幸紋、羅光達與楊子霆 (2022))
中 100 萬元以上大獎主要是增加中獎前沒有小孩的已婚家戶生育意願。對於已婚且有孩子的家戶,得到高額獎金不會讓他們多生孩子。圖/研之有物(資料來源/蔡咏諭、韓幸紋、羅光達與楊子霆 (2022))

抽絲剝繭低生育率問題

總結上述研究結果,我們發現提高收入確實會增加生育個數,但金額要相當高,才會看到明顯的變化。這對政府生育補貼政策有一些啟示:

仰賴發錢提高生育率,效果可能相當有限!

生育率的提升主要集中在那些得到 1,000 萬元以上大獎的家戶,但是政府不可能發放這麼高額的生育獎勵。那麼政府的生育政策應該如何調整呢?

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楊子霆提出問題癥結:「養育小孩不單只是增加開銷,更重要的是對個人時間安排的衝擊,如何讓父母不因小孩出生而犧牲自己的發展,應該是政府促進生育政策處理的核心議題。」

當代社會對於自我實踐的追求,讓人們對生育卻步,此現象在已開發國家尤其常見。根據 2020 年調查的人均國內生產毛額(GDP)與總生育率關係顯示,人均國內生產毛額越高的國家,其總生育率也越低。

人均國內生產毛額(GDP)與總生育率之關係。圖/研之有物(資料來源/Our World in Data (Roser, 2014, 2020))

原因可能出在經濟繁榮的已開發國家,人民教育水平與個人所得偏高,若將時間花在工作上,可以獲得高報酬與高成就,但這也意味著因生育而犧牲的個人時間成本也越高,民眾生育的意願自然也較低。

東亞文化對生育率的影響

臺灣、日本、南韓等東亞國家的生育率在全球敬陪末座,除了上述原因之外,背後可能還受文化因素影響。東亞儒家社會普遍存在「先結婚後生子」的觀念,因此絕大多數孩子都是婚生子女。

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根據統計,臺灣 90% 以上的已婚家庭都會生育孩子。換句話說,如果結婚率低,生育率也會連帶偏低。

中 100 萬元以上大獎會讓原本單身的族群先結婚,接著生小孩。東亞社會先結婚後生子的觀念,讓大獎催生的孩子主要來自婚後的頭胎。圖/研之有物(資料來源/蔡咏諭、韓幸紋、羅光達與楊子霆 (2022))

此外,許多東亞社會仍保有「男主外女主內」的傳統,這樣夫妻分工明確的現象最初是建立在男性教育程度與工作收入遠高於女性的情況下。然而,隨著時代改變,女性的教育程度提高,男女之間的收入差距也跟著縮小。但是,男主外女主內的觀念還是存在,似乎沒跟上社會發展的腳步。

一旦家中多了需花時間照顧的孩子,又沒有其他親友或托兒所代勞,夫妻其中一方可能得犧牲工作來顧小孩。那麼誰是最常做出犧牲的一方?楊子霆秀出一張怵目驚心的圖,呈現臺灣夫妻的年所得在第一胎出生後的變化。

臺灣夫妻年所得累積成長率在第一胎出生前後之變化(資料期間:2004-2019 年)
圖/研之有物(資料來源/楊子霆)

2004 至 2019 年間的資料顯示,在第一個孩子出生前,夫妻之間的年所得成長率差距不大,妻子甚至還略高於丈夫。但是在第一胎出生後的當年開始發生驚人轉變。妻子的收入成長率相較於丈夫直接下滑超過 20%,而且該差距再也沒有縮小。

這個驚人的差異除了是許多女性因生育而退出勞動市場帶來的影響外,對於那些留在職場的女性,他們可能為了兼顧育兒家務而放棄升遷的機會。如果上述情形沒有改變,將使得多數人不願意步入婚姻,生育率也跟著難以提升。

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追根究柢,人們最擔心的是結婚生子後,可能得犧牲自己的生涯規劃。

如果想提升人們的生育意願,除了改變東亞傳統的家庭觀,政府應該提出更多能幫助父母同時兼顧生養子女與個人生涯的政策。例如:增加公共托育設施、居家托育服務、擬定方便育兒的請假制度,並保障請產假和育嬰假的勞工就業權利,讓人們不因生子而成為家庭的犧牲者,可以持續在社會上實踐自我。

楊子霆認為:「如何讓父母不因小孩出生,而犧牲自己的發展機會」是解決低生育危機的關鍵。圖/研之有物

延伸閱讀

  1. 楊子霆老師個人網站
  2. Tsai, Yung­-Yu and Han, Hsing-Wen and Lo, Kuang-Ta and Yang, Tzu-Ting (2022). The Effect of Financial Resources on Fertility: Evidence from Administrative Data on Lottery Winners. Available at SSRN. 
  3. 楊子霆(2022)。發錢能提高生育率嗎?獨立評論@天下。
  4. 【研之有物】為何孩子越生越少?人口學家鄭雁馨談少子化困境
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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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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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