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缺席的普拉修,2008 年諾貝爾化學獎第 4 位得主 (1)

顯微觀點_96
・2025/02/27 ・3943字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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本文轉載自顯微觀點

圖/顯微觀點

走進宴會廳的接駁車司機

2008 年 12 月,美國阿拉巴馬州航太重鎮,又名「火箭城」的亨茨維市有位接駁車司機請假一週,準備和妻子起飛前往瑞典斯德哥爾摩。他的禮服和皮鞋是租借來的,久違的跨國機票需要接受他人贊助,他們夫妻倆已經很久沒有長途旅行了。

這位 57 歲的男子叫做道格拉斯.普拉修(Douglas Prasher),原本受亨茨維市美國太空總署(NASA)下游承包商雇用,研發在太空艙使用的手持醫學診斷器。在 NASA 改組、中止計畫之後,他耗費近一年尋找科技職缺,最後在當地的汽車代理商擔任時薪不到 10 美元的司機。

普拉修這趟旅程終點是斯德哥爾摩市政廳「藍廳」的諾貝爾獎晚宴。當晚他只要任由司機接送,遠離油門和方向盤,但他一定會繼續在車上發揮他被家鄉乘客稱道的幽默感。

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普拉修夫妻並非任何受獎者的親友恩師,卻受到兩位諾貝爾獎得主馬丁.查菲(Martin Chalfie)、錢永健招待機票、住宿,請他們務必參與該年度諾貝爾化學獎頒獎典禮。

2008 Driver Cape Cod Times 1
2008 年,穿著公司制服的普拉修,身後是他每天接送客戶的轎車。Courtesy of Cape Cod Times

螢光熠熠的諾貝爾化學獎

2008 年諾貝爾化學獎聚焦現代生物學的最重要標記工具:讓活體基因表現、細胞運作機制得以被觀察的綠色螢光蛋白(GFP)。共享這項榮譽與 140 萬美元獎金的科學家包括:下村脩、查菲和錢永健。

下村脩在 1960 年代費盡苦心探究特殊的生物螢光來源,捕捉大量野生維多利亞多管發光水母(Aequorea victoria),純化、歸類其特有的螢光蛋白分子 GFP。

1992 年,查菲率領團隊成功基因轉殖 GFP,使大腸桿菌、線蟲等模式生物表現綠色螢光,開始實現「以螢光呈現特定細胞」的生物技術突破。

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不久後,錢永健實驗室解開GFP的氨基酸結構,繼而以基因工程創造顏色不同、強度更高、壽命更長的螢光蛋白變異體,使螢光蛋白成為生命科學最強力的標記工具。

這3位諾貝爾獎得主橫跨 30 年的成就,合力開拓了斑斕耀眼的生物影像研究大道,並引領他們到達瑞典市政廳金碧輝煌的水晶燈下,接受權貴顯要環繞祝賀。

Che2008 Interview Photo
2008 年諾貝爾化學獎得主們,由左至右為下村脩、查菲、錢永健。Courtesy of The Nobel Prize Website

無私的領先者

從分子生物學的觀點來看,他們萃取、轉殖、改造 GFP 的生物螢光三部曲中,顯然缺少了 GFP 基因序列的「解碼」工作。這段分子生物學家進行基因轉殖前不可或缺,卻不被獎勵的關鍵任務,緊扣著普拉修的人生轉折與學術職涯。

GFP 基因序列對查菲的基因轉殖和錢永健的蛋白質改造而言,像是建造大樓的地基一樣重要。為了這段基因,16 年前的夏天,兩位頂尖生物學家都曾急忙拿起電話,尋找在伍茲霍爾海洋研究所(Woods Hole Oceanographic Institution)的助理研究員普拉修。

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此時普拉修剛發表 GFP 基因序列不久。他告訴查菲和錢永健,他很樂意分享這個樣本。不同於早已和普拉修聯繫過的查菲,錢永健驚喜於普拉修毫不藏私地分享研究成果。但錢永健的驚喜馬上混入了訝異,因為普拉修表明,自己已經決定停止研究 GFP。

這個在科學發展與個人前程上嚴重錯誤的決定,並非因為普拉修被其他題材分心或缺乏遠見,而是因為他已掙扎許久。

普拉修出身自俄亥俄州阿克倫市,以橡膠工業著稱的典型美國鋼鐵帶都市,他的父親和外祖父都在輪胎工廠幹活。普拉修曾經嘗試在輪胎工廠打工一個暑假,他確認自己不適合這份當地主流的勞力工作。

出於對生物學的喜愛,普拉修攻讀生物化學直到獲得博士學位,接著獲得喬治亞大學教授柯米爾(Milton Cormier)雇用,投入維多利亞多管水母發光蛋白的發光因子轉殖計畫。

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下村脩對維多利亞水母的研究指出,這種水母具有兩種能夠發光的蛋白質,水母素(aequorin)和GFP。水母素能夠轉化與鈣離子結合的化學能,發出藍光。GFP 受水母素發出的藍光激發,繼而發出綠光。因此維多利亞水母在波浪中呈現藍綠色的光彩。

普拉修前往富萊德港(下村脩曾經攜家帶眷撈捕水母的地方),與同事分工合作捕捉大量維多利亞水母,萃取水母素與 GFP 作為解碼基因序列的材料。半年左右,普拉修就建立維多利亞水母的基因資料庫,並比對同事們萃取出的水母 mRNA 序列,逐步找出水母素與 GFP 的基因序列。

洞燭 GFP 潛力

上方為普拉修的科學職涯地圖,從中西部的俄亥俄州阿克倫市出發,結束於加州大學聖地牙哥校區,兩度橫跨美國國土。普拉修曾表示,搬家對他的家人,尤其是學齡的子女來說,造成嚴重生活衝擊。

儘管雇主柯米爾認為,水母素作為檢驗試劑具有明確的商品化機會,對生物發光現象產生濃厚興趣的普拉修卻意識到,GFP 作為生物分子標記的科技潛力比協同發光的水母素更加耀眼奪目。

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研究 GFP 的過程中,普拉修發現 GFP 可以利用內在的發色團獨立運作發光,不必與外在發色團或離子結合。而且 GFP 蛋白僅由 200 多個胺基酸構成,構造簡單輕巧,不易影響相鄰分子運作。相對之下,水母素需要與鈣離子結合才能發光,大大限制了可能的應用範圍。

  • 水母素等仰賴化學能與外在發色團的發光蛋白質,後來被稱為生物發光分子(bioluminescent molecule)。
  • GFP 等獨立吸收、放光的蛋白質則稱為螢光分子(fluorescent molecule)。

時值1987年,普拉修成為第一個對 GFP 產生堅定信心的學者。已知的發光蛋白往往需要複數分子合作放光,沒有人成功研發足以實際應用的技術。從 GFP 發現者下村脩到普拉修的同事,當時都懷疑 GFP 能否在其他生物體內獨立發光。但普拉修眼中反映的是 GFP 點亮細胞內分子謎團的光明未來。

以 GFP 照亮生命系統細節的構想普拉修在腦中成形,他將轉殖 GFP 基因進入其他生物(例如大腸桿菌)設定為首要科學目標。該年獲聘伍茲霍爾海洋研究所助理研究員後,普拉修將 GFP 基因選殖(gene cloning)、製作 GFP 基因的互補序列(cDNA)作為獨立職涯第一個重大研究計畫。

當時 GFP 處在美國學界認為「有價值」的光譜之外,普拉修的提案被認為是孤注一擲(high-stakes)的。除了美國癌症協會的 20 萬美元經費之外,普拉修未能得到其他挹注。

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儘管如此,普拉修還是帶著希望,與家人一起搬到伍茲霍爾海洋研究所附近的海灘小鎮,冀望以GFP研究踏出海洋研究所終身職(tenure)資格,同時舉家落地生根的第一步。

Falmouth Harbour
伍茲霍爾海洋研究所附近的福爾茅斯(Falmouth),是普拉修一家在 1988 年後曾居住的港口小鎮。後來為了工作搬離子女就學成長的城鎮,普拉修相當無奈。Courtesy of city-data.com

前網路時代的孤獨先知

普拉修發現自己在新職場比想像中更孤立。1980 年代的伍茲霍爾海洋研究所多數成員大多是海洋生物學家、生態學家,僅有屈指可數的分子生物學家。不僅沒有人能夠指導普拉修進行 GFP 基因轉殖,同事們也不了解生物螢光的科學潛力。

在缺少導師和同儕認同的環境中,普拉修一面經歷自我懷疑與內心掙扎,一面獨力製作 GFP 的 cDNA。同時,在研究所門外廣大的生命科學領域中,愈來愈多科學家體認到微觀生物學「眼見為憑」的意義。普拉修發表的階段性成果,逐漸吸引具有先見之明的學者。

企圖「看見」線蟲觸覺神經運作機制的哥倫比亞大學教授查菲,在 1989 年聯繫上普拉修,學到 GFP 作為生物分子標記的潛在優缺點。查菲和普拉修約定,一旦普拉修完成 GFP 基因選殖,他們就開始合作轉殖 GFP 進入線蟲與其他生物的基因工程。

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在綠色螢光之路上踽踽獨行超過一年,普拉修完成了 GFP 基因選殖,完成了互補的基因序列。普拉修刻苦完成這項 GFP 技術關鍵元素的同時,查菲正在猶他大學與新婚妻子享受學術假期。1990 年,兩人都還沒有電子郵件,普拉修僅能透過電話留言將好消息傳達給查菲,然而訊息猶如石沉大海。

沒有查菲的幫助,普拉修獨自啟動 GFP 基因轉殖實驗的過程並不順利,在他成功使大腸桿菌發出螢光之前,研究經費已經耗盡,新的申請卻四處碰壁。

除了經費,伍茲霍爾海洋研究所同事的漫不在乎更讓普拉修徬徨無助,他在所內的研討會報告和升等考核並沒有得到太多肯定,他感到自己距離終身職資格愈來愈遠。儘管如此,普拉修的 GFP 基因序列解碼成果依然在 1992 年 2 月發表於重要期刊《基因》,並在日後被引用上千次。

GFP技術之前的線蟲神經元標記方法,最上圖為線蟲的觸覺神經受器位置。第二圖為免疫染色,第三圖為β-半乳糖苷酶標記法,第四圖為原位雜交標記。對查菲來說,這些方法都需要繁雜的製備過程,並且只能觀察死去的固定組織,限制了他的探索。Courtesy of M. Chalfie
GFP 技術之前的線蟲神經元標記方法,最上圖為線蟲的觸覺神經受器位置。第二圖為免疫染色,第三圖為 β- 半乳糖苷酶標記法,第四圖為原位雜交標記。對查菲來說,這些方法都需要過於繁雜的製備過程,並且只能觀察死去的固定組織,限制了他的探索。Courtesy of M. Chalfie

當年循這篇論文追本溯源而來的科學家,包括正在尋覓恰當螢光蛋白的錢永健、依然渴望視覺化線蟲神經元的查菲。他們不僅希望獲得 GFP 的基因序列,也相當樂意和普拉修合作進行深入研究。

延伸閱讀:缺席的普拉修,2008 年諾貝爾化學獎第 4 位得主(2)

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從細微的事物出發,關注微觀世界的一切,對肉眼所不能見的事物充滿好奇,發掘蘊藏在微觀影像之下的故事。

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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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