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淺談性聯遺傳之腎上腺白質退化症

林希陶_96
・2015/01/20 ・3285字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 512 ・六年級

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「這孩子從半年前開始,字就越寫越糟糕。一開始我還以為他不認真,作業都隨便寫一寫,每個字都跑出格子外面。好好跟他講,他有聽沒有到,一樣還是寫得歪七扭八。唸也唸過了,打也打過了,都沒有用。學校老師是說,以前沒有這麼糟糕,最近好像變得更嚴重了,可能是視力方面有問題,叫我們帶去給眼科醫師看看。我們也是很擔心,就帶去給眼科看,誰知道醫生看了,說他的視力沒有問題,可能是其他問題造成的,在這裡沒有辦法解決,叫我們帶去大一點的醫院看看。我們也真的有帶去大醫院看,醫生就排了一些檢查,叫我們兩個禮拜後回診。之後看了報告,說什麼他們懷疑是一種罕見疾病,我也聽不懂,不過這裡可能治療不來,最好帶到醫學中心去才有辦法。我有跟我先生商量,想說鄉下哪有什麼醫學中心,就帶來台北給你們看,拜託你們想想辦法,看這個小孩是生什麼病……」

「這個小孩很奇怪,從上小學之後就跟我說,他覺得老師講話很小聲,都聽不太見,他也常常忘記老師交代的事。老師是說,他上課不專心,也沒耐性,對於很多事情都很衝動,根本不聽老師在說什麼。我在家裡是有觀察到,他聽不見電話鈴聲,也聽不見門鈴響的聲音。可是你面對面跟他說,他又聽得到,很奇怪。我們也帶去附近的耳鼻喉科看了,醫生是說他的問題比較複雜,要大醫院才有辦法解決。我們來了你們醫學中心,先看了耳鼻喉科,看完之後又轉到小兒科。之後醫生是說要排一些檢查,如腦波、誘發電位等等,也要我們去兒童心智科、神經科、基因醫學科看看。現在又到你們心理師這邊看,那你們覺得他心理是有什麼問題……」

以上都是個案的父母親對於小孩的描述,乍聽之下可能會以為是聽力或視力有問題,甚至會懷疑是過動兒。不只旁人無法理解他是什麼樣的疾病,連學有專攻的人士,也是要透過一連串的檢查,才能確定所罹患的疾病。以上兩個個案,最後皆經由一項關鍵性的檢驗—血中超長鍊脂肪酸(very long chain fatty acid)之比例檢查,其結果才確定指向同一種罕見性疾病:性聯遺傳之腎上腺白質退化症(X­linked Adrenoleukodystrophy,以下縮寫為X­ALD)。

credit:en.wikipedia.org
credit:en.wikipedia.org

X­ALD之致病原理

腎上腺白質退化症(Adrenoleukodystrophy)這個疾病其實在代謝醫學上分成兩類,一為性聯遺傳之腎上腺白質退化症(X­ALD),一為新生兒之腎上腺白質退化症(Neonatal ALD),兩種是不同致病機轉所導致。雖然兩種皆屬罕見疾病,但一般臨床上較易遇到的,都屬X­ALD這一類。而X­ALD這個疾病是因為身體的代謝系統出了問題,因而無法分解體內的超長鏈脂肪酸。這群無法排解的脂肪酸,主要堆積在人體的腎上腺與腦中白質,而使此處的神經髓鞘去髓鞘化,進而影響神經髓鞘的傳送功能。髓鞘是神經細胞外的一層薄膜,神經訊號的傳導可利用它作高速運輸。假如現在髓鞘受到損害,傳導就會越走越慢,最後甚至傳不動了。以火車為例的話,就是從高鐵等級落到站站停的普通車等級,最後甚至會停駛。神經傳導無法傳送到正確的接收地,整個大腦就無法接受外界的刺激,想當然耳腦部功能都會受到影響,語音區辨、視覺敏銳度、空間能力、運動能力、組織能力、記憶、語言等等功能都會受到阻礙。不過此等影響是漸進式的,不是一下子就全部喪失。個人所遇到的個案中,有些是從視覺受損開始,慢慢的作業就會寫得歪七扭八,無法順利寫到格子裡;有些是從注意力不集中、脾氣暴躁開始,慢慢在課堂上會坐不住,不專心聽講。

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X­ALD之基因與表現型

credit:commons.wikimedia.org
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X­ALD此一疾病,現今的科學研究已經找到它的基因位置了,是在X染色體長軸編號28的位置(Xq28),也就是國中生物課本有提到的性染色體上,此一染色體是決定我們是男是女的關鍵,倘若有疾病基因在上面的話,就會產生所謂的性聯遺傳。當隱性基因存在於單一X染色體上時,在女生體內就不會表現出來,但在男生上,因其性染色體是一個X,一個Y,X染色體上所背負的隱性基因沒有受到任何抑制,疾病自然就會出現。所以小男生能長大是件不容易的事,因為在生物學上,男性是處於相對弱勢中,許多千奇百怪的遺傳性疾病都由男性承擔。但X­ALD也不是全部的個案都是男生,也有少數幾個是女生,這些人主要是因為異卵雙生所造成的。另外必須說明的是,X­ALD一共有七種表現型,也就是說,有這種基因的人,會有不同的顯現,而最常見的是屬於兒童期之腦葉亞型(childhood cerebral ALD)。這一亞型,在X­ALD中大約佔了百分之三十五,此一亞型的病情進展快速,約在神經學症狀出現後二到三年內,就會過世。存活下來的,可能也不會過得很好,因為各種認知功能逐漸消失,甚至會出現癲癇、癱瘓或幻聽,最後免不了成為植物人。

至於有一些辨識不明的人,會質疑為何媽媽有遺傳性疾病之基因,還一連生了這麼多兒子,並讓所有兒子都陷入此一疾病。但其實這個問題是時代所造成的缺憾,因為個案的家長這一代與上一代醫療不發達所致。在五零年代時,很多小孩常會因不明緣故就夭折,老一輩的人並不會去追究是什麼病因,也常會以為是營養不良或醫藥水準不夠所導致,因此大部分有遺傳性罕見疾病的家族,都不清楚基因從何而來。時至今日,婚前、產前檢查雖然行之有年,但特殊疾病的基因檢查並非例行性工作,所以在婚前會特別去檢查自己的基因的,實在少之又少。

X­ALD之相關治療

關於X­ALD的治療方法,目前都還在實驗階段。如眾所皆知的「羅倫佐的油」(Lorenzo’s oil),在嚴謹的科學驗證中並未具體證實它的功效。因為目前世界上在做此等研究之人,所下的結論都相當的保守,連一個大師級的人物,如H.W. Moser,在這一行研究三十年了,所給的建議也是相當的中肯,他認為「假如小孩子的神經學症狀已經出現的話,建議個案不要吃羅倫佐的油」。因為此油吃多了有副作用,其中一種是會讓血小板的數目急遽降低。而「禁食含油食物」的方式,基本上並無法具體的改善此一疾病,因為我們人體會自行合成超長鍊脂肪酸,不是禁食食物就能禁止超長鍊脂肪酸的生成,所以禁食只能算是消極應對的方式。

「骨髓移植」也是改善X­ALD的方法之一。但全世界的醫院在實行此一手術時都相當謹慎,因其手術風險很高,且移植之後需密集照護。兩者相形之下,妥善的照顧更為重要,因為骨髓移植者,至少要在無菌室待上一個月,等造血、免疫功能恢復不是件容易的事。倘若能順利熬到出院,之前已經喪失的功能並無法恢復,已經去髓鞘化的神經是不會再生的,這是醫療現場上最為殘酷的現實。因此,在現階段的醫療水準中,並非將主力放在「治癒」此一疾病,而是讓這些個案的生活更有品質。

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目前值得期待的作法,就是要加強臨床心理師的功能。每六個月定期評估個案的神經心理功能,有了此一衡鑑之結果,除了可瞭解個案的優勢與劣勢功能外,還可作為個案功能進步或退化之依據。另外,心理師還可幫助整個原生家庭適應此一個案的改變,並針對個案不同的行為問題,提供詳實的應對方式,並提供預防性心理治療,讓所有的家人做好準備,個案在不知期的未來,即將離開人世。在學校方面,也可趁此機會到個案的學校與師生座談,除了衛教宣導外,也針對導師與班上學生,提供具體因應個案行為的方法。當然,也需讓個案詳細的明白X­ALD此一疾病,並對所有的身心變化有所瞭解,進而面對自己的人生。

以上就是X­ALD這個疾病真實的一面,期盼社會大眾可正確的瞭解此一罕見疾病,並經由社會福利制度的制訂,協助個案有所養、有所終,適切的走完人生旅途。

credit:http://ntoshi.pixnet.net/
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後記(20150109):當初這篇入圍2005國科會科普寫作獎決選,但最後並未錄取。另外,Lorenzo Odone於2008年五月去世,享年30歲。有興趣的人可以去找電影Lorenzo’s Oil來看。雖然年代久遠,不過應該還是深具啟發性。

本文轉載自作者部落格暗香浮動月黃昏

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參考資料:

  • Lin, S. T., Lu, L. H., Su, S. C., Hwu, W. L., Huang, A., Soong, W. T. (2004).Neuropsychological profile of three cases of adrenoleukodystrophy. Archivesof Clinical Psychology.
  • Moser, H.W. (1997). Adrenoleukodystrophy: phenotype, genetics, pathogenesisand therapy. Brain, 120: 1485­1508.
  • Moser, H.W. (1999). Treatment of X­linked adrenoleukodystrophy with Lorenzo’s oil. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry. 67: 279­280.
  • Moser, H.W., Smith, K.D., Watkins, P.A., Powers, J. & Moser, A.B. (2001).X­linked adrenoleukodystrophy. In: Scriver, C.R., Beaudet, A.L., Sly, W.S.,& Valle, D. (8th Eds). The metabolic and molecular basis of inherited disease. (pp.2325­2349). New York: McGraw­Hill.
  • Shapiro, E., Krivit, W., Lockman, L.,Jambaque, I., Peters, C., Cowan, M.,et al. (2000). Long­term effect ofbone­marrow transplantation for childhoodonset cerebral X­linked adrenoleukodystrophy. Lancet. 356: 713­718.
  • van Geel, B.M., Assies, J., Wanders, R.J.A., & Barth, P.G. (1997). X linkedadrenoleukodystrophy: clinical presentation, diagnosis, and therapy. Journalof Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry. 63: 4­14.

 

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林希陶_96
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作者為臨床心理師,專長為臨床兒童心理病理、臨床兒童心理衡鑑、臨床兒童心理治療與親子教養諮詢。近來因生養雙胞胎,致力於嬰幼兒相關教養研究,並將科學育兒的經驗,集結為《心理師爸爸的心手育嬰筆記》。與許正典醫師合著有《125遊戲,提升孩子專注力》(1)~(6)、《99連連看遊戲,把專心變有趣》、《99迷宮遊戲,把專心變有趣》。並主持FB專頁:林希陶臨床心理師及部落格:暗香浮動月黃昏。

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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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