ARM預(yù)測(cè)人工智慧將改變?nèi)祟惿?/h1>

來(lái)源：萬(wàn)利隆電子 人氣：發(fā)布時(shí)間：2017-11-04

ARM所進(jìn)行的調(diào)查顯示，全球有三分之二的人認(rèn)為至2023年AI將會(huì)顯著影響日常生活，并暢談人工智慧的未來(lái)挑戰(zhàn)與應(yīng)用發(fā)展。

ARM針對(duì)全球涵蓋美國(guó)，歐洲與亞太區(qū)4000的受訪者進(jìn)行AI調(diào)查，結(jié)果顯示這個(gè)世界與市場(chǎng)都已準(zhǔn)備好迎接人工智慧的到來(lái)。全球有71％的人認(rèn)為至2023年AI將會(huì)顯著影響日常生活，61％的人相信AI將實(shí)現(xiàn)更美好的未來(lái)社會(huì)，67％希望端點(diǎn)（邊緣）裝置上仍能保有資料隱私，37％的受訪者則認(rèn)為AI將對(duì)醫(yī)療與科學(xué)方面大有幫助。至于臺(tái)灣的AI調(diào)查結(jié)果也顯示，超過(guò)半數(shù)（56％）的人指出AI已大幅影響生活各層面，如音樂(lè)偏愛(ài)取向，社群媒體類型引擎等。整個(gè)亞太區(qū)來(lái)說(shuō)，將近三分之二（68％）的受訪者對(duì)AI抱持高度興趣。

 

構(gòu)造AI運(yùn)算體系，必需要考量的是如何在復(fù)雜運(yùn)算環(huán)境下節(jié)省成本與能源，并增加更多能力到系統(tǒng)單晶片（SoC），而ARM DynamIQ技術(shù)便能處理這樣較復(fù)雜的運(yùn)算。然而，AI與其他高階科技仍需要全新的微架構(gòu)（microarchitecture），Rene認(rèn)為AI運(yùn)算已轉(zhuǎn)變成分散式運(yùn)算（distributed computing），需要云端，網(wǎng)路與各類裝置的支援，也就是「人工智慧端點(diǎn)運(yùn)算AI at the Edge）」。舉例來(lái)說(shuō)，現(xiàn)階段的許多交通號(hào)如紅綠燈，還不能根據(jù)道路或行人的狀況調(diào)整號(hào)志，以做出快速?zèng)Q策。端點(diǎn)裝置必須具備獨(dú)立思考的能力，提供更高的安全性，低延遲與資料在地化。

 

AI所帶來(lái)的發(fā)展動(dòng)能，除了先前提及的機(jī)器人，還涵蓋了智慧家庭助理（Smart Home Assistant），智慧監(jiān)控（Intelligent Surveillance），自動(dòng)駕駛車（Autonomous Vehicles）電腦視覺(jué)（Computer Vision）」技術(shù)，此系統(tǒng)能偵測(cè)可疑的肢體移動(dòng)，目前公共場(chǎng)所攝影機(jī)所拍攝的影片，皆無(wú)法執(zhí)行進(jìn)行進(jìn)一步的影像分析，為了實(shí)現(xiàn)安全需求，物件偵測(cè)的層級(jí)和范圍更顯重要，因此需要一個(gè)能整合CPU，GPU和其他優(yōu)化元件的合作平臺(tái)。

 

電腦視覺(jué)也可應(yīng)用于交通工具上，透過(guò)ARM技術(shù)可提升顯示器解析度，數(shù)位介面使用，感測(cè)器與攝影機(jī)的全方位能見(jiàn)度（all-round visibility）以及偵測(cè)駕駛的專注力;此外，效率也是重要的一環(huán)，ARM預(yù)測(cè)未來(lái)自動(dòng)車的耗能將小于1％時(shí)，充飽電后更能跑500公里，比起現(xiàn)在只能跑160公里，可說(shuō)是大幅提升能源效率。

 

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