未來(lái) AI 發(fā)展八大新趨勢(shì)

　　人工智慧(AI)是物聯(lián)網(wǎng)及工業(yè)4.0發(fā)展的核心。尤其，當(dāng)特斯拉(Tesla)推出電動(dòng)車(chē)及蘋(píng)果(Apple)發(fā)表新機(jī)iPhone X推出FaceID之后，讓市場(chǎng)體驗(yàn)到AI晶片的無(wú)限商機(jī)。同時(shí)，AI應(yīng)用接受度越高的國(guó)家，將對(duì)其GDP產(chǎn)生貢獻(xiàn)愈大。我國(guó)在既有半導(dǎo)體及ICT技術(shù)優(yōu)勢(shì)及競(jìng)爭(zhēng)力的基礎(chǔ)上，迎合各產(chǎn)業(yè)的需求不斷增加，開(kāi)發(fā)出各種新應(yīng)用晶片，不僅讓臺(tái)灣在半導(dǎo)體的競(jìng)爭(zhēng)力絕對(duì)在全球可扮演關(guān)鍵的角色，同時(shí)將為臺(tái)灣的經(jīng)濟(jì)帶來(lái)未來(lái)30年的新榮景。

　　AI晶片包含三大類(lèi)市場(chǎng)，分別是數(shù)據(jù)中心(云端)、通信終端產(chǎn)品(手機(jī))、特定應(yīng)用產(chǎn)品(自駕車(chē)、頭戴式AR/VR、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人...)。當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)多采用 GPU圖像處理，尤以Nvidia 是此一領(lǐng)域龍頭，但是，有些業(yè)者認(rèn)為GPU處理效率不夠快，而且因應(yīng)眾多特定新產(chǎn)品的不同需求，于是，推出NPU、VPU、TPU、NVPU...等等。目前還不清楚哪種架構(gòu)的晶片會(huì)在 AI 大戰(zhàn)獲勝。但(手機(jī))終端市場(chǎng)對(duì)于AI晶片的功耗、尺寸、價(jià)格都有極為嚴(yán)格的要求，難度上比云端數(shù)據(jù)晶片更高。為搶未來(lái)AI應(yīng)用市場(chǎng)商機(jī)，科技巨鱷如Google、微軟、蘋(píng)果企圖建構(gòu)AI平臺(tái)生態(tài)模式吃下整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈。

　　目前來(lái)看，未來(lái)AI發(fā)展有八大新趨勢(shì)

　　趨勢(shì)一：AI 于各行業(yè)垂直領(lǐng)域應(yīng)用具有巨大的潛力

　　人工智慧市場(chǎng)在零售、交通運(yùn)輸和自動(dòng)化、制造業(yè)及農(nóng)業(yè)等各行業(yè)垂直領(lǐng)域具有巨大的潛力。而驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)的主要因素，是人工智慧技術(shù)在各種終端用戶(hù)垂直領(lǐng)域的應(yīng)用數(shù)量不斷增加，尤其是改善對(duì)終端消費(fèi)者服務(wù)。

　　當(dāng)然人工智慧市場(chǎng)要起來(lái)也受到IT基礎(chǔ)設(shè)施完善、智慧型手機(jī)及智能穿戴式裝置的普及。其中，以自然語(yǔ)言處理(NLP)應(yīng)用市場(chǎng)占AI市場(chǎng)很大部分。隨著自然語(yǔ)言處理的技術(shù)不斷精進(jìn)而驅(qū)動(dòng)消費(fèi)者服務(wù)的成長(zhǎng)，還有：汽車(chē)資通訊娛樂(lè)系統(tǒng)、AI機(jī)器人及支持AI的智慧手機(jī)等領(lǐng)域。

　　趨勢(shì)二：AI導(dǎo)入醫(yī)療保健行業(yè)維持高速成長(zhǎng)

　　由于醫(yī)療保健行業(yè)大量使用大數(shù)據(jù)及人工智慧，進(jìn)而精準(zhǔn)改善疾病診斷、醫(yī)療人員與患者之間人力的不平衡、降低醫(yī)療成本、促進(jìn)跨行業(yè)合作關(guān)系。此外AI還廣泛應(yīng)用于臨床試驗(yàn)、大型醫(yī)療計(jì)劃、醫(yī)療諮詢(xún)與宣傳推廣和銷(xiāo)售開(kāi)發(fā)。人工智慧導(dǎo)入醫(yī)療保健行業(yè)從2016年到2022年維持很高成長(zhǎng)，預(yù)計(jì)從2016年的6.671億美元達(dá)到2022年的79.888億美元年均復(fù)合增長(zhǎng)率為52.68%。

　　趨勢(shì)三：AI取代熒幕成為新UI / UX介面

　　過(guò)去從PC到手機(jī)時(shí)代以來(lái)，使用者介面都是透過(guò)熒幕或鍵盤(pán)來(lái)互動(dòng)。隨著智慧喇叭(Smart Speaker)、虛擬/擴(kuò)增實(shí)境(VR/AR)與自動(dòng)駕駛車(chē)系統(tǒng)陸續(xù)進(jìn)入人類(lèi)生活環(huán)境，加速在不需要熒幕的情況下，人們也能夠很輕松自在與運(yùn)算系統(tǒng)溝通。這表示著人工智慧透過(guò)自然語(yǔ)言處理與機(jī)器學(xué)習(xí)讓技術(shù)變得更為直觀，也變得較易操控，未來(lái)將可以取代熒幕在使用者介面與使用者體驗(yàn)的地位。人工智慧除了在企業(yè)后端扮演重要角色外，在技術(shù)介面也可承擔(dān)更復(fù)雜角色。例如：使用視覺(jué)圖形的自動(dòng)駕駛車(chē)，透過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)路以實(shí)現(xiàn)即時(shí)翻譯，也就是說(shuō)，人工智慧讓介面變得更為簡(jiǎn)單且更有智慧，也因此設(shè)定了未來(lái)互動(dòng)的高標(biāo)準(zhǔn)模式。

　　趨勢(shì)四：未來(lái)手機(jī)晶片一定內(nèi)建AI運(yùn)算核心

　　現(xiàn)階段主流的ARM架構(gòu)處理器速度不夠快，若要進(jìn)行大量的圖像運(yùn)算仍嫌不足，所以未來(lái)的手機(jī)晶片一定會(huì)內(nèi)建AI運(yùn)算核心。正如，蘋(píng)果將3D感測(cè)技術(shù)帶入iPhone之后，Android陣營(yíng)智慧型手機(jī)將在明年(2017)跟進(jìn)導(dǎo)入3D感測(cè)相關(guān)應(yīng)用。

　　趨勢(shì)五：AI晶片關(guān)鍵在于成功整合軟硬體

　　AI晶片的核心是半導(dǎo)體及演算法。AI硬體主要是要求更快運(yùn)算速度與低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神經(jīng)元晶片，且須與深度學(xué)習(xí)演算法相結(jié)合，而成功相結(jié)合的關(guān)鍵在于先進(jìn)的封裝技術(shù)。總體來(lái)說(shuō)GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬體選擇就看產(chǎn)品供應(yīng)商的需求考量而定。例如，蘋(píng)果的Face ID臉部辨識(shí)就是3D深度感測(cè)晶片加上神經(jīng)引擎運(yùn)算功能，整合高達(dá)8個(gè)元件進(jìn)行分析，分別是紅外線鏡頭、泛光感應(yīng)元件、距離感應(yīng)器、環(huán)境光感測(cè)器、前端相機(jī)、點(diǎn)陣投影器、喇叭與麥克風(fēng)。蘋(píng)果強(qiáng)調(diào)用戶(hù)的生物識(shí)別數(shù)據(jù)，包含：指紋或臉部辨識(shí)都以加密形式儲(chǔ)存在iPhone內(nèi)部，所以不易被竊取。

　　趨勢(shì)六：AI自主學(xué)習(xí)是終極目標(biāo)

　　AI“大腦”變聰明是分階段進(jìn)行，從機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)化到深度學(xué)習(xí)，再進(jìn)化至自主學(xué)習(xí)。目前，仍處于機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)的階段，若要達(dá)到自主學(xué)習(xí)需要解決四大關(guān)鍵問(wèn)題。首先，是為自主機(jī)器打造一個(gè)AI平臺(tái);還要提供一個(gè)能夠讓自主機(jī)器進(jìn)行自主學(xué)習(xí)的虛擬環(huán)境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現(xiàn)實(shí)世界一樣;然后再將AI的“大腦”放到自主機(jī)器的框架中;最后建立虛擬世界入口(VR)。目前，NVIDIA推出自主機(jī)器處理器Xavier，就在為自主機(jī)器的商用和普及做準(zhǔn)備工作。

　　趨勢(shì)七：最完美的架構(gòu)是把CPU和GPU(或其他處理器)結(jié)合起來(lái)

　　未來(lái)，還會(huì)推出許多專(zhuān)門(mén)的領(lǐng)域所需的超強(qiáng)性能的處理器，但是CPU是通用于各種設(shè)備，什么場(chǎng)景都可以適用。所以，最完美的架構(gòu)是把CPU和GPU(或其他處理器)結(jié)合起來(lái)。例如，NVIDIA推出CUDA計(jì)算架構(gòu)，將專(zhuān)用功能ASIC與通用編程模型相結(jié)合，使開(kāi)發(fā)人員實(shí)現(xiàn)多種算法。

　　趨勢(shì)八：AR成為AI的眼睛，兩者是互補(bǔ)、不可或缺

　　未來(lái)的AI需要AR，未來(lái)的AR也需要AI，可以將AR比喻成AI的眼睛。為了機(jī)器人學(xué)習(xí)而創(chuàng)造的在虛擬世界，本身就是虛擬現(xiàn)實(shí)。還有，如果要讓人進(jìn)入到虛擬環(huán)境去對(duì)機(jī)器人進(jìn)行訓(xùn)練，還需要更多其它的技術(shù)。

　　結(jié)語(yǔ)

　　至于 CPU是否會(huì)被TPU、NPU、VPU….等之類(lèi)新類(lèi)型處理器取代，答案應(yīng)該不會(huì)。因?yàn)?，新出現(xiàn)的處理器只是為了處理新發(fā)現(xiàn)或尚未解決的問(wèn)題，而且未來(lái)傾向?qū)PU整合。同時(shí)，晶片市場(chǎng)期望能有更多競(jìng)爭(zhēng)及選擇，不要英特爾、高通獨(dú)大。

　　迎接物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代來(lái)臨，以往大家認(rèn)為摩爾定律最后會(huì)走到極限，但未來(lái)矽世代是異質(zhì)性及跨界的整合，還有很多需求未出現(xiàn)。NVIDIA執(zhí)行長(zhǎng)黃仁勛則表示，摩爾定律已經(jīng)是舊時(shí)代的法則，GPU的計(jì)算速率和神經(jīng)網(wǎng)路復(fù)雜性都在過(guò)去2到5年內(nèi)呈現(xiàn)出爆發(fā)性成長(zhǎng)。

　　展望未來(lái)，隨著AI、物聯(lián)網(wǎng)、VR/AR、5G等技術(shù)成熟，將帶動(dòng)新一波半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的30年榮景，包括：記憶體、中央處理器、通訊與感測(cè)器四大晶片，各種新產(chǎn)品應(yīng)用晶片需求不斷增加，以臺(tái)灣在半導(dǎo)體的競(jìng)爭(zhēng)力絕對(duì)在全球可扮演關(guān)鍵的角色。