AI智慧生產(chǎn)競筑平臺 落實百工百業(yè)創(chuàng)新加值
受惠于近年來生成式人工智能(Generative AI, GenAI)題材持續(xù)發(fā)酵,由 NVIDIA 帶動的AI熱潮,使得中國臺灣在 AI制造供應(yīng)鏈角色備受矚目。中國臺灣資通訊、電子零組件占有出口比重與日俱增,已超過2/3產(chǎn)品出口集中在電子相關(guān)產(chǎn)業(yè),也引發(fā)各界對于產(chǎn)業(yè)是否會患上「荷蘭病(Dutch disease)」的疑慮。
展望未來地緣政治沖突只會越演越烈,對中國臺灣石化、紡織、機械與汽車零組件等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)受到關(guān)稅、匯率的影響固然不言而喻;即使近年來中國臺灣因為人工智能(AI)題材加持,半導(dǎo)體、電子代工業(yè)出口一支獨秀恐也無法幸免,只是名義上的壁壘換成了保(護)費,臺積電也為此率先提出「晶圓2.0」的說法避險。
電子代工產(chǎn)業(yè)龍頭和碩董事長童子賢則對于近年來因為AI熱潮把中國臺灣捧得太高,飄飄然上了云端的說法示警,強調(diào):「我們確實是AI重要參與者之一,但不是制定者跟決定者!外界認為中國臺灣是AI中心的角色,其實還少了『代工』兩個字。」
他也期待中國臺灣不只有代工事業(yè),而能有更高附加價值?!笩o論是制造業(yè)或服務(wù)業(yè),只要想用更少人力做更多有生產(chǎn)力的工作,其實AI都是一個好幫手?!雇淤t認為:「AI就像2000年興起的因特網(wǎng)一樣,并非單一產(chǎn)品,而是更厲害的背景技術(shù),浸潤到所有產(chǎn)品與服務(wù)層面,創(chuàng)造出momo、Netflix、Uber Eats等應(yīng)用和服務(wù)。」
Google前中國臺灣董事總經(jīng)理簡立峰更早前提醒,在這波AI浪潮中,中國臺灣雖然是第一波受惠者,但除了制造之外,在AI應(yīng)用場景上的缺乏,將是未來需要面對的挑戰(zhàn)。即使我們投資了許多金錢在生產(chǎn)GPU,但中國臺灣使用GPU的數(shù)量卻是屈指可數(shù),這也直接反映了我們在應(yīng)用場景投資的缺乏,必須從消費者、生產(chǎn)者、政府和其他角度投入,才能支撐這個產(chǎn)業(yè)。
若以淘金熱的故事來比喻,NVIDIA可形容為設(shè)計鏟子者,臺積電則是制造鏟子的人?!脯F(xiàn)在是賣鏟子的先賺錢,而花錢買鏟子的微軟、Google、Apple、Amazon、Meta等5大網(wǎng)絡(luò)公司投入大量金額,在購買GPU和興建數(shù)據(jù)中心上,幾乎買走了90%的鏟子。」簡立峰認為:「任何產(chǎn)品的生命周期,最終都將邁入成熟期。未來用鏟子的會愈來愈多,而制造鏟子的只有一個高峰期。」
尋求AI應(yīng)用場景 百工百業(yè)先行
圖一 : 國科會從今年啟動為期10年(2024~2033)的「晶創(chuàng)中國臺灣方案」計劃,最終為中國臺灣百工百業(yè)創(chuàng)新賦能,創(chuàng)造有利于技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新需求的互動機制。(source:國科會)
如今在應(yīng)用面的進展屢屢突破想象,已展現(xiàn)GenAI可用來提升生產(chǎn)力、促進產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的巨大潛力。國科會也從今年啟動為期10年(2024~2033)的「晶創(chuàng)中國臺灣方案」計劃,共挹注3,000億經(jīng)費時,便強調(diào)并非獨厚半導(dǎo)體領(lǐng)域,而是建立GenAI共通雛型工具。
藉此強化與業(yè)界、公協(xié)會溝通,共同厘清數(shù)據(jù)、模型分享機制及知識產(chǎn)權(quán)歸屬等議題;并透過雛型、案例展示等GenAI訓(xùn)練課程,培育能結(jié)合領(lǐng)域知識(domain knowledge)的種子。最終為中國臺灣百工百業(yè)創(chuàng)新賦能,創(chuàng)造有利于技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新需求的互動機制;另結(jié)合生成式AI,以建構(gòu)AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用生態(tài)系發(fā)展的機會。
協(xié)同AI落地智慧生產(chǎn) 加速廠內(nèi)轉(zhuǎn)型應(yīng)變
根據(jù)中華經(jīng)濟研究院定義目前所稱「AI工廠」,系指將所有工廠智慧化,進行全面自動化和優(yōu)化的工廠營運模式,滿足AI應(yīng)用在制造業(yè)落地后的龐大需求,促使生成式AI從虛擬世界進入實體(物理)世界,全面監(jiān)控管理生產(chǎn)流程,提升生產(chǎn)效率、資源利用率和產(chǎn)品質(zhì)量。
其中不僅能自動化完成物料運輸、零配件組裝、產(chǎn)品檢測和包裝等任務(wù),大量縮短生產(chǎn)周期,提升單位時間內(nèi)的產(chǎn)出量;還能透過大數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí),將生產(chǎn)計劃和資源分配優(yōu)化應(yīng)用,針對不同產(chǎn)品需求快速調(diào)整和轉(zhuǎn)換,滿足少量多樣化和客制化的市場需求,同時具備高度靈活性。
企業(yè)因此可運用AI在虛擬世界模擬各種生產(chǎn)場景,預(yù)測和優(yōu)化生產(chǎn)流程,將顯著提高生產(chǎn)效率和創(chuàng)新能力。AI工廠也可對生產(chǎn)過程的各類數(shù)據(jù)實時監(jiān)控和分析,實現(xiàn)對原材料、能源和設(shè)備的精細化管理,從而大幅提升產(chǎn)品的一致性和可靠性。
例如NVIDIA執(zhí)行長黃仁勛在COMPUTEX 2024期間舉辦的主題演講,便以自行車龍頭巨大集團(捷安特)的物流中心為例,便引進由廣運(Kenmec)與合作伙伴宇見智能科技(MetAI)提供的自動化倉儲與物流系統(tǒng)「實時 3D 模擬生成智能物流場域」,來提高效率又降低風(fēng)險。
經(jīng)由MetAI的生成式模型技術(shù),可在不到4分鐘時間內(nèi)就通過NVIDIA RTX GPU運算后,迅速生成OpenUSD SimReady虛擬倉儲物流環(huán)境,將傳統(tǒng)需要278小時的前置作業(yè)規(guī)劃時間大幅縮短;并透過數(shù)字分身仿真的場域,預(yù)期能有效減少40%的項目落地時程。未來也不排除將巨大遍布全球多個制造基地的工廠,皆改造成自主程度更高的生產(chǎn)設(shè)施;或是透過AI來模擬不同的工廠布局,取得最佳的空間、流程與效率。
最后,AI工廠的全球協(xié)作能力可顯著提升供應(yīng)鏈效率與穩(wěn)定性,透過云端運算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),實現(xiàn)全球范圍內(nèi)的生產(chǎn)協(xié)同和資源共享,不僅能提升生產(chǎn)效率,還能實時調(diào)整生產(chǎn)策略,有效應(yīng)對市場不確定風(fēng)險。
達梭3D EXPERIENCE云平臺 協(xié)力打造數(shù)位分身
圖二 : 達梭系統(tǒng)強調(diào)須先掌握足夠數(shù)據(jù),才有機會談AI,進一步發(fā)展數(shù)字分身(Digital twins)技術(shù)。(source:3ds.com)
達梭系統(tǒng)也在2021年推出基于云端的3D體驗平臺,并強調(diào)須先掌握足夠資料,才有機會談AI,進一步發(fā)展數(shù)字分身(Digital twins)技術(shù),期盼透過延伸虛擬世界去改變實體(物理)世界。即使有NVIDIA推出Omniverse平臺來打造AI智慧工廠,也須先有軟件建立內(nèi)外結(jié)構(gòu)、仿真機器人生產(chǎn)流程的內(nèi)容,才能聯(lián)結(jié)AIoT正式生產(chǎn)。
達梭系統(tǒng)中國臺灣資深技術(shù)經(jīng)理許欲生分析目前在制造業(yè)發(fā)展現(xiàn)況,各領(lǐng)域都有不同軟件,如設(shè)計3D CAD、模型分析3D DMU、PLM等,達梭過去10余年來(2012)則基于云端的3D EXPERIENCE平臺,集中管理旗下或異質(zhì)來源軟件的所有信息數(shù)據(jù);進而執(zhí)行電磁、熱、結(jié)構(gòu)仿真分析,打造一個貫穿完整生命周期的虛擬分身體驗。
因此使用者不必每次都要回復(fù)到CAD設(shè)計之前的網(wǎng)格數(shù)據(jù)去仿真分析,就能搭建PPR數(shù)據(jù)模型定義MBOM,并規(guī)劃數(shù)字化制程,直接利用大數(shù)據(jù)分析工序和工時;經(jīng)過3D作業(yè)指導(dǎo)輸出,同步工程分配到每個站位,不必擔(dān)心后續(xù)更改設(shè)計版本或夾治具,都能在計算機完成而省時與成本。
由于達梭可容許廠內(nèi)選用不同品牌機器人或設(shè)備依序生產(chǎn)零組件、組裝驗證,仿真找出最佳路徑,透過VR體驗,模擬生產(chǎn)設(shè)備空間及稼動率、產(chǎn)能物流動線布局,皆得到真實數(shù)據(jù)而非圖表,可在實際生產(chǎn)前調(diào)整,并將信息上傳ERP、MES;通過AR/VR在實際生產(chǎn)前體驗,產(chǎn)生用來制造的虛擬分身;最終整合產(chǎn)品信息和制造流程并加上批注,輸出3D操作手冊。
宜鼎全通路產(chǎn)品與服務(wù) 垂直深化AIoT應(yīng)用場域
圖三 : 宜鼎無論是在軟硬件、通路及產(chǎn)能等面向都已經(jīng)完備,將AI導(dǎo)入自身擅長的工控市場。(攝影:陳念舜)
工控內(nèi)存模塊大廠宜鼎國際(Innodisk)近期也正式啟用位于宜蘭的全球研發(fā)制造中心二期廠區(qū),打造為集團的AI核心基地,讓邊緣AI軟硬整合涵蓋的層面更加完備。宜鼎集團董事長簡川勝表示,宜鼎深耕工業(yè)市場20年以來,從工業(yè)計算機(IPC)儲存與內(nèi)存起家,并隨著客戶需求調(diào)整發(fā)展重心,從工控領(lǐng)域逐步垂直深化朝向「AIoT」階段邁進,進而投入工控市場AI化及AI應(yīng)用市場。
「當(dāng)云端AI布建到一定程度后,不落地不行!」簡川勝強調(diào),因此宜鼎從工業(yè)儲存跨足至周邊軟硬件整合服務(wù),近年更積極推行品牌升級,以「Architect Intelligence」為宗旨,從市場面演進、產(chǎn)品面變化及商業(yè)化落地應(yīng)用三面向逐步發(fā)展,無論是在軟硬件、通路及產(chǎn)能等面向都已經(jīng)完備,將AI導(dǎo)入自身擅長的工控市場。
也將過往累積的全球 AIoT 項目經(jīng)驗,延伸到垂直領(lǐng)域的AIoT,積極轉(zhuǎn)變?yōu)檫吘堿I解決方案領(lǐng)導(dǎo)品牌推出9大產(chǎn)品服務(wù),成為IPC導(dǎo)入邊緣AI應(yīng)用落地的重要伙伴。如今布局「純AI」應(yīng)用著重在邊緣運算領(lǐng)域,包含智能城市、智能工廠、智能交通、智能零售等產(chǎn)業(yè)客戶。
宜鼎總經(jīng)理室特助張獻文表示:「客制化便是宜鼎最大優(yōu)勢,須針對各種應(yīng)用對軟硬件規(guī)格的需求都有所不同。」以工控儲存為例,就常需要針對種類繁多的 Chipset、主板與系統(tǒng)設(shè)計等做出相應(yīng)參數(shù)調(diào)校;或者在為客戶導(dǎo)入用于 AI 機器視覺的相機模塊時,為提升視覺辨識效果,也會針對其應(yīng)用環(huán)境光源、視野范圍、影像質(zhì)量需求等進行細部的客制化調(diào)整。
這些在服務(wù)過程中累積的 Know-how,也成為公司獨有的養(yǎng)分。隨著ChatGPT生成式應(yīng)用爆發(fā)之后,正積極往最專長的項目是Edge AI邊緣運算發(fā)展,宜鼎2023年AI及智慧物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)相關(guān)產(chǎn)品營收占比為21.5%,包含PoC(概念驗證)與量產(chǎn)等AI開案量高達1,000多件,看好今年集團營收會較去年成長,AI與AIOT營收占比可望增至3成。
宜鼎旗下子公司安提在躋身成為NVIDIA供應(yīng)鏈成員之一,名列官網(wǎng)公布的模塊化服務(wù)器MGX架構(gòu)的指定合作伙伴以來,主要應(yīng)用市場在企業(yè)端,AI開案量超過600件,更為宜鼎集團帶來可觀的AI開發(fā)商機。
目前營收比較多是來自推論(Inference)機種,去年開始送樣的訓(xùn)練(Training)機種在今年陸續(xù)出貨,預(yù)估COMPUTEX之后的AI開案量年成長將增2~3成。不僅能更迅速實踐創(chuàng)新技術(shù),更攜手全球伙伴將旗下產(chǎn)品及AI解決方案高效導(dǎo)入實際場域、規(guī)?;渴鹬吝吘壎?。
恩智浦首創(chuàng)整合AI學(xué)習(xí)工具 簡化使用者邊緣部署應(yīng)用
圖四 : NXP具備NPU與eIQ的開發(fā)工具包。(source:NXP)
恩智浦公司(NXP)執(zhí)行副總裁暨技術(shù)長Lars Reger也在COMPUTEX 2024期間主題演講表示:「NXP多年來透過積極推動工業(yè)向數(shù)字雙生(Digital Twin)轉(zhuǎn)型的過程,并提供智能連結(jié)設(shè)備,尋找可擴展的軟件平臺來解決機器人在感測、連接、安全和保障方面的所有因素;同時賦予這些機器人卓越的感官,大腦中值得信賴、安全和實時的部分,找到以節(jié)能方式擴展信任的能力?!?br/>在AI時代,邊緣運算是更須關(guān)注的領(lǐng)域,使得原本微控制器(MCU)必須處理的數(shù)據(jù)越來越多、連接的終端越來越復(fù)雜,勢必得提升其效能。恩智浦因此推出新一代MCX微控制器系列家族產(chǎn)品,通過廣泛采用的MCUXpresso軟件和SDK工具套件,提供具可擴展性及突破性功能的產(chǎn)品;加上簡化的系統(tǒng)設(shè)計、以開發(fā)人員為中心的體驗,提供客戶更強大性能和多元化功能的產(chǎn)品。
基于現(xiàn)今已有許多業(yè)者開始提供讓企業(yè)訓(xùn)練專屬AI模型的平臺,日前恩智浦也成為首先將NVIDIA經(jīng)過訓(xùn)練的低程序代碼AI模型「NVIDIA TAO API」,可通過eIQ機器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境運用一系列預(yù)先訓(xùn)練的模型和遷移學(xué)習(xí)(transfer learning)整合,再直接部署至恩智浦旗下邊緣處理產(chǎn)品組合的半導(dǎo)體供貨商,為AI模型的訓(xùn)練、優(yōu)化和部署,提供統(tǒng)一平臺,讓開發(fā)人員可自定義構(gòu)建人工智能模型、更輕松在邊緣部署,并針對特定用途對進行微調(diào)和優(yōu)化。
藉此結(jié)合恩智浦在工業(yè)和物聯(lián)網(wǎng)邊緣創(chuàng)新領(lǐng)域擁有豐富的經(jīng)驗,以及NVIDIA在訓(xùn)練與測試AI模型方面具有專業(yè)優(yōu)勢,讓客戶能更加快速、輕松地將之推向汽車、工業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)、行動裝置與通訊基礎(chǔ)設(shè)施市場,提供創(chuàng)新解決方案。
制造業(yè)導(dǎo)入AI 營運優(yōu)先制造
值得一提的是,根據(jù)中經(jīng)院最新發(fā)布「2024上半年中國臺灣采購經(jīng)理人營運展望調(diào)查」,結(jié)果顯示有75.1%制造業(yè)廠商表示公司無提供相關(guān)產(chǎn)品,也未規(guī)劃研發(fā)、生產(chǎn)或進入相關(guān)產(chǎn)品、市場或供應(yīng)鏈。僅24.9%回報已經(jīng)或正在準(zhǔn)備參與AI供應(yīng)鏈,其中41.9%仍在「研發(fā)設(shè)計產(chǎn)品中」、16.2%「已完成研發(fā)但仍未量產(chǎn)」,41.9%「已產(chǎn)出且已進行銷售」。
但企業(yè)對導(dǎo)入AI營運意愿還是頗高,制造業(yè)受訪者中約有49.8%回報有評估、規(guī)劃或已導(dǎo)入AI相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于公司營運,目前進度分別為「規(guī)劃評估中,尚未導(dǎo)入」(61.3%)、「導(dǎo)入中」 (22.6%)、「導(dǎo)入完成,但未見成效」(0.8%)、「導(dǎo)入完成,已見成效」(2.4%) ,以及「已導(dǎo)入,且持續(xù)導(dǎo)入新AI技術(shù)與運用」(12.9%)。
進一步觀察制造業(yè)導(dǎo)入的原因,以「優(yōu)化營運流程」61.3%占比最高,其次是「提升營運效率」58.1%與「節(jié)省人力成本」50.8%。然而,制造業(yè)約有50.2%回報完全沒有規(guī)劃、評估和導(dǎo)入AI相關(guān)技術(shù),主要原因為「無相關(guān)需求」。
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