恩智浦半導體 ( NXP Semiconductors ) 執行副總裁 Jens Hinrichsen 在 Computex 的演講中指出,人工智慧 ( AI ) 是實現自主未來,讓機器能夠預測、自動化、感知、思考、協作並獨立執行複雜任務的單一最大創新。這個自主世界不再是科幻小說,正處於成為現實的邊緣,並將影響我們所有人。
Hinrichsen 強調,AI 將成為我們周遭物理世界( 即所謂的邊緣 (Edge) )的一部分。為了充分發揮 AI 的巨大潛力,它必須透過邊緣AI完成。
我們生成的海量資料是 AI 必須轉移到邊緣的關鍵原因。預計今年全球將產生 180 ZB ( Zettabytes ) 的資料 ( 1 ZB 等於 1 後面接著 21 個零,即一兆 GB )。過去三年產生的資料量已超過人類歷史總和,且增長速度不減。這些資料來自工廠、汽車、家庭、穿戴裝置、城市等各地。然而,大部分資料並未被利用。
單靠雲端無法處理所有這些資料。我們每天從數百萬個邊緣裝置產生約 半兆 GB 的資料。一輛現代汽車每天可產生高達 4 TB 的資料。問題不在於減少資料量,而在於如何處理資料並提取其真正價值。將所有資料傳送到雲端進行即時決策是不可行的,原因包括延遲和成本。我們需要的頻寬大約是現有的 一千倍 才能將所有資料傳送至雲端。我們的物理世界太過龐大,無法完全上傳到雲端。
因此,解決方案是將 AI 帶到邊緣,使其對我們的日常生活有用。邊緣 AI 將打破基於雲端的封閉式應用案例限制。我們需要在資料創建的地方進行智慧資料處理 ( intelligent data processing )。
邊緣 AI 帶來了切實的好處:
AI 在邊緣的應用正加速發展。AI 的演進經歷了幾個階段:

代理式 AI 使自主邊緣 ( Autonomous Edge ) 成為可能。邊緣 AI 的真正價值在於自主性,當系統成為人類的伴侶時。
代理式 AI 不僅僅是一個模型,而是一個為自主性而建構的軟體工作流程。它始於一個或多個 AI 代理。每個代理都由 AI 模型(感知、生成式或兩者)驅動,並為非常特定的任務而建構。代理式 AI 代理不僅執行任務,它們還從經驗中學習和演進。這種持續學習 ( continuous learning ) 是代理式 AI 的革命性之處。它們從現實生活經驗中學習,不再僅限於最初訓練的資料集。
當這些 AI 代理協作時,它們可以實現一個總體目標。AI 代理的協作需要協調,這由AI 編排代理 ( AI orchestrator agent ) 來完成。編排代理是專門用於監督、規劃和協調的代理。它就像智能系統的專案經理,將許多代理整合成一個統一的形式。
一個實際案例是在工廠車間。一個代理式 AI 系統被設定目標,即監測並回應任何異常情況以保護人員安全。水分感測器和攝影機( 作為 AI 代理 )偵測到洩漏,編排代理隨即啟動,觸發其他代理行動,例如關閉漏水管道的水源、封鎖區域等。編排代理還可能觸發清理並通知所有人。該系統根據設定的目標進行規劃和行動,同時利用回饋對應和強化學習從經驗中學習。這是一個能夠思考、適應和行動的系統,就像人類在這種情況下會做的那樣。
代理式 AI 工作流程是一個高度可擴展的軟體原型。相同的底層軟體原型可以擴展到無數的應用和使用案例。這意味著我們可以更快地建構智能自主系統,並將其部署到幾乎所有可以想到的使用案例中。例如,汽車領域的自我修復車載網路、農業領域的精準農業,或智慧建築中根據佔用模式調整氣候控制、電動車充電和照明。這種可擴展性將進一步加速 AI 在邊緣的部署。

建構自主邊緣並非易事。需要克服以下根本性的工程挑戰:
作為半導體供應商,恩智浦提供解決方案來克服這些挑戰:

實現自主邊緣不僅是一家公司能獨立完成的。這需要集體努力和廣泛的生態系統,包括 OEM、系統整合商、雲端服務供應商、半導體供應商、合作夥伴和開發者。恩智浦與其合作夥伴共同努力,使自主性在現實世界中變得真實、可擴展且值得信賴。Honeywell 作為恩智浦在工業物聯網領域的關鍵合作夥伴,正在其解決方案和工廠中實施領先的邊緣 AI 技術,以解決資產效能、勞動力短缺和營運效率等挑戰。
過去 25 年的創新顯示,邊緣 AI 正從感知 AI 演進到代理式 AI,並加速進入邊緣。邊緣與雲端將持續並存。自主邊緣是未來的趨勢,代理式 AI 指明了道路。然而,自主性只有在我們信任它時才能擴展,因此必須將安全和保全內建其中。
AI 正成為我們日常生活的一部分。在邊緣,這一切匯聚在一起,變得真實。邊緣是物理世界與數位世界的交匯處,AI 在此與現實世界相遇。
恩智浦及其合作夥伴正努力將這個自主未來變成現實,讓機器能夠預測和自動化,並成為我們日常生活中智能的伴侶。創新永不止步,恩智浦將持續與合作夥伴一起應對下一個 AI 演進浪潮。
*本文章來自:AIPOST,經作者同意轉載
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