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刊登日期：2024/5/20 下午 02:24:33 資料來源：TechNews 科技新報

對企業而言，研華產業雲暨影像科技事業群副總經理鮑志偉分析邊緣 AI 難以落地可能有三種原因：一是硬體選擇，企業視需求做出決定；二是部署和管理的邊緣裝置規模從 50 台至上萬台不等，且要運行不同模型，管理上實屬不易；三是模型迭代，同樣需要花費心力進行更新。研華 AI 產品組合具軟硬協作能力，並針對不同應用區隔市場需求，定義並設計不同的性能、功耗等。研華開發的邊緣 AI 伺服器針對不同場景已有應用實例及優勢，例如應用在智慧城市的交通管理 AI 伺服器，光是硬體克服戶外 -34°C 至 74°C 溫差變化；車載 AI 伺服器也有溫差變化考量，還需要連結車載鏡頭，做出低延遲反應。鮑志偉也點出醫療影像 AI 伺服器可望成為下一個爆發點，商用門檻在於是否通過各國 FDA 等主管機關核准，爆發時程最快就在今年。時下火熱的生成式 AI 在邊緣端如何應用？鮑志偉先舉出韓國智慧城市應用案例，傳統做法為辨識和追蹤車流、車向、車種，融入生成式 AI 的做法則自動產生事故意外報告並送至行控中心，列出車禍事發細節、處理建議及可能的責任歸屬，簡化人工處理流程。另外還有融入生成式 AI 的農業機器人，透過鏡頭偵測果樹成熟情況、評估採收量，藉此規劃種植策略，相較傳統農作方式有大幅度改善。研華董事長劉克振強調，過去 40 年是 PC、網通的時代，新時代則屬 AI、IoT。隨著發展焦點逐漸從雲端 AI 移向邊緣 AI，研華做到軟硬協作，押注邊緣 AI 引領新一波產業熱潮。

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