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AI影像辨識應用陸續落地 軟硬體整合方案為切入市場關鍵能力 ...

2019-9-3 05:48 PM| 發佈者: SophieWeng@G| 查看: 118| 評論: 0|來自: DIGITIMES Research

摘要: AI影像辨識應用發展漸趨成熟,近年已逐步落地至商用市場,DIGITIMES Research分析師吳伯軒表示,在應用場景更複雜、辨識物件更多元的物聯網大趨勢下,AI晶片將降低過去高度依賴硬體堆疊運算力的方式,而朝多元的異構 ...

隨著AI影像辨識應用發展漸趨成熟,近年已逐步落地至商用市場,例如亞馬遜(Amazon)的Amazon Go無人商店、美國沃爾瑪(Walmart)近期開張的未來商店等,都大量運用到AI影像辨識技術來創造智慧零售的新體驗。DIGITIMES Research分析師吳伯軒表示,在應用場景更複雜、辨識物件更多元的物聯網大趨勢下,AI晶片將降低過去高度依賴硬體堆疊運算力的方式,而朝多元的異構平台及強化AI演算法的方向發展。


2019年4月底於美國紐約近郊開張的Walmart智慧零售商店,裝置上千支AI影像監視器,能即時監控3萬多種類別的商品,一旦某項商品在貨架上無存貨,則會立即通知相關人員進行補貨。此外,AI監視器也兼負降低商品失竊率及減少人為疏失(如商品條碼未被掃描)功能。換言之,Walmart應用AI影像辨識動機是著眼提高營運效率,而非如Amazon Go創造的無人商店體驗。


值得注意的是,過去數十年半導體製程工藝持續演進,以撐起應用端不斷倍增的運算力需求,然基於物理性方式提升電晶體數量的摩爾定律終究會面臨發展瓶頸,再者,先進製程需要龐大的研發資金支撐,新興應用如AI影像辨識在變現能力尚未穩定之際,導入先進製程並不實際。


因此,要降低實際應用可能面臨運算力與經濟效益之間的落差,可能的方法之一是針對應用場景的不同,採取如GPU、FPGA、ASIC等不同的晶片架構。從短期發展觀察,GPU在AI深度學習與推理上較具有規模化商用優勢,然從長期演進而論,多種架構並存才是趨勢所在,這也是部分晶片大廠近年透過購併方式擴大產品線布局的主因之一。


另外,利用AI演算法如CNN (Convolutional Neural Network)先截取卷積層內的圖像特徵,以加快圖像辨識的運算效能,或是利用精簡指數運算來壓縮卷積,以降低對硬體的依賴,都是另一種「跨越摩爾定律障礙」的方式。再者,在智慧城市影像監控場景中,辨識的物件相對多且雜,利用堆疊AI演算法(利用OTA更新)要遠比堆疊硬體(架設更多監視器)的方式,更具經濟效率。


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