研调:晶片是台厂切入Edge AI市场之最佳着力点
出自:MoneyDJ新聞

隨著消費端走向客制自主消費、制造端面臨缺工問題日甚,促使制造業須具備能適應快速多變且多元環境的能力,制造系統變得較過往而言更加複雜。而拜新技術成熟發展所賜,制造業現今可借由部署先進的感測技術並結合AI演算法、引入機器人等科技,進而提高資訊可視化及系統可控性,進一步推升工業4.0智慧制造發展。

据TrendForce旗下拓墣澳门太阳城注册院预估,2022年全球智慧制造的市场规模将会逼近3,700亿美元,年复合成长率达10.7%。 奠基于虚实整合的基础,智慧制造在应用端相当多元,从规模较大的智慧工厂、智慧供应链、现场灾害回复,乃至自动物流车、简易型机器手臂皆是使用案例。

综观今(2019)年产业动态与德国汉诺威工业展(Hannover Messe)等指标性活动,现行智慧制造以协作机器人(Cobot)、数位双胞胎(Digital Twin)、预测性维护(PdM)、无人机、制造执行系统(MES)、AI应用等为发展焦点,Universal Robots、Siemens、STMicroelectronics、Xilinx、GE等厂商亦持续推陈出新强化布局。 Edge AI降低运算资源,成为预测性维护重要基础。拓墣指出,鉴于智慧制造带出的庞大数据量将排山倒海湧向企业,延迟性与频宽成本已让制造业从云端技术逐渐转向边缘运算。

而數據海量化、分析精准化以及硬體高效化等三大驅動力也使AI從雲端往終端設備邁進,推升邊緣結合AI的趨勢。拓墣指出,Edge邊緣運算處理是具地緣關系的AI運算,透過于靠近數據産生源處進行收集處理,並結合參數學習等AI技術讓設備能做到缺陷即時偵測、使用狀況預判等用途,讓機器不需時時聯網、減少運算資源,仍能具備部分決策力與即時反應力,成爲預測性維護的重要基礎,同時亦可強化工業機器人的即時協作;而將資料留在當地取代回傳雲端,也更能滿足制造業提升數據資安與隱私的需求。

晶片将是台厂切入Edge AI最佳着力点,中小企业灵活弹性成竞争优势。拓墣指出,智慧制造与Edge AI的连结为制造业带来即时决策、降低成本、营运可靠及提高安全等优势,也使精密机械蜕变为名副其实的智慧系统。现行从晶片大厂NVIDIA、Intel、Qualcomm、NXP,乃至云端龙头AWS、Google、Microsoft等皆积极投入该领域。台厂若要切入Edge AI的市场,考量产业优势及政府资源挹注,晶片仍是最好发挥的着力点,并成为串连上下游厂商的发动机。

從自動化到智動化,TrendForce指出,工業4.0浪潮持續推動企業數位轉型,物聯網、大數據、機器人等技術也成爲打造智慧制造的重要節點。然不論是工業物聯網布建、智慧制造的導入、抑或智慧工廠的建置,由于耗時較長且所費不赀,對企業而言皆非一蹴可幾,在布署及執行過程中可透過工業物聯網聯盟(IIC)等組織提出的工具來評估自身的成熟度,進而調整步調與方向,如根據基礎設施的完成度來選擇被動性維護、預防性維護、以及預測性維護的采用。

此外,TrendForce進一步指出,由于許多非數位原生的傳統制造業,均是透過數位工具導入及異業整合等方式實施智慧制造,故若企業擁有可跨域整合、更敏捷靈活因應生態系等優勢,將較易切入大廠供應鏈或與其合作。台灣中小企業具備充足的産業知識及適應彈性,當數位化時代挖掘出更多顧客痛點時,大廠不願做且小廠做不來的市場便能讓其挾競爭優勢一展身手。 

 

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