Winbond AI TechDay線上研討會 力助產業掌握AI發展
- 台北訊
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智慧化成為全球產業最重要的趨勢，在5G、AI、IoT等新技術的導入下，世界將展現截然不同的面貌。不過新世界也意味著新變局，在數據量暴增的未來，既有的IT架構勢必無法因應隨之而來運算、儲存、資安等需求，為了協助設備與系統業者掌握產業技術脈動，釐清市場需求，華邦電子(Winbond)特於5月27日舉辦「Winbond AI TechDay線上研討會」，邀請各領域專家，探討2021年後的智能產品技術與市場趨勢。
針對邊緣運算的應用與趨勢，耐能智慧(Kneron)CEO/創辦人暨執行長劉峻誠在Keynote「Edge AI Is Key to Post-Covid World」中指出，AI現已成為產業智慧化最重要的技術，未來將會深入生活的每一個角落，此一普及化趨勢也將對以往的集中式運算架構帶來嚴峻考驗，為了優化運作成本與運作效率，系統必須將一定程度的運算效能移至邊緣端。
他進一步表示，邊緣運算趨勢已在發生中，近期的疫情就出現了相關應用，例如醫療院所透過臉孔偵測設備辨識身分，降低人員的接觸機率。
耐能智慧自成立以來，就聚焦在邊緣運算技術的研發，其產品兼具低耗電與高運算效能，可以快速實現邊緣運算，目前已應用門鎖、智慧家庭、智慧照明等多類型設備，近年來智慧化系統在各領域快速落地，智慧車、安全監控、製造AOI等應用逐一浮現，未來耐能智慧將致力擴展應用範疇，協助各產業快速建構邊緣運算系統。
邊緣運算已成AI趨勢
在「記憶體於邊緣AI和終端AI的角色」議題中，華邦電子DRAM產品行銷部經理曾一峻表示，邊緣運算在各類場域的成長已然加速，隨著應用的普及，設備內關鍵零組件的效能、頻寬等需求也將同步提升。
為了提升邊緣運算的效能，TinyML(微型機器學習)漸受重視，這個概念透過TensorFlowLite將來會大量應用於AIoT架構，並縮短其開發時程，而邊緣端運算效能的強化，也將連動影響記憶體的規格。
整體而言，在5G modem、Wi-Fi6、AI與4K影像時代，市場必須應用到I/O傳輸速率至少為2.13Gbps的DDR3/LPDDR3記憶體，在頻寬需求方面，AI的需求最高，高畫質影像居次，SSD、電信數據與Wi-Fi相對較低。針對終端電子產品的邊緣AI需求，華邦電也推出搭配不同運算核心的GP-Boots DRAM產品系列，可滿足不同領域產品的需求。
另外曾一峻也特別介紹了華邦電的HyperRAM，此款產品訴求低功耗、低腳數與易於應用設計，目前HyperRAM的產品版本是2.0與2.0e兩種，2.0版本的頻寬為200MHz，2.0e則是將I/O數從原本的8個增加至16個，他也透露華邦電接下來將推出3.0/3.0e版本，提供AIoT市場更高規格的記憶體產品。
除了記憶體之外，運算單元更是AIoT的核心元件，在這次研討會中，安謀國際(Arm)首席應用工程師沈綸銘，特別以「物聯網設備在 AI 時代的轉型」為題，深入剖析該公司的重點布局與相關計畫。
沈綸銘表示，Arm作為全球行動運算領域領導廠商，近年開始全力強化AIoT布局。事實上過去幾年，已有大量合作夥伴將該公司旗下的產品應用於AIoT的不同領域，光是在2019年，基於Arm Cortex-M的晶片總出貨量超過150億顆就是最佳例證。
針對Edge AI，Arm也在2020年2月率先推出第一套解決方案，其中包括Cortex-M55、Ethos-U55 NPU和Corstone-300，這些產品的效能與功耗，都是專為AIoT的邊緣運算所設計。
此外沈綸銘也特別介紹了該公司的Project Cassini，他表示Project Cassini由Arm的生態系、資安設計與標準制定等三大區塊所組成，使用者可透過安全的Arm邊緣生態系，滿足其雲端原生軟體需求。
沈綸銘最後表示，Arm的強大技術與運算平台推動了智慧手機的革命，接下來會將過去累積的技術能量與專業經驗移轉至AIoT，協助設備商與系統整合業者開發出效能與功耗表現俱佳的產品。
多元AI解決方案問世
在AIoT的資安領域，AI不僅是系統防禦惡意入侵的利器，同時也會成為駭客的攻擊目標，華邦電子安全解決方案行銷企劃處技術經理李亞玲在「AI：資安的防禦還是破口？」議題中表示，AI是未來企業的重要營運技術，因此勢必成為被攻擊的重點。
面對AI資安機制的挑戰，她認為從最基礎的軟硬體著手會是最佳方式。其中TrustME安全快閃記憶體是耗費的成本較低、導入工序較為簡單的作法，華邦電子近期所推出的W77Q與W75F兩種Secure Flash產品，即可滿足市場需求。
其中W77Q適用於智慧家電、車用系統、智慧電表等消費領域，另外此產品也符合CC EAL2、ISO 26262 ASIL-C ready、IEC 62443標準，可用於工控系統；W75F屬於高安全等級，主要用於企業的電子支付、車聯網等場域，此產品符合歐盟的CSA與GDPR標準，更是全球第一顆擁有ISO26262 ASIL-D ready與CC EAL5+認證的Secure Flash，可以縮短設備的安全認證時程，透過這兩款Secure Flash產品，企業將可建構高強度資安規格的AIoT系統。
成立於2010年的美商恩倍科(Ambiq)，致力於超低功耗解決方案，旗下產品包括MCU與無線藍芽SoC。業務處長Eric Chu在「智能IoT終端的未來」議程中介紹該公司的產品布局時指出，2012年推出第一顆RTC(Real Time Clock)產品後，就以相當固定的頻率推出新產品，從2014年至2020年，每年都有新品問世，且都以低功耗為主要訴求。
他表示Ambiq MCU的功耗之所以只有市場同類型產品1/8到1/10功耗的主要原因，在於該公司採用了獨家的SPOT技術，目前市場上的MCU核心工作電壓都在1.2v以上，Ambiq的SPOT平台不僅可將工作電壓控制在0.3v，且不會受到雜訊干擾。
目前Ambiq的MCU已廣泛應用於穿戴式裝置、智慧家庭、智慧製造等場域，而其超低功耗特色，可協助廠商開發需長時間使用的產品，另外近期COVID-19疫情侵襲全球，已有業者將之應用於智慧醫療、遠端設備與各種非接觸產品需求。Eric指出，隨著AIoT系統的落地，低功耗終端設備的需求將快速浮現，Ambiq的MCU將可協助業者打造耗能與品質表現俱佳的產品，掌握新世代商機。
在Ambiq演講結束後，邊緣運算技術領導大廠恩智浦(NXP)也登場，由台灣恩智浦大中華區邊緣運算事業群市場行銷工程師李宜儒介紹該公司的邊緣運算事業群人工智慧方案。
李宜儒提到，近年全球開始走向邊緣運算，因應此趨勢，NXP重整旗下產品線，將以前的SoC分類標準，改為以網通、IoT與工業等三大應用分群，新分類可讓NXP工程師在與客戶互動時，進一步了解其需求，並累積相關經驗，讓之後的產品更貼近客戶需求端。除了重新定義產品線外，NXP也持續強化其機器學習產品線。NXP在此領域的產品包括硬體、軟體與解決方案。
硬體部分主要是SoC，i.MX 8M Plus 與i.MX RT1170則是兩大主力產品，i.MX 8M Plus具有高速運算能力與優良功耗表現，i.MX RT1170在性能、可靠度與整合度都有極佳表現；軟體部分，NXP的eIQ機器學習軟體發展環境，可協助開發者優化MCU和應用處理器(MPU)的開源推理引擎部署工作效率；在解決方案部分，NXP的Turnkey Solution則可讓設計人員在不需軟體技能的狀態下，順利開發具備機器學習演算法功能的產品。
選擇最適化AI關鍵元件
在軟硬體技術同步到位之下，AIoT的發展令人期待。不過要如何從眾多關鍵元件中挑選合適者，建構最佳化AI系統化華邦電子快閃記憶體產品企劃技術經理黃仲宇在「如何在終端AI方案選擇適當之快閃記憶體？」演講中，提出精闢見解。
發展超過半世紀的AI如今已然成熟並已開始廣泛被應用於多種場域與應用中，未來市場潛力相當雄厚。根據IDC的研究報告，從2020到2024年，其每年平均複合成長率將為18.4％，屆時市場總值高達378億美元。
如此龐大的市場，各家晶片商、系統商相繼投入各式各樣不同領域的AI相關應用產品，加速了這場AI開發兢賽。開發者必須依其需求選擇合適的記憶體，華邦電子能夠提供高效能、低功耗、高資安、高品質可靠度與高產品客制化彈性等不同規格與指標的快閃記憶體，讓客戶可從中挑選出最合適客戶當前開發之AI系統記憶體。
對於Edge AI的運算架構，耐能智慧總經理特助暨資深協理楊英廷也上場介紹該公司的解決方案。
楊英廷表示，該公司的方案包括四大層面，一是可跨不同層級的邊緣AI晶片，此層面主力產品為具備成本效益和功耗效率，可滿足多方需求的KDP系列；二是領先業界壓縮技術的NPU工具，此壓縮技術的精準度損失小於0.1%，可大幅降低產品尺寸與運算成本；三是可支援ONNX、Keras、PyTorch、Tensorflow、Tensorflow Lite、Caffe的主流AI模型與框架；四是針對工廠、家庭、汽車、零售、監控的邊緣AI應用解決方案。
除了上述領域外，耐能智慧也開發適用於LW3D FD/FR、人物跟蹤、物體識別的架構。在完善的產品布局下，耐能智慧的產品具備了強大的應用潛力，在車用領域可用於偵測駕駛行為、行車盲點偵測、車道偏移警示、門鎖應用。
在安全監控部分，耐能智慧的解決方案可用於人臉識別、人形偵測、特定人物追蹤等。另外在智慧門鎖方面，主要是透過人臉識別功能解鎖，即便是帶上特別製作的面具，耐能智慧也可精準識別。
最後壓軸登場資策會資安科技研究所技術總監田謹維，則以「資安與AI相遇後的火花」為題，介紹AI在資安領域的應用方式、問題與其成果。他指出駭客的手法已隨各種新技術的出現而快速演進，企業受攻擊的頻率越來越高，所造成的傷害也逐漸升高，他建議業者可透過AI的機器學習或深度學習演算法，建構出即時且精準的資安機制，用檢測、識別IT系統的破口與攻擊。
在此同時，外界環境也有可能讓AI產生誤判，例如耐能智慧演講中提到，有惡意人士戴上面具，讓效能不高的AI模型產生誤判，對此他認為企業在建構系統時，必須特別注意AI模型在面對不同型態攻擊手法的可靠性。最後AI雖可處理巨量資料，不過這些資料會因時間遷移出現變化，企業無法用同一模型對應所有狀況，因此定時優化模型，以識別未知的威脅。
綜觀AI發展趨勢，可看出邊緣運算已成為各類型產業的系統建構重點，不過趨勢雖已底定，但對多數設備供應者與系統整合商而言，AI仍是較為陌生的技術，透過此次線上研討會，企業將可了解目前AI的技術現況與應用思維，進而選擇適合產品，打造最佳化智慧系統。
