【看好疫後數位轉型商機 聯強代理DataMesh 拓展商用市場】
2020年COVID-19疫情的爆發,加速企業對於擴增實境甚至混合實境(MR)的應用需求,聯強國際看好疫後數位轉型商機,為此引進DataMesh Director產品,成為DataMesh台灣區代理商。此次代理DataMesh Director-數位分身解決方案的特點,在於協助客戶零技術基礎,也能快速上手建製數位分身內容,並突破地域限制實現遠端協作應用,讓聯強在軟硬體整合所能提供的行業解決方案更趨於完整。在後疫情時代,有助於企業業務佈局從“産品經營”模式轉型成爲“産品+服務經營”模式。
依據2021年2月科技市場顧問公司ABI(Allied Business Intelligence)發表的報告顯示,2020年全球擴增實境(AR)市場規模約100億美元,2025年可望成長至1,400億美元,涵蓋範圍包括AR廣告、內容、硬體、軟體、連網、授權、平台等,其中企業級商用AR應用又以工業用途為主。
DataMesh是一家利用MR+AI技術爲基礎,打造數位平台和軟體工具的高科技産品企業。其客戶橫跨中國、日本、東南亞和北美,致力於協助企業運用數據資料,透過其混合實境平台構建企業需要的服務,協助企業數位轉型並提升整體員工運作效率。其數位分身解决方案的標準化產品─ DataMesh Director,目前已被多家國際級客戶應用於遠端協作、教學培訓、營銷展示、佈局規劃、維修巡檢、售後支援等。
以遠端協作服務為例,現已被日本家電廠商BELLSYSTEM24用於商品的售後服務系統,客服人員在家就能遠端與客戶同步觀看,溝通和操作商品的使用與安裝,與傳統人員需要定點服務相比,時間成本平均縮短了23.3%。維修巡檢方面則與富士通合作,連接IoT和企業內部數據資料,爲客戶提供第一線員工數位助手,打造一體化的數位工作平臺。另外,日本大林組建設公司使用DataMesh Director導入BIM數據,快速完成施工流程構建,再配合Microsoft HoloLens 2與手機、平板等硬體設備,透過DataMesh One進行空間定位,精準地將3D設計模型投射到複雜的施工現場,協助整體施工流程進行至確認完工。
聯強國際資訊事業部總經理李建宗表示,聯強看好疫後商用應用市場與雲端服務將快速爆發,除了既有代理的Autodesk、Microsoft、Unity軟體服務以外,如今引進DataMesh軟體工具,整合HoloLens 2、Google Glass等AR/MR硬體設備,滿足企業跨裝置、多人協作的需求,可望大幅降低企業在數位轉型過程中的硬體採購成本。
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微軟奪大單 美軍採購AR頭戴裝置金額上看220億美元
https://news.cnyes.com/news/id/4622960
🌏聯強國際為亞太第一大、全球第二大資通訊通路集團,2020年全球營收規模突破台幣1兆3,300億元。
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Joe:「人工智慧未來2年內,在美股市場肯定還有一波可以炒作的空間」
人工智慧(AI)被視為第四次工業革命核心,預估到2020年,市場商機規模高達3000億美元,「得晶片者得天下」概念發酵,因此吸引各大科技廠爭相加碼投資。
過去因為資料量不夠大,同時機器CPU無法做準確分析,如今各種結構與非結構性資料量愈來愈大,全部被集中到雲端或者可藉由終端手機進行資料蒐集及分析。資料量愈來愈多樣化,加上各式演算法愈來愈精進,使得人工智慧的環境趨於成熟。
Nvidia(英偉達)一直是圖像處理的行業龍頭,GPU的浮點運算、同步並行運算是非常適用於人工智慧的深度學習神經網絡,因此成為AI晶片領頭軍。谷歌無人駕駛汽車就採用了Nvidia的移動終端處理器Tegra(4核CPU+256核GPU)。2016年8月,英偉達推出首台深度學習超級計算器Nvidia DGX-1。2017年4月,Nvidia宣布為Tesla自駕車開發全新數據中心加速器Tesla P100已經供貨,面向人工智慧、自動駕駛、氣候預測、醫藥開發等專業領域。
Google在2017年5月的I/O大會推出AI晶片「TPU」(Tensor Processing Unit)是客製化的ASIC(特殊應用邏輯IC),專為機器學習設計,用於改善搜尋結果的相關性,提高Google街景服務地圖和導航功能的正確度。也就是說,TPU專為特定用途設計的特殊規格邏輯IC,只執行單一工作,所以速度更快,但缺點是成本較高。
英特爾2016年9月收購視覺晶片公司Movidius。歷經將近一年的研發,於2017年8月底宣佈推出了全新的Myriad X視覺處理器(Vision Processing Unit;VPU),這是全球第一個配備神經運算引擎(Neural Compute Engine)的系統單晶片(SoC),可用於加速產品端的深度學習推理,未來可應用在無人機、機器人、智慧攝像機、虛擬實境與擴增實境等產品。
高通早在2015年CES推出Snapdragon Cargo是一款無人機SoC晶片,具有視覺運算可應用於工業、農業監測、航拍。此外,高通的驍龍820晶片也被應用於VR頭盔中。事實上,高通已經在研發能在終端完成深度學習的移動設備晶片。
IBM推出TrueNorth 晶片,又於2017年8月9日宣布已發展出採用多台伺服器搭配分散式深度學習軟體(Distributed Deep Learning;DDL)縮短深度學習時間,提高效率。IBM使用了64個自行開發的Power 8伺服器,每一個微處理器都與256顆英偉達繪圖處理器透過NVLink連接起來,讓兩種晶片之間的資料流程進行傳輸。當其開始處理來自ImageNet-22K資料庫的750萬張圖片時,其識別準確率高達33.8%,比起微軟先前的29.8%紀錄還高。
蘋果公司對未來開發的產品,一向神祕低調。消息傳出蘋果正在開發AI晶片Apple Neural Engine,且內建於新一代的iPhone/iPad原型機進行測試,期望提升臉部或語言辨識能力。還有研發出一套人工智慧架構平台,可讓兩組Siri軟體相互對話溝通,應用在智慧居家領域。同時,蘋果也積極開發深度學習技術,鎖定自動駕駛車以及智慧家居應用,要把虛擬語音助理軟體Siri更加智慧化。
微軟準備為下一代Hololens擴增實境裝置打造一個客製化的TPU人工智慧晶片,也不排除在Hololens晶片推出之後,也可以用於微軟的雲端服務之上。也在試驗另一種晶片FPGA(可程式化邏輯元件),FPGA介於GPU和ASIC之間,沒有GPU那麼通用,也不像ASIC只有單一功能,FPGA能重新編程,執行多種功能。
結語
AI晶片包含三大類市場,分別是數據中心(雲端)、通信終端產品(手機)、特定應用產品(自駕車、頭戴式AR/VR、無人機、機器人...)。當前機器學習多採用 GPU圖像處理,尤以Nvidia 是此一領域龍頭,但是,有些業者認為GPU處理效率不夠快,而且因應眾多特定新產品的不同需求,於是,推出NPU、VPU、TPU...等等。總而言之,AI晶片是一個新興的產品,等待「殺手級」出現,充滿無限大的市場。由於,搶未來AI應用市場商機,科技巨鱷如Google、微軟、蘋果企圖建構AI平台生態模式吃下整個產業鏈。
目前還不清楚哪種架構的晶片會在 AI 大戰獲勝。但(手機)終端市場對於AI晶片的功耗、尺寸、價格都有極為嚴格的要求,難度上比雲端數據晶片更高。
至於CPU是否會被TPU、NPU、VPU….等之類新類型處理器取代,答案應該不會。因為,新出現的處理器只是為了處理新發現或尚未解決的問題;同時,希望晶片市場能有更多競爭及選擇,不要英特爾、高通獨大。科技企業搶人工智慧應用商機,AI晶片成為兵家必爭之地。
http://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Read.aspx?PostID=13742
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