觀點AI晶片發揮效果　助各行業降成本又升品質

近兩年多來疫情改變眾多人生活模式，儘管各國目前已陸續走出疫情陰霾，但因疫情而衍生的各式便利遠距應用，仍將蓬勃發展。

其中在軟體面，為因應疫情而產生遠距居家上班的趨勢，促使如Hangouts Meet、MicrosoftTeams、Zoom等視訊會議應用下載量大增，也讓社交視訊聊天程式如Houseparty的下載量呈現高度成長。因軟體面因素促使用者行為發生改變。

舉例來說，在工作、學習上相關應用方面如Spatial Systems這類的虛擬會議系統使用率增加。娛樂、社交相關應用方面，AR購物、VR線上遊戲、觀看賽事的使用比率也提升，也催生AmazonAR Shopping、NextVR的需求增加。

另外，為避免大多數人身體一有狀況即前往醫院檢測，造成醫療系統癱瘓，可居家偵測個人身體狀態的穿戴式裝置興起，如Kinsa IoT體溫計、可偵測人體血氧濃度的Fitbit Charge 4等產品也逐步擴大應用比例。又或是因為無法前往健身房，居家健身器材如使用Smart Mirror等裝置，導入連網機能的健身器材也大行其道。眾多創新的物聯網（IoT）產品，持續加速導入人們的日常當中。這是在疫情之下，終端市場出現的產品新契機。

其它如自動化無人運輸、智慧無人工廠等創新應用也如雨後春筍般紛紛出籠，各類型裝置使用先進半導體的機會將變得更為廣泛。且在5G與AI相結合下，不論是在雲端或是邊緣運算（EdgeComputing）等領域，相比過往都需要更快的處理速度。

過往在雲端伺服器使用的AI晶片（AI on Chip）為講求運算功能，加上現今日益膨大的資訊處理量，致使晶片成本與耗電量水漲船高。而未來將會有愈來愈多的邊緣運算裝置布建在日常生活周遭，搭載AI on Chip機能的邊緣運算裝置，其應用場域將遍及零售流通業、醫療產業、工業製造、交通運輸、智慧城市與相關建設等。

可以預期的是，設置在工廠、零售服務業、汽車等場域等的感測器，未來將擷取大量感測資料並於邊緣運算（Edge Computing）裝置處理，透過交叉引用的方式可降低資料處理與應用成本，進而提升服務品質。

邊緣運算的需求正在迅速變化，晶片的研發課題在於如何持續提高晶片效能，降低功耗、並降低整體傳輸延遲以提高系統的可靠度。使用AI on Chip的邊緣運算晶片將與雲端主機機能整合，實現未來混合運算（hybrid computing）的基礎技術，也是台灣廠商著力的重點範疇。

5G、人工智慧驅動半導體產業快速成長，然而，複雜的運算亦帶來耗電的瓶頸。經濟部技術處帶領工研院提前布局，開發記憶體內運算與嵌入式記憶體技術，並與國內半導體大廠、美國加州大學洛杉磯分校合作，同時也獲得美國國防高等研究計畫署（DARPA）計畫支持，全力發展更快、更穩、更省電、關閉電源仍能保存數據的新世代記憶體，而其效能媲美英特爾並領先三星，並解決記憶體陣列的干擾問題，為產業化邁進一大步，如應用在手機，手機使用人工智慧功能電量將從一天延長至逾三天，樹立新的新里程碑。未來透過異質封裝技術，可整合進先進製程處理器，在人工智慧、車用電子、高效能運算晶片等領域具有極佳的前景。

另外，技術處也結合國內半導體廠商成立「台灣人工智慧晶片聯盟」（ AI-on-Chip TaiwanAlliance，AITA，簡稱愛台聯盟），並成立四大技術委員會（SIG），如今AITA國內外會員已達147家，聯盟會員在此溝通平台共議技術藍圖方向，國內半導體大廠也提供晶片研發，以及制訂技術共通介面，加速下世代半導體技術研發腳步，期透過產官學研通力合作，為台灣半導體產業再創下個經濟奇蹟。

(本文內容為作者個人觀點，不代表經濟部立場)

資料來源：經新聞