芯科技消息（文/方中同）隨各企業(yè)大力布局人工智能（AI）技術(shù)，2019年AI的應(yīng)用需求更明確，許多原先由云端運算的產(chǎn)品紛紛轉(zhuǎn)向終端運算處理。臺工研院估計，2025年，前三大邊緣計算（Edge AI）產(chǎn)品分別為，智能手機、智能音箱、抬頭顯示設(shè)備（AR/VR/MR…）。而增長最快速的產(chǎn)品則是消費型與企業(yè)用機器人及安全監(jiān)控攝影機。

終端AI運算能力需求將多過于云端運算

臺工研院指出，連網(wǎng)設(shè)備為了解決網(wǎng)絡(luò)頻寬有限/通信延遲/缺乏網(wǎng)絡(luò)覆蓋/數(shù)據(jù)隱私與機密等需求，對終端AI運算能力的需求將多過于云端運算。然而，除了演算法和大數(shù)據(jù)，作為AI的三大要素之一，運算能力也變得非常重要。目前各大芯片廠商都在開發(fā)各自的AI邊緣計算芯片，將AI運算從云端逐漸向終端轉(zhuǎn)移。

臺工研院綜合預測，邊緣端與設(shè)備端AI芯片市場規(guī)模，2017年為793百萬美元，2025年為51，623百萬美元，年復合增長率高達68.5%。

進一步分析，特定領(lǐng)域?qū)Ｓ萌斯ぶ悄芟到y(tǒng)，由于應(yīng)用背景需求明確、深厚領(lǐng)域知識、模型建立計算簡單可行，在單項測試的智能水準已可超越人類智能，目前在許多領(lǐng)域已取得具體成效。技術(shù)挑戰(zhàn)則在于：發(fā)展低能耗、高準確率的認知計算，包括新型運算架構(gòu)電路設(shè)計、演算法等。

臺工研院認為，未來人工智能芯片是特定的演算法加速器，來加速包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolution Neural Network）、遞迴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recursive Neural Network）在內(nèi)的各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演算法，專用芯片最大優(yōu)勢在于其成本和功耗降低，大幅提升人工智能演算法運行效率。

臺工研院產(chǎn)科國際所分析師范哲豪觀察，存儲器是設(shè)備端AI芯片設(shè)計的關(guān)鍵，若在發(fā)展AI芯片時能有密切的整合關(guān)係，將具強大的優(yōu)勢。預期未來IoT設(shè)備所使用的控制芯片，都將內(nèi)含AI加速芯片。

法規(guī)、技術(shù)雙管齊下打造Trustale AI

除了AI芯片發(fā)展趨勢外，使用AI支持人類決策的機會也越來越多，由于AI演算法接收數(shù)據(jù)即產(chǎn)出結(jié)果的黑箱特性，人們對它恐產(chǎn)生信任危機，近年來歐、美、亞等地區(qū)先進國家對于AI發(fā)展都提出法案規(guī)范。

此外，包括Google、Microsoft、Amazon、Facebook、IBM等國際科技大廠也共同成立研究AI科技最佳行為準則的非營利組織“The Partnership on Artificial Intelligence to Benefit People and Society ”。歸納訴求共同之處，即是要求AI必須具備透明性（Transparency）、公正性（Fairness）、穩(wěn)健性（Robust），才算是擁有“可信任的人工智能”（Trustable AI）的基礎(chǔ)。

而這三要素也衍生出各自不同的議題：AI透明性被試圖從建立演算法的可解釋性加以強化，公正性則從改善數(shù)據(jù)品質(zhì)消除偏見的角度加以調(diào)整，穩(wěn)健性則從數(shù)據(jù)安全和管理機制加以改善。

臺工研院觀察，目前雖尚未有一套整合性的Trustable AI解決方案或技術(shù)，但對于AI透明性、公正性、穩(wěn)健性等3原則建立，皆有研發(fā)技術(shù)工具輔助。如演算法方面，Google與美國知名大學皆投入分析模型可視化的研究且已有初步解決方案；數(shù)據(jù)品質(zhì)方面，Google、Facebook、Twitter利用AI辨識假信息且已見初步成效；數(shù)據(jù)管理和保護方面，則由Facebook、Apple、Microsoft、Google、Amazon等科技大廠，大力投入匿名化和同態(tài)加密技術(shù)的研發(fā)且連年并購相關(guān)新創(chuàng)技術(shù)，以回應(yīng)隱私安全的數(shù)據(jù)保護合規(guī)要求。顯見實現(xiàn)Trustable AI的重要性越來越受到大廠關(guān)注。

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