AI 全方位解析:看懂任務分類、硬體門檻與你的產業卡位戰
全球產業正面臨 AI 卡位戰,先行者已悄悄拉開距離。導入 AI 不必一步到位,可從 NVDIA Jetson 系列的邊緣運算起步,逐步銜接 Edge 與 Server,讓既有設備進化為智慧系統。研華透過 NVIDIA 運算平台提供一條能實際落地、降低風險、持續優化的 AI 導入路徑,也將決定企業在新產業版圖中的位置。
過去生成式 AI 席捲全球,ChatGPT 等大語言模型快速滲透到消費與企業市場,也帶動追逐算力、搶 GPU 的投資戰。然而,隨著 AI 應用逐步落地,如今已從過去的生成式 AI 交棒給代理 AI 與實體 AI。同時,業界開始意識到,比起單純追求算力,更該思考是如何善用算力、解決 AI 任務,並部署在適合場景。
過去幾年,大型語言模型(LLM)已證明 AI 在數位世界的邏輯能力,而現下人工智慧的核心課題,不僅止於模型參數規模的擴張,更在於如何讓 AI 從螢幕裡的諮詢師,進化為現實中的勞動力,此遂成實體 AI(Physical AI)崛起的關鍵價值。
兼具低成本、高擴充性,並且能在高溫、潮濕、髒亂等嚴苛環境下正常運作的研華 MIC-711 邊緣 AI 系統,基於 NVIDIA® Jetson Orin™ NX,MIC-711 早已成為許多企業部署第一個 AI 落地專案的最佳利器。先後入選 NVIDIA Inception 計畫與矽谷 Plug and Play 加速器的宜科循環(AIRECO),積極協助資源回收廠建置這樣的邊緣 AI 系統,實現全面自動化與智慧化的轉型,為共同打造 AI 驅動的資源回收生態系而努力。