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OPINION
思維與觀點
2022年人工智慧推理五大趨勢
Dana McCarty，Flex Logic科技推理產品銷售和行銷副總裁
能夠加入快速發展的人工智慧(AI)產業著實令人激動不已，尤其是在推理領域。自從歸入高階和極其 昂貴的運算系統開始，人工智慧推理就一直在以超快的速度向邊緣領域邁進。如今，來自醫療、工業、 機器人、安全、零售和成像等眾多產業的客戶或在評估或已真正的將人工智慧推理功能設計到他們的 產品和應用中。
多其他邊緣應用，例如監控、臉 部辨識、基因測序、醫學成像等。
開放原始碼將繼續成為人 工智慧開發的主要平台，基於 Python的工具將會逐漸普及。雖 然業界明確想要模型框架保持開 放，但實際系統使用的訓練資料 和精確模型的驅動程式更可能是 專有的，會受到人工智慧開發人員 的嚴密保護。
隨著人工智慧擴展到邊緣領 域，邊緣人工智慧晶片製造商將成 為下一批獨角獸。由於這項技術現 在可以在廣泛的產業中使用，因此 會有更多的公司希望利用其能力 來提供新的創新或實現自己與競 爭對手的差異化。
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幸運的是，隨著專門為加速 人工智慧工作負載而開發的新型 半導體元件的出現，人工智慧推理 技術現在已經發展到許多產品的 價格點下降，以及外形尺寸縮小到 非常適用於主流市場的地步，人工 智慧已融入種類廣泛的系統中。
開放原始碼
展望2022年，以下是五大人 工智慧推理趨勢的預測。
Dana McCarty
安全、隱私問題
(來源:Flex Logix) 系統，以便於模型隨時得到更新， 從而在有新技術發明時能夠提高
隨著人工智慧的廣泛部署，會 發現暴露出來的隱私問題越來越 多。隱藏或保護個人詳細資訊，以 及確保人工智慧系統安全的技術 將會得到進一步發展，其中就包括 應用根信任技術對抗網路入侵。
該產業將從5~7年前開發的 模型(如MobileNet和ResNet)轉 向新的、更強大和更精確的方法， 如Yolo-v5和基於轉換器的解決方 案。對人工智慧推理模型的持續研 究旨在提供更高的精準度和更高 的性能，必須設計可實際部署的
其性能和精準度。
持續的模型演變
隨著各家公司應用的不斷擴 展，向邊緣的過渡將得以繼續; 經濟學將推動他們從雲端至邊緣 設備上卸載頻寬和運算繁重的應 用，例如電腦視覺。在複雜模型 需要高精準度、高輸送量和低功 耗的情況下，客戶將越來越多地採 用人工智慧加速技術。例如在工業 領域，人工智慧可用於幫助管理庫 存、檢測缺陷，甚至在缺陷發生之 前進行缺陷預測。
Flex Logic科技推理產品銷售和行銷副總裁
向邊緣遷移
下一個獨角獸
預計這項技術還將擴展到許
在更接近最終用戶的地方， 執行人工智慧推理的能力正在開 啟一個全新的市場和應用。能在 2022年看到相關新產品進入市場 著實十分令人興奮。
2022年3月 | www.eettaiwan.com