科技創新（一百一十八）：AIoT產業-從Core ML2與iPhone XS系列、XR的Neural Engine看邊緣運算

[蘋果的新手機發表了 人工智慧邊緣運算能力令人驚艷]

蘋果的新手機上週發表了，新版的iPhone XS、XS max以及XR三種，而其中都附有A12 Bionic晶片，其中有6核心CPU、4核心GPU ，以及8核心運用於人工智慧邊緣運算的Neural Engine，相較於iPhone X的Ａ11 Bionic的雙核心Neural Engine，人工智慧推論運算能力強大很多。

圖：取自Youtube

科技創新（一百一十七）：AIoT產業-從Gartner的新興技術發展週期2018年報告看AIoT科技趨勢

[Gartner的新興技術發展週期報告最近發出了]

著名科技市廠調查公司Gartner每年都會發出他的新興技術發展週期報告，而這份報告，已經成為科技界的重要趨勢參考資料，今年的報告，在最近終於發出了。

圖源：https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-emerge-in-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2018/

產品研發創新（八）：利用TRIZ來強化產品研發創新的產品特色，連日常生活應用都很好用

       

三年前，我參加了好友彭建文老師辦的「TRIZ」課程系列，學習用TRIZ來做顧問的工具，今年，我跟彭建文老師、簡仲良老師一起合開了「TRIZ的工作與生活思維應用」的公益講座，對科技趨勢熟悉的我，就挑了其中談趨勢的九宮格來講。

圖：TRIZ九宮格的系統觀

科技創新（一百一十六）：AIoT產業-GPU在人工智慧產業的用途縮減的大趨勢

[ImageNet大賽深度學習的應用讓GPU崛起]

2012年ImageNet的大賽中，Alex使用Alex Net的深度學習演算法及GPU（Graphic Processing Unit,圖形運算單元）為主要運算單元，讓大家看到的GPU在深度學習的實力，NVIDIA開始全力衝刺GPU在人工智慧上的應用，揭開了GPU發展的榮景，而最近，NVIDIA的股價連跌，因為分析師說明年GPU的地位將被ASIC（Application Specific IC,專門應用的IC）取代。

圖片來源：https://learn.sparkfun.com/tutorials/integrated-circuits

科技創新（一百一十五）：AIoT產業-Google的AIoT的解決方案也宣告了，AIoT解決方案三國大戰開始

[Google宣布Edge TPU， AIoT平台三國大戰展開]

在Computex 2018期間，AWS跟Azure都分別透過論壇及Keynote，展示了自身AIoT的解決方案，Google也很快追上，在上週的Google Cloud Next 2018大會上宣佈了Edge版的TPU（Tensorflow Processing Unit）與第三代的雲伺服器用的TPU。

科技創新（一百一十四）：AIoT產業-deep mind的在人工智慧的仿人進展

[Google下的Deepmind測AI智商]
Google下的Deepmind最近幫他的AI測智商，結果發現AI只有三歲的智商，也測AI的針對沒見過的數據的泛化能力（指模型擬合以前未見過的新數據的能力，類似人類的聯想能力），結果AI在某些方面不錯，但是在其他方面就很糟糕。自Alpha Zero之後，Deepmind一直在往仿人類人工智慧的方面努力。

圖源：Youtube

科技創新（一百一十三）：AIoT產業-台灣的 AI 新創只要做到這幾點就有機會了！

台灣因為市場不大，人工智慧在產業界比起美中日歐等發展又晚，加上法律重重限制，要做 AI+ 這種以人工智慧發展為主，能顛覆產業的新創公司著實相對較難。

所以我在今年年初提出，台灣需要的是＋AI，也就是 AI 成為產業的工具，透過 AI 來做服務強化、效率升級。其實這就是 AIoT 的精神，透過感測器與人機介面來收集各產業的相關數據（也包含影像、聲音與語音數據），分析這些數據來建立模型，接下來做異常偵測與預防（提高效率）、趨勢預測（增加效果）與瞭解行為模式。