科技創新（一百二十四）：AIoT產業-三大公有雲對AIoT的投入讓企業數位轉型門檻大降

[IoT整合AI後 今年三大公有雲相關動作頻頻]

今年三大公有雲AWS、MS Azure、GCP對  AIoT動作頻頻，在對台灣最重要的電子展Computex 2018期間，AWS跟Microsoft Azure都分別透過論壇及Keynote，展示了自身AIoT的解決方案，而AWS和Microsoft在今年三月中分別開了研討會，展示他們在人工智慧＋物聯網（AIoT）的解決方案，也談了更多在他們方案的新功能與細節；後來AWS更有一系列的研討會，討論物聯網方案的作法與安全方案；今年十月Microsoft ＡIoT的解決方案來到最新版本，更在十二月份舉辦了IoT in Action大會中充分解釋；另外，今年七月      Google也提出它的AI 邊緣運算的解決方案Cloud IoT Edge及Edge TPU(是一種ASIC ，特別應用的IC)，結合恩智浦NXP的CPU，也包含網路安全方案，而今年11月7日，Google Cloud Platform第一次在台北辦了Google Cloud Summit大會，說明自家的公有雲功能，其中也專門談到物聯網。由這些可以看到，三大公有雲都對AIoT的商機很重視。

科技創新（一百二十）：AIoT產業-從AIoT展的2018 邊緣運算論壇來看邊緣運算的發展

[AIoT時代來臨 邊緣運算重要性日益增加]

去年底，工研院IEK的產業趨勢眺望提出「人工智慧與物聯網將快速匯流」，而由於基於頻寬流量限制、隱私權、低延遲（Latency）需求的各類應用，以及物聯網網路安全的迫切性，AIoT系統邊緣運算的重要性日益強化。而從去年蘋果開賣的iPhoneＸ中臉部辨識解鎖功能讓大家知道知道人工智慧邊緣運算的神奇，邊緣運算也被大眾與產業界更加重視。

圖: 2018邊緣運算論壇

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（一百零九）：AIoT產業-從 Google I/O 跟微軟 Build 談 Edge computing 發展的迫切性

Google I/O 2018 開發者大會剛剛落幕，強調 AI 第一的 Google，在這次大會很多地方都看到人工智慧的影子。

 

科技創新（一百零六）：AIoT產業-Google 的人工智慧將在台灣往下一個世代開始佈局

3 月 21 日，Google 在萬豪酒店宣佈了「智慧台灣計畫」：董事總經理簡立峰先生表示，Google 台灣將開放 300 名新職缺。而且，接下來要訓練超過 5000 名 AI 人才，以及 50000 名數位行銷人才，在線上與線下（包含校園與產業）全面合作。