2022年人工智慧推理五大趨勢
2022-03-22
作者
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。展望2022年，本文提出五大人工智慧推理趨勢的預測…
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。
Dana McCarty
Flex Logic科技推理產品銷售和行銷副總裁
(來源：Flex Logix)
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。
展望2022年，以下是五大人工智慧推理趨勢的預測。
安全、隱私問題
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。
持續的模型演變
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其性能和精準度。
向邊緣遷移
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。
預計這項技術還將擴展到許多其他邊緣應用，例如監控、臉部辨識、基因測序、醫學成像等。
開放原始碼
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。
下一個獨角獸
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。
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。
(參考原文：Five AI Inference Trends for 2022，by Dana McCarty)
本文同步刊登於《電子工程專輯》雜誌2022年3月號
