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第37屆台北國際電腦展（Computex）甫於6月3日落幕，本次展覽與過去最大不同，即為新增人工智慧（AI）展區，成為展場最大亮點。AI是讓機器透過大量收集資訊學習並判斷，感知與辨識，推理導引結果及自我校正後，並能夠執行任務，具備和人類一般的思考邏輯與行為模式的技術。透過AI技術的發展與完善，讓機器與自動化為未來人類的生活提供更多的便利性服務。

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AI架構上，透過語音、視覺、感知等多重感測器，取得外部的海量資料，透過演算法設計、神經網路的架構、高速的CPU（中央處理器）與GPU（圖形處理器）運算，達到學習的效果。近期最為知名的人工智慧成功案例，即為Google的AlphaGo打敗了圍棋棋王。AlphaGo主要利用的即是深度學習能力，在較為單純的棋譜與棋局對弈上，取得了一定程度效果。人工智慧在目前的發展階段，主要針對於較為單純的事件的深度學習，取得較快速進化的能力。而這個學習到產出的過程，關鍵在於資訊輸入處理、演算法、學習神經網路的架構以及處買房貸款率利怎麼算理器的運算能力。

過去而言，電腦的資料須經由人工輸入方式建立。在人工智慧時代，資料的輸入將以視覺（影像）、聽覺（語音）以及不同的環境感測（多元感測器），讓機器具有自我接收資訊的能力。相關的鏡頭、麥克風與感測器的需求將快速成長。過去在機器學習上，資料的運算集中在單一超級電腦之上，需要極強的處理器運算能力，並需耗費大量時間。目前則透過神經網路的架構，將運算、資訊蒐集等功能，由不同電腦同時分工運算，達到縮減時間並可降低系統資源需求。在此一架構下，網路的傳輸需求及分散式CPU與GPU的增加，將是提升端點運算能力與機器學習效率的關鍵。人工智能目前在運用上，以語音助理部分最為成熟，如Siri與Google assistant，已從先前單純手機上的運用，透過家庭智慧音箱如Amazon Echo、Google Home與Apple HomePod進入家庭，語音指令透過連網，提供叫車、訂餐、家電開關等助理服務。在工業機器人上，過去自動化生產線須經由程式設定，僅能讓機器完成一次性批次大量生產。現階段在加入機器學習與感知功能後，針對單站式與小批量訂製生產的機器人已逐步上市，提供工業自動化更佳解決方案。自駕車則是人工智能另一項中長期努力目標，希望透過AI解決方案，達到真正無人駕駛，日本更期望於2020年推出無人駕駛服務，提供居家長者行的便利。人工智慧的底層架構在於機器資料蒐集與端點運算，相關視覺鏡頭、麥克風與感測器廠商，未來可望受惠於此一商機。端點運算需升級100G高速交換器與高階伺服器，以提升資料運算傳輸效能，長期高速交換器與伺服器需求將持續上升，周邊機櫃、滑軌、散熱等零組件訂單亦將同步增加。而深度學習速度的另一關鍵在於GPU與CPU，美國廠商則為此一領域翹楚。智慧音箱在Apple於今年新產品發表大會上同步推出Apple HomePod後，預期將帶動一波市場風潮，除組裝服務外，語音助理服務需求將呈現倍數增長，而相關語音接收與輸出（I／O）即麥克風與喇叭，將隨智慧音箱普及增加而持續成長。(工商時報)

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