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    研華深度學習解決方案,助力智能AI應用!
     
     
     研華近來積極投入AI深度學習領域,就觀察發現,除了要收集海量的學習數據之外,系統開發者最常遭遇的難題莫過于繁瑣的系統建置工程,像是要使用什么樣硬件平臺才能有足夠的性能執行復雜的函數運算?什么樣規格的硬件可滿足噪聲干擾多的公共運輸系統、高標準的科技廠房無塵作業環境、安全防護等級高的醫療院所等場域之要求?AI系統又要如何連接上層管理軟件或云端平臺?是否有現成可用的知識模型以縮短深度學習的訓練時間?而現有的系統若想要升級為深度學習系統時又該從何下手?   

    為此,研華以兼具軟硬件的深度學習完整解決方案──包括負責訓練深度學習模型的訓練平臺、運用知識模型于現場執行推論的推論平臺、方便開發深度學習系統的軟件開發工具(SDK)、已完成訓練且可直接套用的知識模型、以及專業團隊提供的系統規劃與技術咨詢服務──來解決上述種種問題,從而降低了系統建置的復雜度,讓開發者更容易布建AI深度學習系統,并將心力投入于其所熟悉的產業知識(domain know-how)以催生出更多創新又務實的應用。     

    深度學習開啟人工智能的更多應用  

    運用神經網絡算法的深度學習技術讓討論了超過半世紀的人工智能(AI)得以走出實驗室。現今的人工智能已不再只是打敗世界棋王的超級計算機、正在路測的無人駕駛車、或者是試圖擬人化的機器人等研究領域的專屬技術,而是更具實用性、也更大眾化的應用系統,譬如以AI的深度學習技術提升科技工廠生產良率、為農民篩選質量不良的壞果、于零售門市進行人流分析、協助醫師判讀醫學成像、停車場的車位在席偵測、以及主動糾舉交通違規等等。    

    目前研華的深度學習完整解決方案以成功導入制造業、農業、零售業、交通運輸業等諸多行業。光是智能交通領域就有城市道路車流統計分析、捷運車廂人潮偵測、停車場車種計數與車牌辨識、戶外停車場車位偵測、公交車停靠區違規停車、大型車輛行車管控、鐵道落軌或入侵鐵道偵測等等的應用。   

    其中,城市道路車流統計分析的解決方案是于交通控制中心安裝服務器等級的訓練平臺SKY-6100、路側設備處則安裝高性能的推論平臺MIC-7500,兩款硬件平臺即可將該路段每個車道上行經的車輛依車種別(如腳踏車、摩托車、汽車、貨車、公交車等)進行辨識,辨識結果再經由網絡上傳至云端平臺。而研華的SDK內提供的API則能讓數據與系統整合廠商的應用系統無縫對接,從而生成車流報表、或供儀表板實時顯示、亦可作為智能控制之數據源。而與過往在道路上鋪設感應線圈來統計每一時段有多少車輛經過只能有粗略的總量報表相比,導入深度學習應用的新管理模式不僅免除了封路鋪設線圈的麻煩,亦能獲得更詳盡也更精確的統計資料。  

     而公交車停靠區違規停車案例則是于現場裝設內建知識模型之外觀精巧的小型推論平臺MIC-7200來接收偵測攝影機拍攝的影像,經過推論平臺的辨識,一旦發現停靠該區的車輛并非公交車,不但現場設置的電子廣告牌與廣播器會發送警示以告知車主禁止停車的訊息,同時系統亦會于停靠逾三分鐘后將數據上傳至云端平臺之車牌辨識系統以及警察局,以供執法人員徑行舉發違規臨停。透過這樣的科技執法工具,人力吃緊的派出所可以遠程監控且不再需要親臨現場即能取締違規;而心存僥幸、貪圖一時方便的車主亦在持續影像監控下無所遁形,從而降低任意違停的亂象。     

    AI是為了解決人類現存問題而存在,而具有自我訓練能力因而大幅提高圖片、影像、文字或語言等數據辨識度的深度學習則讓AI成為在各行各業真正實用的好幫手。但各領域中擅長數據整理與分析的系統開發者并不那么了解深度學習需要怎樣的運算環境。而于垂直產業有廣泛的軟硬件整合經驗又有多樣化產品線的研華可針對不同場域提供適合的深度學習完整解決方案,還能從豐富的第三方合作伙伴中引進系統所需的資源,從而減輕了繁雜的系統建置工作并降低技術門坎,讓系統開發者能盡速完成項目。而研華也相信透過這樣資源整合的全方位服務,由AI深度學習技術延伸出的創新智能應用,遍地開花的繁榮景象定是指日可待。

     關于研華 –研華科技是智能系統(Intelligent Systems)產業的領導廠商,以先進技術和可靠品質成為客戶值得信賴的國際品牌。自1983年成立至今,研華在全球擁有專職員工7,322名,分支機構遍及在21個國家、92個主要城市。其三大事業群組織專注于自動化市場、嵌入式電腦市場及智能服務市場,推出IPC+N+S戰略,為客戶提供工控自動化及嵌入式產品一體化解決方案及服務。研華以“智能地球的推手”為企業使命,并以“驅動智慧城市創新 共建物聯產業典范”為目標,協助各產業加速其智能化經營,立志成為智能城市及物聯網領域中最具關鍵影響力的全球企業。

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