另一個角度看陳良基部長的AI戰略

這是一篇認錯文。

之前閱讀了陳良基部長說的「台灣要成為AI軍火商」的計畫,當時覺得不以為然,認為為什麼還是要做硬體呢?AI時代重要的應該是資料與應用,是軟體的時代,怎麼台灣還是無法跳脫硬體思維呢?

但細想後,我認為應該跳脫直覺,好好來思考一下這件事。

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(圖片來源:蘋果即時)

陳良基部長的計畫包含半導體射月計畫、智慧機器人創新基地、AI創新研究中心、建構雲端服務及大數據運算平台。本文希望能針對兩個點來討論:半導體射月計畫,以及建構雲端服務及大數據運算平台。

半導體射月計畫:協助半導體業進入AI,發展相關晶片或關鍵元件

一開始我的直覺是,又要做硬體?軟體與資料呢?但是細究可以發現,我們太慣於批評製造硬體這件事,但這裡的硬體不是一般進入門檻低,容易被複製的硬體,這是台灣能發揮IC設計以及完整產業鏈的核心能力的,具有競爭優勢的硬體。

先跳脫來看,為什麼Apple iPhone要自己做晶片?(且據說Apple要自己開發支援臉部與聲音辨識的AI晶片),為什麼被認為是軟體公司的Google,也針對Data center開發自己的TPU?為什麼NVidia要推出針對deep learning 的GPU?

未來的晶片,不只著重運算能力,而是需要針對資料需求以及應用領域,設計符合需求的晶片模組。

回到半導體射月計畫來看,可能的需求有分成兩種:中央運算主機運算與終端裝置運算。(當然還會有應用面不同的需求,但在這邊先專注討論數據分析。)

1. 中央運算主機

如前所述,針對運算的資料不同,會需要有不同能力的晶片,如Google發展TPU,就是針對machine learning data center自己設計的晶片,還有NVidia針對data center影像辨識做的GPU……等等。

2. 終端裝置(在終端裝置先進行初步分析,再把運算資料傳回主機)

需要在終端裝置運算的原因有兩個。第一個是減少傳輸頻寬需求以及中央主機的負荷。尤其目前越來越多圖像資料,解析度也越來越高,對頻寬以及主機運算能力的要求會越來越高,在終端分散式的運算可以解決這部分的問題。

第二個原因是隱私,若是直接蒐集整包私人資料上傳到雲端(例如照片、影片),會引發許多隱私考量,但若是分析完資料之後,僅傳送「分析後的模糊結果」,例如年齡,性別…etc,無法辨識出「確切的一個人」,則較少侵犯隱私的疑慮。

若是要在終端裝置進行初步分析,最需要的是低耗能、高運算能力的晶片,且根據硬體載體的不同(例如是手機,攝影機,還是感測器?),也會需要不同的設計。

無論是中央運算主機,還是終端裝置使用的晶片,都需要差異化,你需要的可能是語音辨識,他需要的可能是圖像辨識,之前接觸到許多廠商,即使都是圖像辨識,也可以再細分為人臉辨識、行為分析、圖片內容:顏色分析….等等需求;即使都是語音辨識,有些需求是自然語音辨識,有些是聲紋比對……,晶片完成這些基礎建設之後,後續硬體才能進一步採用並發展出新的應用。

(補充:此文章發表之後,華為在9/2發布了首個人工智慧移動計算平台(Mobile AI Computing Platform) — — 麒麟970, 把所謂的神經處理器(Neural Processing Unit, NPU)放進手機晶片。)

建構雲端服務及大數據運算平台:

我原本看到這個項目的第一個反應就是,為什麼要建自己的主機?Google運算能力這麼強,為什麼不去跟他們租用就好,還能減少建置成本與時間?

但是和第一點半導體射月計畫一起看的話,這樣的規劃就有其重要性了。

  1. 增加自己從零到有建構出運算主機的經驗與設計能力。若是連結到射月計畫--台灣的目的是發展關鍵元件,那有能力自己建構主機,了解其中的眉眉角角與使用需求就很重要了。射月計畫做為雲端服務以及大數據運算平台的後援,加上台灣完整供應鏈的優勢,相信我們是有能力自己設計、打造自己的解決方案的,只是必須先「練功」,訓練自己打造解決方案的能力。

2. 主機架在台灣的話,溝通與客製化能更迅速,且減少頻寬問題,資料供應與處理能力均較穩定。讓較小的企業或是研究機構,可以把建構主機這件事「外包」,但又能享受在台灣即時簡單的溝通,進行實驗性的計畫,或是彈性客製化的需求。

總之,我認為專注於硬體的核心能力,並不表示就是所謂的「硬體思維」 – 常常我還把它定義為,追求低成本、量產能力、不了解客戶的需求、 追求量而非提供服務與解決方案,但IC設計是台灣的強項,相關的設計以及客製化服務也都很成熟,我認為陳良基部長的計畫算是很務實地從台灣產業的核心能力出發,雖然發展應用、取得資料的部分我依然認為稍嫌不足,但硬體部份的深思熟慮還是我們不應該抹滅的。

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