工研院AI產業化新進展：今年專攻邊緣運算、開發影像辨識監視器實驗AI晶片新架構

工研院在2019國際超大型積體電路技術研討會（VLSI）中，針對AI on Chip計畫揭露新進展，今年要先聚焦在邊緣運算，並預計在年底推出具影像辨識功能的監視器，透過自動擷取終端影像上傳雲端的方式，來減少資料傳輸量。

「AI軟體的研發與應用，最終仍要立基在強大的硬體運算速度與效能上。」工研院電子與光電系統研究所所長吳志毅認為，臺灣要跟上這一波AI浪潮，應以自身硬體製造的優勢來發展AI晶片。為此，工研院在去年9月成立「AI on Chip示範計畫籌備小組」，要結合產、官、學，目標建立起具全球競爭力的AI晶片產業鏈。

吳志毅指出，AI on Chip計畫規劃半年多來，參與的業界廠商大約有20多家，其中包括上游的IC設計公司與中下游的半導體製造商，要合作推動AI產業化。而為期四年的計畫中，今年的階段性目標聚焦在邊緣運算，要讓終端裝置的AI模型具備推論（Inference）的能力，把需要大量資料的訓練過程（Training）留在雲端。

「這不是單純學術研究，我們每年都會有產出，在AI晶片上也會有一定規格的突破。」吳志毅表示，今年底預計推出具備影像辨識功能的監視器設備，可以在終端先用人臉辨識技術擷取片段影像再上傳雲端，省去大量傳輸資料的時間，也增進即時運算的能力。

工研院資通所所長闕志克更進一步指出，AI晶片需要配合實際系統應用來進行客製化設計，沒有標準規格，因此制定晶片架構規格的能力就顯得重要。工研院透過設計新的AI晶片架構，讓業者可以在訓練AI模型與推論的過程，提高資料的再利用率、減少資料進出量，也要透過編譯器的研發，把AI模型轉譯成晶片內可執行的程式，用以輔助新架構的執行。

今年6、7月，工研院也要聯合硬體、IC設計、IC製造商組成AI on Chip聯盟，要整合AI晶片的設計、製造與應用等上下游產業鏈，增加臺灣AI晶片產業競爭力，搶進全球市場商機。