快訊 COMPUTEX台北國際電腦展 Google 機器學習 tpu TensorFlow Computex 2019 ：華碩發表 Google Edge TPU 相容產品，包括 Tinker Edge T AI 、單板電腦與 Mini PC Google 在去年 IO 大會發表針對邊際運算的 Edge TPU 平台，而華碩的 Tinker 開發版在今年 Computex 宣布與 Google 取得合作，推出 Edge TPU 相容平台，包括瞄準 Maker 的開發平台 Tinker Edge AI ，單板電腦 CR1P-CM-A ，同時還預計推出一款整合 TPU 的 Mini PC 微型電腦。 由於此系列直接取得 Google 的合作使用由 Google 開發的 Edge TPU 處理器，對於機器視覺、語音判斷等應用開發者，可藉由 Google 的 TensorFlow 語法在雲運算或是高性能的 AI 學習主機開發人工智慧模型，並 Chevelle.fu 4 個月前
產業消息 SONY 工業自動化 Sony 發表工業級感測器 Pregius S ，採堆疊式背照結構並具備全局快門 影像辨識技術在當前的工業生產線檢測已經是相當主流的作法，然而除了演算法以外，感光元件也扮演相當重要的角色，在當前感光元件屬於領導地位的 Sony 宣布針對產線應用的全新工業級感光元件產品 Pregius S ，強調採用堆疊式 CMOS 技術與背照式全局快門。 左為傳統的工業型感光元件、右為 Pregius S 的結構 傳統的全局快門由於光電二極體的佈線層會影響光線入射角，導致進光量受到影響，進而導致感光元件靈敏度與細節較差，而 Sony 的 Pregius S 則是藉由背照式機構，與透過堆疊式將信號處理迴路堆疊在底層，能夠使訊號更快速的進入處理迴路，比非堆疊式的元件處理速度快 2.4 倍。雖然 Chevelle.fu 6 個月前
產業消息 ARM HDR mali Arm 發表針對智慧連網設備的 ISP Mali-C52 、 Mali C32 ，具 4K 60p 即時 HDR 、雜訊抑制與色彩管理能力 Arm 在 CES 之際宣布兩款鎖定智慧連網設備的 ISP ，包括 Arm Mali-C52 與 Arm Mali-C32 ，以現今新一代智慧連網需求，旨在為安全監控、 IP 攝影機、機器人、智慧家庭等新世代智慧設備提供宛若人眼視覺的數位之眼，並達到 4K 60P 提供即時 HDR 、雜訊抑制與色彩管理的能力。 為了在高對比環境中提供更清晰的影像，新一代的智慧連網設備的 ISP 需要能夠顯現宛若人眼的資訊，此時就需要 HDR 顯像，但多半數位設備的顯示僅能支援 8bit 或 10bit ，故需要以更高的 bit 先進行 HDR 處理後再行壓縮，而這兩款 ISP 具備 Arm 動態範圍管理與色調 Chevelle.fu 9 個月前
科技應用 intel AI fpga Movidius 為邊際裝置挹注獨立機器視覺與 AI 技術， Intel 以 Movidius 、 Arria FPGA 協 OpenVINO 軟體攜手台灣產業建構生態鏈 在邊際裝置的人工智慧應用，機器視覺是當前強烈使用到 AI 技術的應用，舉凡從安全監控，生物安全，工業自動化，新零售到輔助駕駛系統，都在強調結合 AI 與機器視覺帶來的龐大效益，但若透過伺服器，除了部屬複雜外，網路傳輸導致的延遲也難以應對瞬息萬變的邊緣裝置應用，故邊際運算技術也日益重要， Intel 也藉由今日在台舉辦 IoT 研討會活動，展示其人工智慧與機器視覺的邊際解決方案。 為了滿足邊際運算的需求，不僅只是需要提供充沛的性能，也需要兼具功耗， Intel 將 Movidius 視覺晶片以及 Arria FPGA 做為戰略產品，同時也標榜可藉由 OpenVINO 軟體堆疊提供從雲到端的開發環 Chevelle.fu 11 個月前
科技應用 日本最先端電子資訊高科技綜合展 深度學習 機械神經網路 Tesla V100 CEATEC 2018 ：家裡客廳被亂丟的玩具弄得一團亂？ Preferred Networks 結合 Toyota 機器人幫你把散落一地的物品歸位 日本對於機器人的開發與應用的積極程度已是有目共睹，不少新創公司也是鎖定機器人的應用作為項目，而 Preffered Networks 這家以深度學習 AI 為主的新創公司在 CEATEC 攜手 Toyota 的 HSR ( Human Support Robot )機器人，以機器視覺的物體辨識技術，幫助人類將客廳中散落一地的小物體歸位。 雖然基於機器視覺的物體辨識在工業自動化早已廣泛被採用，不過若把情境換到客廳就複雜多了，家中的物體不像工廠那麼單純，更不用說散落一地的東西不會像流水產線排列得如此整齊， Preferred Networks 利用基於 NVIDIA Tesla V100 的 NT Chevelle.fu 12 個月前
科技應用 日本最先端電子資訊高科技綜合展 AI 三菱 CEATEC 2018 ：三菱電機盼能打造全方位的自動駕駛方案，並透過 Maisart 作為輔助駕駛技術的推論處理器 自動駕駛技術是當前汽車產業的重點，而三菱電機也在此次 CEATEC 展示多元的自動駕駛解決方案，包括 ADAS 輔助駕駛到自動駕駛技術，同時還有針對 AI 的 FPGA 晶片 Maisart 。雖然三菱電機與當前隸屬雷諾日產集團的三菱汽車現在並無直接的關係，不過基於系出同源，三菱電機的自動駕駛技術驗證車 xAUTO 仍是基於三菱的 Outlander 改裝而來。 攤位上主要在展示三菱當前已經投入實作的自動駕駛技術部分，同時也詳盡的介紹三菱的 xAUTO 與未來概念車 EMARI4 上面所安裝的各項技術與功能。 不過筆者覺得比較值得一提的是三菱電機的 Maisart 晶片，這是一款針對 AI 技 Chevelle.fu 12 個月前
產業消息 俥科技 e-tron 俥科技：由 Ficosa 打造的數位後照鏡為 Audi e-tron 純電休旅帶來更安全的無盲點駕駛體驗 Audi 發表品牌首款電動車 e-tron 時，除了全新的動力系統，還有一項相當引人注目的新功能：數位後照鏡系統( CMS )，而這項系統是由名為 Ficosa 的公司開發與製造，這套系統藉由攝影機搭配 OLED 顯示器取代傳統的後照鏡，強調相較傳統後照鏡可帶來多項好處，除了比起傳統光學更好的零死角與夜視能力，還有降低風阻的優點。 由於傳統後照鏡需要涵蓋較大的視覺範圍，故面積往往有一定的尺寸，但 CMS 數位後照鏡系統則藉由小巧的廣角相機作為擷取車身斜後方影像的手段，尺寸可更縮小，並可搭配有更好空氣力學的外遮罩，這對希冀由降低風阻提升能源效率的電動車而言也相當重要。 Ficosa 的 CMS Chevelle.fu 1 年前
科技應用 無人商店 ai人工智慧 日本工具零售商 MonotaRo 藉機器視覺與 AI 打造無人商店，以影像辨識辨識客戶與商品並進行防盜 日本的工具零售商 MonotaRo 今年四月在佐賀大學開設了一家無人商店 MonotaRo AI Store powered by OPTiM ，販售約 2,000 種工具，這家無人商店由人工負責上架、擺設與清潔，但一切的購買與結帳程序都是無人化的。而與許多無人商店是透過 NFC 技術進行商品購買的管理，這家無人商店是利用機器視覺進行顧客辨識、購買商品確認與防盜等機制。 這家無人商店配置有 5 台監視攝影機，利用 OPTiM 的智慧零售管理系統作為中樞，顧客在進入購物前須要先由手機的 app 申請入店，進入時須透過入口的條碼機讀取手機上的條碼，接下來就是由這套智慧零售系統開始追蹤顧客，並藉由機 Chevelle.fu 1 年前
產業消息 fpga Movidius VPU TensorFlow ai人工智慧 Computex 2018 ： Intel 邊際運算戰略先鎖定視覺應用，藉 OpenVINO 工具套件提升推論效率 畢竟電子產業醞釀 AI 風暴，同時這股趨勢也從雲延燒到端，就連物聯網現在也開始探討邊際運算與 AI 應用，而 Intel 在 Computex 也針對邊際運算的視覺智慧舉辦說明會。 Intel 也不忘強調他們不僅是 AI 技術的領導廠商，同時從雲到 IoT 終端，提供包括 CPU 、 Movidius VPU 、 FPGA 等解決方案，從訓練到推理不同規模的應用，提供最佳效率的架構；而 Intel 看好視覺運算在邊際運算的潛力，鎖定如產線檢測、庫存管理、遠端廠房監控、智慧城市、公共安全等需使用機器視覺運算的領域，以相關的彙整與分析作為其視覺運算重點。 除了提供硬體方案外， Intel 也強調甫 Chevelle.fu 1 年前
產業消息 COMPUTEX台北國際電腦展 ARM 影像辨識 machine learning mbed Computex 2018 ： Arm 展示低功耗邊際運算人工智慧，以及智慧城市、智慧家庭應用 Arm 今年也不免俗的展示許多基於 Arm IP 技術專利的應用，不過相較前幾天以手機中端為主，今天則以物聯網、邊際運算與智慧家庭等應用為主；其中引人注目的是基於 Cortex-M 的機器學習影像辨識應用。 首先介紹的是基於 ST 微控制器解決方案的 PX4 開源無人機平台，此平台提供基於 Cortex-M4 與 Cortex-M7 的平台，可讓廠商透過開源技術快速完成無人機的設計。 而 Ultrahaptics 則是利用超音波技術，提供免接觸式的觸覺回饋體驗，且不需要透過螢幕做為介質即可偵測，可做為手勢辨識、觸控以及 AR / VR 等應用。 至於基於 Snapdragon 835 的 No Chevelle.fu 1 年前
