智慧城市如何智慧?政府開放資料的創新應用 扮演關鍵角色
智慧城市如何智慧?政府開放資料的創新應用 扮演關鍵角色

如同人體,城市以一個複雜有機體形式的存在,針對其內在複雜的實體運作,往往不易有完整系統性的觀察。而在資訊科技發展下,城市的律動與新陳代謝皆產生出相對應大量的資料,透過網路,這些資料更得以即時的在各元件之間傳遞,讓城市居民可以據此進行創新,共同設計改進生活體驗的實驗。

在 2012 年北京設計周的專題展「智慧城市 - 國際訊息設計展」當中,邀集了來自 14 個國家、50 個設計團隊、數位研究機構與研究室的 82 件作品,呈現出資訊設計的魅力。策展人認為數位化城市之所以能更加智慧,便是透過訊息設計,結合巨量資料挖掘的趨勢,以及創新數位能量,將智慧城市引入新的高度,並藉以提升公民意識,協同公民智慧,讓城市這個複雜的系統可更聰明、人性化的服務每位市民。

這次展覽以六個面向進行,包括城市規劃、交通、通訊、社會、環境與安全,匯聚各界在此領域成果。舉例來說,城市規劃部分,麻省理工學院的可感知實驗室(MIT Senseable City Lab)提出的「Live! Singapore」計畫,針對城市活動的各項即時資訊,建構了一個資料的收集、詮釋以及散佈的開放平台讓民眾使用。其背後的邏輯是,透過視覺化與可感觸的方式,讓人民可以即時使用其所居城市的資訊,可以讓民眾日常做的各項決策都能和所在環境更為整合。例如,「Isochronic Singapore」計畫呈現出新加坡居民的交通狀況,哪個路線會比較塞車、從甲地到乙地所需時間、週間與週末的差異等。「Raining Taxi」計畫,則結合了降雨和新加坡的計程車資訊,藉由了解此資訊以作為往後計程車調度的依據。

上圖:Isochronic Singapore。下圖:Raining Taxi。圖片來源:Live! Singapore

事實上,透過資訊科技掌握分析城市資訊,藉以改進城市設計的作法,已經有商業公司進行實作。舉例來說,美國每年投入上百億美金在處理廢水的設施,且多數大城市的下水道建造時間已超過一世紀,故對於下雨產生之大量廢水的消化能力有限。對此,Geosyntec 這間公司設計一套系統,透過網路讓感應器和控制裝置與天氣預報資訊結合,因此,當氣象單位發佈大雨特報時,供水系統便知道應該要排空水池以收集即將到來的雨水。也因此,過往需要透過土木工程改進排水系統的方法,可以透過滯留系統和儲水池的設備讓雨水可保留在土壤以及對應的空間。

城市是人與訊息的載體,透過資料分析與視覺化(Data Visualization)的方式,可以使得城市有機體由概念具象化,居住在其中的人,也能透過巨量資訊中擷取有意義的片段,累積為知識,作為生活在城市中各項設計與改變的依據,進而成為定位、解決城市問題,改善每日生活的重要方式。而臺北和新加坡等城市的距離有多遠呢?目前臺北市政府推出的政府資料開放平台只是第一步,期待未來能有更多的城市規劃與設計專家團隊的參與和投入,善用資料來看見、分析、解決更多問題,搭配具遠見和勇氣的決策和配套措施,共同形成一個積極的協力進化迴圈,具體驅動臺北往宜居城市的願景前進。

 

延伸閱讀:
2012 年北京設計周的專題展「智慧城市 - 國際訊息設計展
>> 巴西:用ICT追蹤拾荒者,解決垃圾回收問題
>>智慧城市應備的25項科技

 

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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