無人機:空中的大數據革命正在上演
無人機:空中的大數據革命正在上演
2014.11.17 | 科技

大數據只是基於電子商務的精準營銷?這種理解是片面的。大數據將廣泛地存在於物理世界和實體經濟,其催生的產業革命才剛剛開始。

最新的案例是無人機,即無人駕駛的飛行器。它具有中央飛控系統,能夠實現超視距的自主飛行。二戰之後,尤其是海灣戰爭以來,無人機技術一直是各國軍事競爭的一個焦點,但在民用領域,其應用卻極為有限。

最近一兩年來,這種情況正在改觀,無人機在民用領域出現了一些新的、非常值得關注的應用。

例如農業領域,通過無人機的定時巡邏,可以監測整個農場的情況。過去租賃一架飛機來拍攝,成本是1000美元/小時,而現在一架小型無人機的售價還不到1000美元。農場主買來之後,可以隨時對農場進行拍攝,然後用軟件自動分析這些圖像和數據。通過對比,可以發現人眼難以發現的問題。例如,灌溉是否均勻,土壤的顏色有什麼變化,哪裡出現了蟲災等等。根據這些分析,農場可以即時調整種殖措施,農作物的收成得以改善。

更重要的意義在於節省資源。例如,無人機飛過果林的時候,可以通過樹葉的顏色光譜來判斷植物是否缺水,隨即將訊息傳導至這片果林的澆灌系統,有的放矢地進行灌溉,而不是盲目澆水。水資源可以得到節約——這也是用大數據來構建精準農業的核心要義。

工業領域也有應用。美國第一太陽能公司和SolarCity公司用無人機從幾百萬個太陽能電池模塊中檢測出異常,同時指導光伏電站的建設規劃,以保護野生動植物。又如電網巡檢,電力傳輸網絡延綿千里,傳統的電網巡查,是檢查員穿山越嶺、沿線巡查,抵達一座電力高壓線塔之後,還需要攀爬電塔,費時不說,危險性也大。如果用上無人機,效率可成倍提高。遇到雷擊跳閘等突發故障,無人機能第一時間抵達現場進行排查,為快速恢復供電爭取寶貴的時間,無人機還可以圍繞目標進行360度全方位拍攝,做到零死角。

此外,無人機的紅外拍攝功能還可以偵查到線路發熱等潛在的故障,這些優勢,即使是經驗豐富的電力巡檢員也難以企及。中國的電力系統,有上百萬的巡檢員,無人機如果能夠普及,將會大面積地替代人工巡檢,降低成本。

就此而言,無人機就是會飛的傳感器,它把人類的視野和感知延伸到了空中,使人類對農田、電網、礦山等物理世界的認識,提升到一個全新的水平。

這種水平的提升,在技術領域本身也將掀起一場革命。傳統的衛星遙感和載人航拍技術,不僅成本高昂、缺乏靈活性,還有一個關鍵的痛點:清晰度有限,而無人機收集的圖片,比衛星圖片要清晰很多倍。因為無人機能夠在雲層之下的低空飛行,飛行高度甚至可以低到近地2至3米,可以預見,這種強大、精確的數據收集功能,未來還將顛覆Google之類的地圖服務。無人機對於大數據的意義,用空中大數據的革命來形容也不為過。

當然,無人機的技術並沒有完全成熟,目前也存在一些瓶頸:電池續航力,這直接影響到無人機到底能飛多遠;避擦撞能力,即在飛行器不斷增多的未來,飛機之間如何保證互相不干擾、不碰撞。

正是因為這個挑戰,無人機目前只有企業級的應用而很難推廣到消費者領域。試想一架無人機可以在大農場上空任意飛行,但如果大家都用無人機來送快遞,那天空也將變得十分擁堵。所以用無人機送快遞,還是個噱頭,即使突破了技術瓶頸,還需要政府制定相應的管制規定。

最近,美國政府已經在著手為無人機定章立制。為了無人機的正式稱呼,美國國會還發生了激烈的爭論。無人機在美國,被稱為Drone。這是因為其執行的第一次軍事行動代號為Drone,由於這次成功的行動,無人機因此得名。但現在,企業家們聯合反對這個名字,他們認為這個名字讓人聯想到軍事刺探、情報收集,不利於無人機在民用領域的推廣。美國國會有議員主張正式改名叫做「無人機」,但科技界又反對。他們認為,無人機的叫法非常愚蠢,就像早在汽車被發明之時,大家看到沒有馬,這車居然也能跑,於是把汽車叫做「無馬車」,最後證明這個叫法站不住腳。美國科技界的主張,就其技術本質,無人機應該叫「遠程遙控飛機」,這個名字才經得起歷史的考驗。

美國國會的爭論,不僅反映了無人機在民用領域的快速普及,還反映了對無人機認識在不斷加深。如果能夠突破上文提到的技術瓶頸,無人機就不僅是一個飛行的傳感器,還能成為一個飛行的機器人,執行更多的任務。在《數據之巔》這本書中斷言,大數據的出現標誌著人類社會正在由訊息社會向智慧社會邁進。無人機在民用領域的新應用,將成為這個論斷一個新的註腳。

本文出自創業邦/塗子沛

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以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範
以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範

當全球聚光燈都匯集在那動輒使用上萬顆圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)、耗能堪比核電廠的資料中心時,另一場關乎AI永續發展的運算革命正悄悄發生。這場革命的核心,是如何以更低能耗、更高效率的方式支撐下一世代的人工智慧。而耐能智慧(Kneron)正是這場轉變的推動者之一。

早在2015年,當多數企業仍沉浸在雲端運算帶來的紅利時,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠便選擇了「邊緣運算」之路的賽道,投入AI系統單晶片(System-on-Chip, SoC)與神經網路處理器(Neural Processing Unit, NPU)的開發。「如果 GPU 是需要龐大設備才能運行的錄影帶,中央處理器(Central Processing Unit, CPU)是性能平庸的 影音光碟(Video Compact Disc, VCD),那麼 NPU 就是能在輕薄裝置中高效運算的 MP3。」劉峻誠用一個簡單的譬喻如此描述著,這不只是晶片製程的改進,而是從架構層重新定義AI運算的方式。

十年磨一劍,如今耐能智慧的NPU晶片已成功進入物聯網、安防、車用與伺服器等不同領域。從智慧水表、穿戴裝置到車用語音系統,乃至企業伺服器與工業應用,都能在有限功耗下執行即時AI運算。合作夥伴從國內上市櫃企業到歐美等地的國際大型企業,都能看見耐能智慧身影,「我們從GPU、CPU進不去的地方出發,讓晶片像樂高積木一樣,從只需一顆晶片的穿戴式裝置,到需要多顆晶片的伺服器,都能使用我們的晶片。」劉峻誠說。

面對算力與能源雙重瓶頸,耐能智慧以新架構迎戰生成式AI時代

面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於
面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於雲端,必須開發能兼容多模態資料並在低功耗環境下運行的自主架構。
圖/ 數位時代

「語言模型和影像模型的資料處理方式完全不同,」劉峻誠解釋到,語言模型要短時間內處理大量資料,但影像模型則需要長時間、連續的低流量傳輸。而傳統AI架構無法同時兼容這兩種特性,這造成了終端AI應用面臨「資料流衝突」的瓶頸。也正是在這樣的挑戰下,成為耐能智慧下一階段的技術突破口。生成式AI不再只屬於雲端,運算正快速轉移至終端,從智慧家庭到醫療、車用、製造現場,都迫切需要能在低功耗環境下即時運行的AI系統。

但更大的壓力來自能源現實與國家安全。劉峻誠表示,GPU架構的能耗與散熱需求驚人,一個大型AI資料中心每年電費可高達60億美元,碳排放量更是巨獸等級。「如果繼續用GPU支撐生成式AI,將會對淨零碳排的目標帶來嚴重衝擊。」劉峻誠坦言並進一步指出,臺灣雖是全球GPU製造重鎮,但本地可用算力有限。「我們製造了全世界近8成的GPU,卻沒有自己的算力,」他語帶無奈,「如果國家級AI應用仍須仰賴境外基礎設施,國家的核心技術與自主權將受制於人,不利於在AI時代掌握主導地位。」

因應這場可能產生的算力主權的危機,耐能智慧決定以「多模態資料流衝突」與「低碳永續算力」這兩項挑戰為目標,開發新世代AI晶片架構。為加速這場技術革命並將臺灣的自主架構推向國際,耐能智慧投入全新晶片KL1140的開發,並成功得到由經濟部產業發展署推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫)的支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下,以實質政策補助鼓勵業者布局AI、高效能運算或新興應用等高值化領域的關鍵技術,提升臺灣IC設計產業的國際競爭力與韌性。

從晶片創新到主權AI,晶創IC補助計畫助攻耐能跨入新戰場

耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯
耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯著提升。
圖/ 數位時代

「KL1140最大的突破在於多模態資料處理架構的創新。」劉峻誠直言其中關鍵。在晶創IC補助計畫的挹注下,耐能智慧得以加速開發新一代晶片,這不僅是十年研發累積的成果,更是政策資源與技術創新的結合,象徵著臺灣在AI架構自主化道路上的重要里程碑。

這項架構革新,使KL1140在效能與能效上都達到顯著飛躍。相較於前一代產品,效能提升6至8倍、能耗比提升10倍、體積縮小至四分之一;以往需10瓦才能運行的任務,現在僅需1瓦即可完成。「你看GPU要加風扇、要水冷,而我們不用,」他笑著說,而這就是低功耗的力量。

這樣的設計,使KL1140成為真正能落地的AI晶片,既可部署於穿戴、車用與工業場域,也能堆疊成伺服器模組,實現了靈活的異構運算(Heterogeneous Computing)基礎建設。透過晶創IC補助計畫的協助,耐能智慧不僅強化晶片設計,更能整合模組、子系統與軟體生態,打造可供企業與政府使用的在地AI解決方案,邁向「AI基礎建設提供者」的新定位。劉峻誠也透露,目前KL1140晶片已開始導入國際主權AI專案,協助能源與環境條件嚴苛的地區,利用該晶片低功耗與高算力的特性,順利發展AI自主。

「我們不是在打造更大的GPU,而是在打造更聰明的AI,」劉峻誠強調。「主權AI的關鍵不只是算力自主,更是能源自主。」他認為,晶創IC補助計畫的核心價值在於讓臺灣的IC設計業者能從單一產品開發,邁向整體系統構建,具備定義新架構、主導新標準的能力。KL1140晶片的問世,不僅讓耐能智慧從邊緣運算邁入AI 核心基礎建設的新格局,更代表臺灣在全球生成式AI時代中,擁有以低功耗、高自主性技術參與未來競局的關鍵實力。

從製造到定義,臺灣AI自主的新起點

在生成式AI帶動的新一輪技術競賽中,算力的分配將決定未來世界的科技秩序。劉峻誠認為,臺灣若要在這場變局中保持主導權,必須擁有能自我定義的架構與技術。「我們不只是為企業造晶片,而是在為國家建算力。」他說。從十年前堅持走上邊緣運算的冷門之路,到今日以KL1140晶片開啟主權AI的新典範,耐能智慧的發展軌跡正體現了臺灣IC設計產業的潛力與決心。未來,耐能智慧將持續推動更高能效、更高彈性的AI架構,讓臺灣不僅能製造世界的晶片,更能定義世界的智慧。

|企業小檔案|
- 企業名稱:耐能智慧
- 創辦人:劉峻誠
- 核心技術:專注邊緣AI SoC專用處理器研發
- 資本額:新台幣6億7520萬元

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作,所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」,目標在於藉由半導體與生成式AI的結合,帶動各行各業的創新應用,並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下,經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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