联发科于2019年7月中推出可快速影像辨识的AIoT平台i700，在边缘装置端提供高性能的同时，仍能达到最低功耗，预计将广泛应用在智慧城市、智慧建筑及智慧制造等领域，协助联发科AIoT物联网产业链加速发展。

从芯片大厂到云端龙头，跨足边缘AI芯片成重要策略

随物联网应用越趋广泛，装置连结数的增加与海量数据的产生使智慧装置对高速AI边缘算力和物联网能力提出更高要求，边缘运算与AI的结合遂成显学。

观察近期厂商于此领域之布局，边缘运算AI芯片堪称兵家必争之地，在芯片大厂部分，包括NVIDIA推出供物联网闸道器及边缘运算使用的Jetson Nano开发板与EGX平台；Intel推出由64个Loihi神经拟态芯片组成的Pohoiki Beach系统，并规划将其应用在自动驾驶等边缘端涉及深度学习的场景；高通也推出专为Edge AI设计的Cloud AI 100，挟其于物联网、自驾车、计算机视觉等人工边缘运算重点发展领域丰富经验一较高下。

除传统芯片厂外，云端平台大厂也有别于过往专注于解决方案的推出，纷纷加入战局，例如AWS发布第一款专门用于机器学习的AI芯片Inferentia；Google则推出用来执行机器学习模型推论预测的边缘运算芯片Edge TPU，可在边缘端设备上以超低功率、高度省电方式执行已训练好的TensorFLow Lite机器学习模型。

有鉴于物联网设备是AI芯片目前应用最广泛的场景之一，云端大厂握有AI芯片将能让其从云端跨向边缘，使传感器及相关设备有更高效的管理数据、提供更好的用户体验，并加速云端厂商物联网商品的商业化与生态圈建置。

芯片亦为台厂面对边缘运算AI趋势之主要切入点

2019年亦有不少台系厂商进行边缘运算结合人工智能的布局，例如联发科于年中推出具高速AI边缘运算能力的i700解决方案，其单晶片设计整合CPU、GPU、ISP和专属AI处理器APU(AI Processor Unit)，强大的AI辨识能力可应用于无人商店的辨物刷脸、智慧建筑的门禁系统，以及智慧工厂辨别障碍物等场景。

耐能则推出具备可重组式人工智能神经网络技术的AI芯片KL520，将神经网络处理器的功耗降至数百mW等级，适用于结构光、双目视觉，而ToF特性也使该芯片将广泛运用于网络摄影机、安防监控系统、空拍机等领域。同样看准边缘视觉AI的商机，华晶科、讯连、和硕等也相继推出计算机视觉及图像辨识的相关产品。

综观台湾地区产业优势，以半导体产业中的晶圆代工及封测总产值为全球第一，IC设计亦位居前茅。于2019年7月由产官学研组成的台湾人工智能芯片联盟(AI in Chip Taiwan Alliance，AITA)4个主要聚焦议题中，异质整合旨在将不同芯片透过技术提升效能同时缩小体积、减少功耗与降低成本，半通用型AI芯片着重在发展特定应用的推论及深度学习芯片，皆是边缘运算与AI结合的重要发展目标，倘由产业动态及政府资源挹注来看，台厂若要切入边缘运算AI市场，芯片仍是最好发挥的着力点。

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