每当一个通用技术（general purpose technology）开始普及于社会，就会带来新形态的经济模式与跃进式创新。20世纪就经历了两次重大的电力革命与信息科技革命，架构现代科技社会面貌。在21世纪初期，我们即将见证由AI掀起新一波的革命。NVIDIA制造与工业全球业务开发负责人Jerry Chen在COMPUTEX 2021重磅演讲中，提到世界应该准备迎接AI带来的全方位革新。
全球AI大神吴恩达曾提过：“AI是新时代的电力。”电力革命让当时的制造、交通、健康产业得以大幅度跃进，而NVIDIA认为AI扮演的角色更为重大，为“赋能于所有产业”。
在这波AI新革命，NVIDIA扮演的推进角色为何?
NVIDIA：AI淘金时代，人们需要一把实用的铲子来挖金矿
Jerry Chen提到，如果把AI比喻成新淘金浪潮，那么NVIDIA就是那把实用的铲子，帮助伙伴挖掘出数据新金矿。这样的价值其实是更大的，代表NVIDIA是所有企业在AI创新时刻的基石。
他说：“如果没有NVIDIA的科技，那么许多企业就得自己从头打造出那把铲子，但是其实许多任务具都大同小异。”
这番话代表了在AI时代中，企业必须思考与专门的AI伙伴合作。NVIDIA建造的软硬件集成平台提供给产业企业，通过专业分工的方式，来启动AI真正可以带来的商业价值。
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AI即将走出数据中心，NVIDIA如何看待新一波AI应用大商机？
Jerry Chen在演讲中提到，随着机器学习算法、大量数据和GPU运算在十年前开始普及后，AI有几波重要发展。
第一波始于Google、微软、百度和亚马逊等大型超大规模企业。这些云服务提供商率先将基于云的AI服务构建到他们的平台中。
但5G、边缘运算等新兴技术启动了新一波的AI浪潮：在工业边缘部署AI。Jerry Chen表示：“我们AI旅程的下一波大浪潮是AI突破云运算、走出数据中心，并真正落地到产业中。”
本来不联网的边缘终端设备—油田、工厂、遍布四处的传感器，所搜集到的巨量数据，可以通过5G联网而成为资料黄金。Jerry Chen认为5G就像是一个快充（super charge）站，让大量的资料通过AIoT技术部署，能够在原先不联网、半联网的终端被快速判定与处理。甚至，NVIDIA认为这也让AI的价值能够有更全面、广泛的作用。
以往机器需要靠人为经验调教参数，“AI让机器的运行可以从数据做最真实的判定，再利用这些获取到的数据，去调教出更准确的数据导向机器参数。我们看到的产业AI机会是正在增加的。”
制造业导入AI，物联网技术神助攻
制造业是一个充满数据金矿的业种，“产线、机台、供应链、产品参数等等海量数据，即将因为5G网络，而让这些数据变成AI训练模型的燃料，”Jerry Chen说明。
通过各种传感器、机器手臂等等设备，AI在制造业可以改造的面向非常多样，包含了产品设计、生产运营、物流供应链、数据分析等面向上都有新作为。例如通过视觉识别检测良率，可以强化传统光学检测的精准度；厂房里的搬运机器人，也可以通过预先路径规划，而让整体物流更加流畅。
举例来说，数字孪生 (digital twins）就是结合物联网与AI的一个实用创新。以前机台的校正许多是看实际现场师傅的经验为校正准则，但是通过AI的协助，老师傅的操作经验加上数据导向为主的AI辅助，就能让产品设计、产线运行有更优化的可能性。
NVIDIA破解AI导入3大关键、1大挑战
针对AI导入，NVIDIA认为有3大关键，分别为：安全、数据延迟性与联网自主性。
第一，对制造业与高科技产业而言，IP与相关参数就是生产的机密，这些数据不能离开生产与研发现场。对此，Jerry Chen特别建议制造主需要做好数据的保密与分权措施。若是要持续强化AI模型的精准度，也可参考使用联合学习（federated learning)解决数据隐私问题。
第二，针对延迟，许多的工厂手臂需要持续工作，而且从事的都是需要高良率与精准度的制造，因此若是将AI用于瑕疵检测或是流程管控，都会需要维持一定的产出品质。
许多任务业现场并不会长时间联网，考量工业网络现场环境多变，许多机器都会需要在无联网的情况下，持续自主运行。
而许多企业在初期投入AI时会特别设置POC或是特别项目来做出一个demo案例，但是很容易遇到无法将demo概念复制到整个厂区或是其他子工厂其中。
Jerry Chen叮咛企业主在导入AI时一定要注意此点，每一次的AI项目开发若都是累加成本上去，反而会影响运营。应该是要注意AI的部署要越来越轻松，因为以往AI所学习到的数据，都可以成为下一次推动新AI项目的基础。NVIDIA提供许多已经训练好的AI模型与toolkit，并且协助在导入当下的客户定制化校准。
NVIDIA打造全球AI生态系统，软硬件服务通包
“NVIDIA的使命是将AI赋能于产业，并且推动AI的普及化。这就是NVIDIA企业所信仰的哲学”Jerry Chen强调。所以对于AI平台、模型、数据处理等软件层面的服务，NVIDIA架构了平台来协助开发者，针对AI所需要的运算能力，也部署了GPU、CPU等不一样的硬件架构，搭配toolkit来协助广大生态系统。
对于AI所引起的革命，Jerry Chen有着非常乐观的看法，认为AI革命虽然还在前期浪潮酝酿其中，但是所引发的创新经济效益已经有很显著的成效。 “我们正在创造前新没有的经济与商业价值，这些都是通过数据与AI引导出来的！NVIDIA也会在这个创新浪潮其中持续贡献，并且连接产业生态系统里面的伙伴！”
欢迎观看Jerry Chen于COMPUTEX 2021分享“注入AI的工业系统如何应对数字转型的挑战”之演讲内容。