林子璇
 

 

　　近年人工智能(AI)正熱，并普遍被視作即將顛覆制造工業(yè)的科技。市場(chǎng)研調(diào)機(jī)構(gòu)ABI Research最新報(bào)告就預(yù)測(cè)，到了2024年，制造工業(yè)領(lǐng)域的AI裝置裝機(jī)量將達(dá)到1540萬(wàn)臺(tái)，而2019~2024年的年復(fù)合成長(zhǎng)率(CAGR)將達(dá)64.8%。

 

　　不過(guò)盡管前景看好，真正細(xì)探會(huì)發(fā)現(xiàn)，不同制造階段有不同的AI案例，難以一言蔽之。譬如，在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)階段導(dǎo)入衍生式設(shè)計(jì)(Generative Design)；或在生產(chǎn)階段借力機(jī)器視覺(jué)、缺陷檢測(cè)(Defect Inspection)、生產(chǎn)最佳化和預(yù)測(cè)性維修等等。

 

　　ABI Research分析師指出，鑒于制造商不愿將數(shù)據(jù)傳到公有云，因此幾乎所有工業(yè)AI的模型訓(xùn)練與推論(inference)都發(fā)生在終端(edge)。為了因應(yīng)此需求，AI芯片組業(yè)者與服務(wù)器業(yè)者，便專門(mén)針對(duì)工業(yè)制造設(shè)計(jì)了AI服務(wù)器(AI-enabled server)，也有愈來(lái)愈多工業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)都裝載了AI軟件或?qū)ｉT(mén)的AI芯片組。

 

　　然而盡管如此，將AI導(dǎo)入工業(yè)制造領(lǐng)域的過(guò)程并不如想像般順利，至今最成功的兩類商用案例是“預(yù)測(cè)維修”和“設(shè)備監(jiān)控”，主因是相關(guān)的AI模型已臻成熟。據(jù)估計(jì)，這兩類裝置的裝機(jī)量，將在2024年分別達(dá)到980萬(wàn)臺(tái)和670萬(wàn)臺(tái)。值得注意的是，由于AI芯片組的進(jìn)步，這些AI工業(yè)裝置許多都能在單一裝置上支持多種使用案例。

 

　　至于未來(lái)成長(zhǎng)潛力最為看好的類別則是“缺陷檢測(cè)”，預(yù)估此類AI裝置的裝機(jī)量，可望從2019年的30萬(wàn)臺(tái)、大大成長(zhǎng)到2024年的逾370萬(wàn)臺(tái)。“缺陷檢測(cè)”在電子和半導(dǎo)體制造領(lǐng)域最受歡迎，幾個(gè)大廠如富士康(Foxconn)、三星和樂(lè)金電子(LG Electronics)都已經(jīng)和AI芯片組業(yè)者和軟件供應(yīng)商合作開(kāi)發(fā)基于AI的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，好執(zhí)行表面(surface)、泄漏(leak)和元件級(jí)(component-level)缺陷檢測(cè)、微粒檢測(cè)(microparticle detection)等任務(wù)。

 

　　另外，除了穩(wěn)定性和可靠度都已獲信任的傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)(machine vision)技術(shù)外，新興的深度學(xué)習(xí)(deep learning)技術(shù)也能挑出預(yù)期之外的產(chǎn)品異常和缺陷，為制造商提供有價(jià)值的見(jiàn)解。

 

　　報(bào)告也提及產(chǎn)業(yè)的人才現(xiàn)況，指制造商現(xiàn)在正為了導(dǎo)入AI而訓(xùn)練自家的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，然而同業(yè)之間人才競(jìng)爭(zhēng)激烈，尤其AI人才要不是往網(wǎng)絡(luò)巨擘跑、就是偏好新創(chuàng)公司。于是，他們可能轉(zhuǎn)而和AI生態(tài)系中的其他伙伴合作，譬如云端服務(wù)供應(yīng)商、系統(tǒng)整合業(yè)者、芯片組與工業(yè)服務(wù)器制造商等等。