順豐包郵 1756-L83E 電源模塊 變頻器

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布局Edge AI，構建成熟產業合作生態圈

近年來，隨著生成式AI、大模型和ChatGPT等技術的不斷進步，為各行各業帶來了無數的新機遇，也吸引了全球各大科技巨頭紛紛躍入，積極布局邊緣AI相關技術。

Arm公司作為其中的佼佼者與研華的深度合作也日漸顯現其價值。如基于Arm架構的解決方案，以及在軟件與標準方面形成了緊密的協同。與此同時，微軟與研華將更加緊密合作推動AI在邊緣側的落地。

張家豪認為目前邊緣運算有兩大發展方向：是往高效能發展，強調High performance computing（HPEC）；第二是往Edge AI發展，研華在Embedded Design-in的核心競爭力除了積累多年的實戰經驗之外，還可為客戶提供一系列的R&D服務、技術設計服務，包括軟件和硬件。相比傳統的嵌入式計算，研華看到了從低功耗、標準通用型平臺到邊緣運算的轉變。因此，研華非常重視產品的高效能發展，特別是在HPEC架構下。此外，研華也看到了AI技術對于邊緣運算產業和嵌入式電腦產業的趨勢，因此他們正在努力將AI技術導入，形成Edge AI平臺。

通過實際的應用案例，張家豪詳細介紹了研華如何利用深度AI技術來優化工廠的管理。他提到，在有了深度AI技術的幫助后，工廠的管理人員不僅可以清晰地看到各種數據，還可以根據這些數據做出迅速準確的決策。這對于提高生產效率和降低成本都有著極為重要的意義。除了工廠管理，生成式AI在其他領域也展現出了巨大的潛力。張家豪特別提到了這種技術如何幫助研華工程師更好地為客戶提供服務。生成式AI能夠快速地從大量的資料中篩選出適當的答案，這使得研華能夠在任何時候都為客戶提供滿意的答復，大大提高了服務效率。

在AI領域，從加速模塊到推理系統和機器學習訓練系統，研華在硬件方面一直都有全面的研發方向。但僅僅制造硬件是不夠的，軟件的價值也很關鍵。因此，研華除了制定硬件規格外，還針對工業需求提供軟件方案。例如，研華研發了一套叫做Edge AI的SDK軟件套件，整合了來自intel、NVIDIA、rockchip、NXP、高通、MTK等各大AI芯片公司的SDK。客戶在購買研華的硬件時，會得到這個SDK，幫助他們更快地進行AI模型的訓練和部署。研華提供的硬件平臺非常完整，并期望軟件界面也能得到同樣的發展，讓各大芯片公司的軟件都能在此平臺上快速部署和發展。

結語

從本次峰會來看，無論是研華、Arm、AMD還是微軟，他們均清楚地認識到AI技術與邊緣運算將為未來的科技世界帶來巨大變革。為了把握這一千載難逢的機遇，研華正在積極轉型，以應對新的挑戰。研華的產業驅動策略不只是一個對內部運營模式的調整，它更多地反映了對外部市場和產業的重新定位。在此過程中，研華不斷應對市場和技術的挑戰，同時，他們秉持創新理念，致力于為客戶提供更完善的解決方案。

面對各類新興的嵌入式應用，張家豪對研華的未來抱有樂觀態度。他認為，傳統的通用嵌入式產品市場仍然存在，且有著巨大的潛在。隨著各種新興產業的持續發展，市場需求還在不斷增長。研華已經在嵌入式計算和邊緣計算領域取得了一定的成就和地位，未來希望能夠在這個基礎上開辟第二個增長點。他進一步強調，研華將持續加大在研發和技術創新上的投入，確保其始終位于行業前沿。后，張家豪表示：“研華的產業驅動策略是對整個行業的鼓舞。我堅信，研華將在未來續寫新的。”

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