雲端
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AI語音助理即將從雲端落地
目前的AI語音助理使用者，經常要面對網路環境不穩定，導致使用過程被中斷的無奈現象。但隨著Google、Amazon在2018年下半年提出終端裝置(On-Device)AI語音助理的應用發展概念，使用者未來即使是在網路離線的狀態下，仍然可以使用部份的AI語音助理功能。資策會MIC資深產業分析師林巧珍表示，美國的消費者，因為AI語音助理內建至各類型智慧裝置與智慧家具的趨勢，而產生的隱私疑慮聲浪與日俱增，已經成為美國消費者採購商品的主要考量因素之一。
根據資策會MIC在今年五月針對國內1000位民眾的調查結果顯示，臺灣使用者對於採購AI語音助理的優先考量因素，前三名分別為「可靠性與連網穩定性、個資隱私保護、價格接受度」。資深產業分析師林巧珍認為，這次的調查結果首度呈現消費者對於隱私權的重視遠超過產品價格，未來業者在推出邊緣或離線AI語音助理應用時，也必須同時兼顧消除使用者隱私權疑慮的服務品質。預期未來兩年，相關邊緣或離線AI語音助理的應用產品將明顯攀升，多款模型「分散在眾多終端裝置上訓練」的情境將愈見普遍，AI語音助理將從雲端服務朝向「落地服務」的方向發展。
資策會MIC表示，「落地版」AI語音助理應用普及化將嘉惠國內業者。雖然在「純雲端」的AI語音助理時代，國內相關業者掌握許多AI語音助理裝置的關鍵零組件與組裝訂單。但是過往以雲端運算為主流的發展模式，終端裝置的運算效能與記憶體空間等因素，沒有在發展過程中獲得較多的關注，導致國內業者，雖然擁有強大的硬體技術能力，也搭上AI語音助理的發展浪潮，卻還是難以持續的創造穩定獲利。
資深產業分析師林巧珍認為，落地版AI語音助理必須持續朝向「瘦身與壓縮」的方向發展，以符合現行終端裝置的硬體限制，但是又要同時滿足消費者的無限需求，想要提供愈多的功能服務，就會涉及愈多的演算法。所以預期未來的AI語音助理終端裝置的運算效能、記憶體空間，都還需要更進一步的提升，才能實現真正的離線應用情境，就會帶動AI晶片(AI on chip)與相關零組件規格的需求攀升，有望為國內業者帶來一波新商機。
結合AI技術 資訊安全防護更強大
以下分析整理國際大廠：IBM Security、Radware、Splunk、Trend Micro、Forcepoint、RSA、Cisco、Palo Alto Network，運用人工智慧技術於資安防護方案之應用。
IBM QRadar方案防堵資安威脅
IBM創立至今進行多次的轉型，經營業務從硬體、軟體，至轉型為提供雲端與垂直領域解決方案的整合型服務供應商。2018年10月，IBM宣布以340億美元收購全球最大混合雲服務供應商紅帽公司，並積極發展人工智慧技術，如Watson雲端API、RPA流程機器人、PowerAI深度學習平台等，以雲端運算服務加人工智慧解決方案，協助企業客戶數位轉型。
在資訊安全領域方面，IBM Security部門全球約有8,000人，自2002年起，積極購併20家資安公司，發展資安解決方案，如下整理IBM在資安方面的解決方案與服務項目。
運用人工智慧於資安防護上，IBM將其人工智慧認知技術Watson整入QRadar Security Intelligence資安分析平台，為IBM QRadar Advisor with Watson資安威脅分析的雲端服務，可自動分析以發掘潛藏的資安威脅。
當偵測到安全事件，系統首先探勘並收集本地端資料，查看資料庫，從數十萬筆網站、安全性論壇、布告欄等，協助了解安全事件，並推論與原始事件相關的額外洞察，將訊息去蕪存菁，準確找出該事件相關的關鍵洞察，協助資安人員預測攻擊、即時回應資安事件。
Radware透過機器學習阻擋惡意攻擊
Radware為美國NASDAQ上市公司，總部位於以色列，全球員工人數約900多人，公司市值約為11億美元，為提供實體資料中心和雲端資料中心應用程式交付和應用程式安全之供應商，Radware從頻寬負載平衡開始發展，逐步將產品方案延伸至伺服器負載平衡、網頁應用程式防火牆、加密檢查等領域，在網路資安解決方案領域包括防火牆/虛擬專用網、整合式威脅防禦系統、入侵檢測防禦系統、網路行為分析系統，和安全套接層協議/網際網路通訊協定安全性的VPN設備等。
Radware在人工智慧應用於資安防護上，以機器學習技術來即時減緩和檢測資安威脅，將網路安全解決方案中雲端服務和分散式阻斷攻擊流量清理中心的安全架構各個方面，使用人工智慧機器學習技術於其資安方案DefencePro資安防禦系統與雲端惡意軟體防護服務中，以透過機器學習找出攻擊特徵並進行阻擋，使企業能夠即時分類，緩解和阻止進階持續性威脅、惡意軟體，殭屍網路攻擊等。
Splunk分析用戶行為找出隱藏威脅
Splunk為提供營運智慧軟體平台的服務供應商，全球員工人數約3,200人，公司市值約為185億美元。Splunk的智慧軟體平台方案從伺服器、網路設備、桌上型及筆記型電腦、行動裝置及其他系統設備中擷取各種格式或來源的數據資料，並提供用戶進行搜尋、分析、監控及視覺化方式提供即時數據資訊，以對應用程式效能、資訊安全、商業營運等面向進行分析，得到企業資訊基礎架構與營運狀況等各面向的洞察資訊。
Splunk近來更在其雲端與自建部署的平台服務中，使用人工智慧機器學習技術，進行監控和搜索，透過以往蒐集的大量歷史資訊來推測預警異常訊息，如物聯網設備來推測設備維護所需的備料量，和穿戴式感應器的讀數來推測用戶的健康狀況。另外，Splunk在其User Behavior Analytics用戶行為分析資訊安全解決方案，透過人工智慧機器學習技術從異常、可疑路徑、頻率對等群組分析和進階關聯找出已知、未知和隱藏的威脅。
趨勢科技力拓物聯網/人工智慧資安版圖
趨勢科技總部位於日本東京，全球員工人數約6,000名，年營收約1,600億日圓，提供資料中心、雲端工作負載、網路、端點裝置提供多層式安全防護資安解決方案。
趨勢科技積極在物聯網與人工智慧資安進行布局，根據趨勢科技在其2019年資安預測報告中提及七大重點，談及「工控系統的目標攻擊持續成為隱憂」，物聯網資安方面推出「IoT Security 2.0(Trend Micro IoT Security , TMIS 2.0)」的TMIS 2.0平台，在產品開發週期預安裝至IoT裝置內，以協助物聯網裝置製造商及物聯網託管服務供應商(MSP)進行整合，提升整體物聯網生態系資訊安全。
趨勢科技亦積極布局人工智慧，在人才的培養上，透過推動T-Brain競賽與XGen...
AI驅動資料中心/邊緣運算需求 晶片低功耗成大勢所趨
隨著人工智慧(AI)、物聯網等技術的發展，使得資料中心的需求也逐漸擴大；其中，依然以超大規模的雲端服務供應商為市場主導。另外，邊緣運算的需求也持續延燒中。以上二趨勢都將帶動低功耗晶片需求，此設計方向也是所有應用場域的大勢所趨。
其中，儘管私有資料中心依然是一個相當重要的市場，但是最大的零組件需求依然是來自全球超大規模雲端的供應商。這樣的市場環境將對於未來的產品設計產生重大的影響，因為未來的晶片設計將會以這些大規模的採購客戶的需求為主要的方向。市場調研機構Ovum分析師 Roy Illsley分析，像這樣的市場方向在短期之內將維持不變，但為了確保互操作性(Interoperability)，本地端與雲端之間的連線將成為關鍵，這之間的產品組合也將反應出目前的市場變化。
值得一提的是，Illsley提到，由於中美貿易戰以及英國脫歐等國際政治情勢變化，目前的資料中心相關供應鏈正受到極大的壓力。中美貿易戰以及英國脫歐不僅是對於股票市場或是製造廠設立地點的改變，也將使得現有的供應鏈不如以往那樣可靠。
由於人工智慧的發展也使得邊緣運算的需求逐漸上升，此趨勢也帶動了低功耗晶片的需求成長。Illsley認為，邊緣運算熱潮將持續延燒，並且首先將落實在基地台以及感測器應用上。當然，晶片在各種不同的設備上應用方式皆有所不同，但是低功耗都是非常重要的考量要素。目前市場已能看見許多針對人工智慧與機器學習需求而設計的新型晶片，如Google所推出的TPU，就是專為高效能運算(HPC)需求設計晶片的典型案例。其中，在推廣時最大的挑戰在於建立晶片運作的相關環境，使得晶片能夠發揮最大效能。
AI帶動雲端/儲存市場 ASIC晶片需求再攀高峰
人工智慧(AI)的加持進一步推動雲端資料中心、儲存的發展，更刺激大數據資料量爆炸成長。為了改善資料量不斷增加的問題，雲端與儲存業者，如Google、亞馬遜(Amazon)、百度與阿里巴巴，皆希望能藉由客製化ASIC晶片的導入，提升整體伺服器雲端運算效能。
資策會MIC資深產業分析師兼組長葉貞秀表示，雖然ASIC需求在2018年年初就已嶄露頭角，但當時主要為開發比特幣的礦機廠商(如比特大陸)，為了提供終端需求而開發ASIC晶片；發展至今，ASIC客製化的需求已慢慢在雲端伺服器產業萌芽起飛，這也歸功於廠商開始對於AI演算法與AI能提供的服務發展更加明確。整體而言，2018年年初較多是終端裝置邊緣運算(Edge Computing)需求的ASIC，而現在這波ASIC客製化潮流正一路延燒到雲端運算領域。
事實上，開發一顆新的晶片花費相當昂貴，16~7奈米製程晶片，光是光罩費用，就高達上億元新台幣。因此，葉貞秀認為，搶攻ASIC客製化市場的廠商，必須要具備多元化IP資源，並對新興製程及晶圓級封裝技術有相當程度的了解。若廠商可以在各應用領域都有投入IP，將有利於爭取到更多客戶訂單，同時也可以降低開發成本，進而取得競爭優勢地位；此外，製程熟悉度將會影響到其提供服務的多樣性。
雖然晶片商可以與IP廠商合作，授權IP即能具備開發ASIC客製化晶片。但若晶片商本身擁有高速IP發展經驗、編解碼演算法IP，就毋須向其他廠商進行採購動作，對於降低晶片成本、加速ASIC落地將有長足幫助；再者，由於晶片商擁有自己的IP，後續與其他IP整合過程所遇的工程問題，也得以自行解決，對於開發商服務信任性也就油然而生。
過去在有ASIC需求的趨勢下面，台灣有一群IC設計服務廠商(如創意、智原)，幫助一些有特殊規格需求的車用、AI雲端運算與儲存等領域廠商，提供少量多樣的客製化晶片，協助他們蒐集晶片所需的晶片、聯絡半導體製程與價格規畫等問題。
藉由這樣全新的商業模式導入，葉貞秀分析，台灣IC設計服務廠商收益正逐年攀升，可看出每年營收都有10%穩定成長。同時，在雲端、儲存與AI演算法新創公司對於AI晶片的需求下，亦可看到傳統IC設計廠商，如聯發科、聯陽科技，亦以過去累積的底層IP做為發展ASIC服務的基礎，搭配先進製程開發經驗提供服務，甚至有些廠商開始成立專職ASIC部門，積極搶攻AI晶片市場大餅。
如上述所說，新晶片的開發需要耗費相當的費用。因此IC設計廠商，勢必需要降低成本，找尋新的發展機會，可看到已有廠商透過SiP模組化設計，增加資料傳輸頻率，並整合感測器、邏輯等不同製程型態晶片，讓IC提升效能，同時又滿足物聯網應用多樣化特性。
隨著整個產業晶片端客戶應用型態多樣化、多元化需求下，台灣整個半導體產業，在水平分工嚴密合作下，在ASIC開發需求下，占有一個不錯的優勢，而資策會MIC也看到產業開始朝這方向發展。
施耐德助政大電算中心機房升級
全球能效管理與自動化領域的專家施耐德電機(Schneider Electric)因其豐富的機房建置經驗，獲得政治大學電算中心的青睞，成功地在不停機的情況之下，完成電算中心機房升級工程。
雲端服務現今不僅深入企業，學校也倚賴雲端服務提升教學品質和行政效率，而穩定的網路及資料中心基礎設施，才能確保雲端服務的穩定，免於當機或跳電的情況而中斷。
國立政治大學為國內首屈一指的法政社會科學大學，近年因應金融資訊科技急速進步，政治大學也開始投注資源研究區塊鏈與fintech，因此資料分析與資訊系統需求益加重要。政治大學校內有數處機房，其中電算中心機房規模最大，且維繫政大主要電子資源與校務系統，對於機房的負載量與穩定度的要求更高。
本次機房更新主要面臨三大挑戰：設備轉換期間要維持政大雲及校務系統服務不中斷、符合政府推動的綠能機房政策與環保節能標準，以及兼顧機房未來擴充的需求。為確保政大雲服務不中斷，團隊採取新舊系統同時運行的方式，待新設備穩定後才將舊設備下線，轉換期間新舊設備的銜接很容易完成。此外，在更新過程中，施耐德電機產品展現極高的外部系統相容性，新的硬體搭配既有的他牌管理系統，運作銜接順利，確保政大雲服務不中斷。
Tektronix展示增強型雲端視訊串流監控解決方案
在各種創新技術和大量串流服務湧入的催化下，雲端式串流媒體的進展和接受度極為驚人，且正以創紀錄的時間轉向為大眾消費。雲端式工作流程日益複雜，且經常涉及內容供應商、編碼器、封包器、第三方CDN和終端裝置之間的多次切換。在此同時，吸納新訂閱戶的成本正不斷上升，而觀眾對品質的期望也持續增加。
Sentry和Aurora為客戶提供了所需的可視性和控制能力，以在複雜的工作流程中成功地為客戶提供優質的即時和VOD內容，從而降低客戶流失和品牌價值損失的風險。
Tektronix視訊業務總經理Charlie Dunn表示，該公司的客戶致力於提供出色的使用者體驗，盡可能地避免發生各種負面問題，不論是Twitter長篇檄文，或是因品質不良而造成的使用者流失等。無論是在節目開場的前五秒或是遊戲的關鍵時刻，糟糕的串流體驗都會讓觀眾付出代價。必須能夠在多個點監控內容品質，以便在觀眾注意到問題之前就先進行快速關聯和疑難排解。
另一方面，Sentry提供fuboTV對其QoE的信心，可為雲端和虛擬串流式工作流程提供即時和點播視訊的內容品質保證。Sentry有效簡化在現今複雜環境下的品質監控過程，不僅對串流內容品質提供了可視性，還能提供具有全球可擴展性的OTT/多螢幕服務深入分析和相容性報告。