研華WISE-Paas攜手TWCC 加速臺灣產業AI化

2016年底，由Google DeepMind所開發的AlphaGo陸續擊敗全球頂尖圍棋高手，讓全球再次掀起AI熱潮，與過去幾次發展最後黯然退場不同，在運算能力大幅強化，且各類IT技術應用漸趨成熟的今天，這次AI發展已然擁有絕佳的環境，近兩年有不少遍布於各種場域的成功案例。不過研華技術長楊瑞祥指出，由於應用範圍太廣，導致各垂直場域不易架構合身的AI系統，對此研華與國網中心合作，透過國網中心TWCC臺灣AI雲的高速運算資源，為多種類型產業建構專屬的AI模型，藉此推動台灣產業升級。

研華科技技術長楊瑞祥

過去十年，全球產業致力推動物聯網概念，透過感測網路、通訊傳輸與雲端平台等三層式架構，讓企業擁有智慧化能力。2016年AI再次興起後，這兩大技術更加緊密結合，發展出AIoT架構。AIoT架構被視為企業未來的營運骨幹網路，可進一步優化企業效能、降低成本，解決長年難解的問題。

楊瑞祥以研華近期協助導入AIoT系統的鋼鐵廠為例，鋼鐵業的製程繁複，產線各環節的連動緊密，其中一部設備故障，整條產線就有可能因此停擺，造成龐大損失，因此維修是生產管理的重中之重。過去的維修模式大多是定期保養，不過對產線而言，這種方式的風險仍高，為解決此問題，研華協助該業者導入設備狀態監測機制，利用感測器偵測機台的顫振數據，再將數據傳回後端累積為大數據，之後管理系統就可透過AI從中判斷設備的故障機率，在故障前先行維修，降低產線無預警停機風險。

這種利用AI演算法所打造的智慧化系統不只在製造業，在零售、醫療等領域也可應用。與企業過去的做法相較，智慧化系統的特點在於善用數據，藉由大量的數據分析，讓管理者可以洞見問題並加以解決，因此數據力會是未來企業營運的核心能力。

不過產業之間的專業差異極大，所需數據類型、功能特色都不一樣，因此不會有一體適用的泛用型AI系統，目前研華建構了產業生態系，與各領域的系統整合業者攜手，為不同產業設計專屬系統，除此之外，研華的WISE-PaaS也提供各種I.App微服務，協助產業快速架構AIoT系統。

要讓AI在各領域遍地開花，除了產業必須跨域合作外，還需善用外部力量，楊瑞祥表示，國網中心的高速運算資源成為台灣產業AI化最重要的助力。近期研華的WISE-PaaS就與國網中心、交大物聯網中心合作，打造台灣成為全球智慧科技重要創新研發及實證樞紐，在此分工中，交大負責AI技術探索與引領、研華為AI建模與產業化之商務拓展平台，國網中心的TWCC則提供高效運算資源，讓AI模型的運算分析更快速精準。

楊瑞祥進一步指出，AIoT系統所累積的數據不僅數量龐大而且多樣化，必須有效能強大的運算系統，才能讓系統發揮預期效益，不過建置高效運算系統需要投入大量資金，這對資源有限的民間企業是難以承受之重，TWCC則適時補足此一缺口，讓台灣產業可以順利發展AI。

目前研華與國網中心已有深度合作，在WISE-PaaS平台上的多種智慧化服務，都已充分應用TWCC的高效運算資源，除此之外，雙方也攜手培育臺灣的AI人才，將可為產業補強戰力，協助台灣產業升級。