重點 Podcast 內容：
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隨著越來越多的設備上線，數據數位化將會繼續增加，但其價值正在變得清晰，因為轉型正轉向即時機器智慧和自動化。
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電源預算、散熱機制和外形尺寸是部署用於堅固邊緣運算的堅固硬體的主要要求。
- 超自動化、增強型或智慧邊緣運算以及 AI 安全性是一些需要強大處理能力的流行技術趨勢
2021 年及以後值得關注的運算技術趨勢
運算技術整體而言，憑藉其便利性以及簡化商業世界中許多傳統流程的能力，提供了巨大的效益。技術對當今數位經濟如此重要的關鍵原因，在於它能夠處理、儲存和連接海量數位數據，以實現即時洞察或更好的商業決策。隨著越來越多設備上線，數據的數位化將持續增加；然而，數據最有價值的所在正逐漸明朗，那就是機器智慧和自動化能力。新時代的技術進步協助塑造了新的商業模式，為許多新市場垂直領域和應用帶來了令人驚嘆的機器學習和人工智慧。
只要人類對個人、營運和業務目標的便利性和效率有更高的要求，技術的價值就會持續爆發。隨著越來越多的企業投資數位轉型目標，利用數據產生可行的情報，從而提升利潤，這一點變得越來越明顯。
請參閱下方簡要概述和 podcast 的一些摘要要點。否則，請收聽上方的 podcast，以獲取更多資訊，並深入探討 2021 年及以後依賴最新運算技術的三個趨勢。Premio 的產品行銷總監 Dustin Seetoo 就 2021 年及以後應注意的一些運算趨勢提供了一些思想領導力。
依賴最新運算技術的 3 個產業趨勢
趨勢 #1：超自動化
這項技術趨勢將自動化與 AI 和 ML 結合，應用於各種不同的工具，不僅支援自動化本身，更用於更全面的分析、測量、監控和發現。當我們實際思考機器學習時，它如何與各種企業工具協同運作以推動人工智慧？
超自動化是一個關鍵趨勢，因為它能使任務自動化，從而在傳統流程中消除對人為互動的需求。透過大數據的聚合以及使用可程式演算法訓練機器的能力，自動化得以持續實現。如今，企業不僅對更快更好的處理能力感興趣，更真正需要一種更好的控制方式。此 Podcast 深入探討了自動化的三個階段，其中技術有助於實現閉環自動化：
- 超自動化第一階段 = 認知 – 認知的定義是透過思想、經驗和感官獲取知識和理解的能力。人類利用其五種天生感官，從視覺、聽覺、嗅覺、味覺和觸覺，產生情境和態勢感知。這與超自動化相同，機器需要大量的數據來建立自身的背景和認知。
- 超自動化第二階段 = 智慧 – 一旦機器能夠感知並具備情境意識，它就能根據感官數據輸入執行機器學習演算法，並簡化決策和智慧水準。最終，這個階段讓機器能夠提供早期偵測和預測分析，這是超自動化的關鍵環節，但也為控制鋪平了道路。
- 超自動化第三階段 = 完全控制 - 閉環自主性旨在以速度和準確性提供具有實際業務成果的智慧。這可透過啟用人工智慧的流程實現，這些流程同時利用認知和智慧來加速即時變革和業務決策。
趨勢 #2 – 強化邊緣運算或智慧邊緣運算
由於邊緣運算已將資訊處理、收集和交付更接近來源，因此強化邊緣運算更進一步，以支援穩步增加的物聯網設備使用。如果邊緣運算已經在推動這種運算鄰近性，那麼推動強化邊緣運算的價值何在？
- 強化邊緣運算的另一種看法是將其定義為智慧邊緣運算。與超自動化趨勢類似，已訓練好的智慧模型現在正被轉移到更靠近數據產生的地方，這對邊緣運算效能產生了需求，需要強大的處理、儲存和連線能力。
- 當今智慧應用及其獨特的工作負載決定了有效運行推斷模型所需的運算硬體數量，以實現令人難以置信的速度和準確性即時檢測。最終，將最關鍵的工作負載保持在靠近數據的位置的關鍵優勢在於，它可以減少延遲並為即時結果開闢更多頻寬。
- Premio 工程師和嵌入式運算市場中一個反覆出現的主題是 Premio 正在專注其核心能力的一個領域，即強固型邊緣運算。這個專業領域包含了去中心化本地處理和低延遲連接的所有關鍵要素，同時確保了邊緣電腦強固性的可靠性。這些新需求挑戰著工程師們在標準舒適區之外進行設計和部署。
- Premio 認識到需要透過硬體策略來支援軟體進步，提供堅固、高效能的系統，以確保在最惡劣的物理環境中可靠部署。從外部機殼到內部組件，堅固型邊緣電腦的每個元素都是透過機械和熱工程的組合專門打造的，以解決諸如強烈振動、嚴苛溫度以及潮濕或灰塵存在等環境問題。這些工業級電腦也經過驗證，能夠以極高的處理能力和儲存容量執行功能，旨在消除停機時間並確保 24/7 的穩定運行。Premio 在堅固型邊緣系統設計和製造領域的領導地位開啟了物聯網整合和自動化能力的新境界，並推動了工業企業營運和競爭方式的真正轉變。
趨勢 #3：AI 安全
雖然超自動化和增強型邊緣能力意味著更高的效率和更智慧的企業功能，但也伴隨著新的安全漏洞，這些漏洞通常是 IT 團隊尚未接受培訓的。是什麼讓 AI 部署特別容易受到攻擊？
- 隨著越來越多的企業在網路邊緣進行超自動化和數據處理，另一項極其重要的趨勢是網路安全因素。為了保護數據傳輸及其在數據操作多個階段中的安全漏洞，詳細審查安全風險至關重要。網路安全最佳實踐可管理攻擊風險並實施流程以減輕對其最關鍵操作和應用程式的攻擊。
- AI 安全有三個關鍵面向：保護 AI 系統、利用 AI 增強安全性，以及預測攻擊者可能如何利用 AI 對抗您。
- 保護 AI 驅動系統：AI 驅動系統的數據對於許多決策結果至關重要。對啟用 AI 的數據集進行任何潛在攻擊都可能對營運及其業務目標造成損害。數據 AI 安全有助於保護機器學習模型、訓練管道和 AI 訓練數據。
- 利用人工智慧增強安全防禦：機器學習的一個關鍵優勢在於其透過數據判斷結果的能力。機器學習模型還可用於更好地理解過去攻擊的模式，並提前發現潛在攻擊以進行安全預防。
- 預測攻擊者惡意使用 AI：識別攻擊類型並擁有必要的工具來防禦它們是 AI 安全的關鍵。
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- 在美國為工業物聯網部署設計、工程和製造嵌入式電腦和邊緣電腦方面的專業知識
- Premio 擅長並透過專用硬體來推動市場滲透，該硬體將系統級設計與最新技術加速器相結合。
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- 深入了解物聯網技術及其對邊緣運算硬體解決方案的益處。
- 北美市場嵌入式電腦的法規測試和合規選項。
