生成式 AI (Generative AI) 迅速崛起，成為人工智慧領域中最具變革性的趨勢之一。生成式 AI與專注於偵測、分類或預測的傳統 AI 模型不同，它能夠根據學習到的模式建立全新的輸出。這項進步因其創造潛力以及自動化複雜決策工作流程的能力，引起了各行各業的廣泛關注。
隨著生成式 AI 模型越來越精密，這些模型的部署方式和地點也出現了越來越大的轉變。生成式 AI 最初是在集中式雲端原生環境中設計和訓練的，現在卻越來越多地被推向邊緣。這種轉變是為了更快地進行推理、即時響應，以及在頻寬受限或延遲敏感的工業環境中運作的需求所推動的。
在本文中，我們將探討生成式 AI 在實現工業 4.0 應用中的作用，以及邊緣運算如何成為在強固邊緣部署這些模型以發揮最大價值至關重要的因素。
什麼是生成式 AI？
生成式 AI 是指一種人工智慧類別，可以根據從過去數據集中學習到的模式創造新內容 (包括文字、圖像、音訊，甚至是程式碼)。與傳統 AI 僅根據現有輸入進行分類或預測不同，生成模型能夠合成新的數據輸出，並持續從數據分佈中進行訓練。
大型語言模型 (LLMs)
目的：生成和理解人類語言
範例：GPT-4、Claude、LLaMA、Gemini
- 任務：文字生成、摘要、翻譯、問答、程式碼生成
- 輸入：文字提示
- 輸出：文字 (連貫、具上下文意識的回應)
擴散模型 (影像生成)
目的：從雜訊中建立逼真或風格化的圖像
範例：DALL·E 3、Stable Diffusion、Midjourney
- 任務：文字生成圖像、影像修補、風格轉換
- 輸入：文字提示、圖像遮罩 (選用)
- 輸出：靜態圖像
視覺語言模型 (VLMs)
目的：結合圖像和文字理解
範例：GPT-4V、Flamingo、CLIP、BLIP-2
- 任務：圖像標註、視覺問答、圖像基礎推理
- 輸入：圖像 + 文字
- 輸出：對圖像的文字解釋或推理
這些模型正日益整合到多模式系統中，例如 LLaVa 2.0 (大型語言和視覺助理)，它們可以理解並從視覺和文字輸入中產生輸出。這使得在動態環境中實現場景描述、視覺推理和上下文決策等應用成為可能。
在邊緣部署 GenAI 的要求與挑戰
由於其大量的運算資源需求，GenAI 模型最初是在集中式資料中心和雲端基礎設施中開發和訓練的。它依賴於耗費資源的深度學習技術，例如神經網路，並需要對大量資料集進行廣泛訓練。
然而，技術的轉變正在發生，從依賴集中式雲端架構轉向邊緣分散式、本地的資料處理。邊緣運算將即時處理和本地資料儲存功能引入更靠近資料產生來源的地方。資料不再是傳輸大量原始資料到雲端進行處理，而是由工業閘道器、嵌入式裝置和邊緣伺服器等裝置在本地處理。
為何將 GenAI 移至邊緣？
即時處理的需求
工廠車間、自動駕駛車輛或智慧城市等工業環境通常需要即時決策。本地推論功能可讓 AI 模型以最小的延遲處理感測器資料並產生可操作的見解。
頻寬最佳化
邊緣運算透過在本地處理和篩選資訊，減少了將大量原始資料傳輸到雲端的需求。這最大限度地減少了頻寬使用，並支援混合雲模型，其中即時任務在邊緣執行，而長期分析仍保留在雲端。
提升隱私和安全性
邊緣的本地資料處理將敏感資訊保留在現場，從而降低了傳輸過程中被攔截的風險。這種方法增強了安全性，並有助於遵守工業環境中常見的資料主權和隱私法規。
確保工業級彈性
邊緣運算透過在本地執行推論和決策，實現了持續運作，降低了對持續雲端連線的依賴。強固型邊緣系統即使在偏遠或離線環境中也能保持運作，即使沒有寬頻或衛星存取，也能保持本地運算能力。
透過邊緣生成式 AI 實現個人化
邊緣生成式 AI 會根據即時狀況進行調整，根據設備狀態或使用者行為等當地情況客製化輸出。這提高了工業 4.0 應用程式的相關性和營運效率。
GenAI 如何在邊緣推動工業 4.0 的發展
邊緣部署的 GenAI 正在透過實現更智慧、更快、更自主的營運來轉變關鍵產業。工業 4.0 的幾個高影響力應用包括：
預測性維護：部署在邊緣設備上的生成式 AI 模型可以分析來自機器的即時感測器數據，以在設備故障發生之前進行預測。預測性維護是一種主動方法，可減少停機時間並提高生產力。邊緣處理確保這些見解在需要時即時傳送。
安全與監控：部署在堅固邊緣設備上的 VLM 可以監控視訊饋送以偵測異常、辨識未經授權的人員或觸發即時警報。這對於保護製造區、倉庫和遠端裝置至關重要。
文件與指南：LLM 可以根據目前的系統狀態綜合操作手冊、維護指南和故障排除工作流程。安裝在控制站的邊緣電腦可以處理感測器輸入並在本地產生特定情境的指令。
自動化品質控制：搭載先進影像辨識演算法的 AI 機器人可以在生產線上即時偵測產品缺陷。在邊緣部署這些模型可以實現即時分析和決策，確保產品品質的一致性。
營運模擬：GenAI 可以建立製造流程的虛擬模擬或「數位雙生」，並透過即時車載資通訊來模擬不同情境，然後再實施實體變更。在邊緣運行這些模擬，製造商可以在本地伺服器或設備上快速有效地測試各種策略並產生見解。
交通流量最佳化：在配備 AGV 和 AMR 的智慧工廠以及城市環境中，生成式 AI 可以建模和預測交通模式，以減少高密度區域的擁堵。透過動態調整路線邏輯或交通號誌時序，它有助於最佳化流量並即時將車輛重新導向到較不擁擠的路徑。
用於生成式 AI 部署的邊緣 AI 電腦
Premio 的堅固型邊緣電腦系列為在惡劣環境中部署生成式 AI 提供了可擴展的基礎。這些平台旨在滿足工業要求，而不會影響 GenAI 推論性能。
專業級 AI 加速器：配置工業級 CPU、RAM 和 GPU 元件，針對低延遲推論和邊緣運算性能進行了最佳化。
以物聯網為中心的連線能力：實現高速影像攝影機的無縫感測器融合，並與傳統設備相容。
多功能儲存選項：整合了熱插拔 NVMe 技術與 RAID 功能，以實現資料冗餘、卸載服務能力和高速聚合。
無風扇和無纜線設計：旨在最大限度地減少常見的故障點，並承受現場工業運算的嚴苛環境需求，例如灰塵入侵、極端溫度範圍、衝擊和振動、電源波動等。
緊湊且可擴展的外形尺寸：簡化了與從車載到機櫃部署的各種安裝配置的相容性。
世界級安全認證：確保邊緣運算解決方案經過嚴格的安全標準測試和驗證，以實現更快的上市時間和部署信心。