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【語音應用，想像無限～～～】
語音辨識正在成為消費者語音助理的重要元素。去年 9 月，亞馬遜 (Amazon) 再 推「可教學 AI」(Teachable AI) 功能，若遇到 Alexa 不理解的語音命令，用戶可直接透過語音向 Alexa 下達指示、即時傳達定義，無需手動設置偏好或改寫 Alexa 邏輯規則。Alexa 能與用戶即時互動式教學，將這些概念推廣到新的上、下文中，並將其與使用者帳戶連結。
交互式教學還可讓 Alexa 學習「間接表述」，可被授予如何將陳述式語句視為變相命令。隨著 Alexa 語音服務 (Amazon Voice Service, AVS) 越來越強大，不少微控制器 (MCU) 供應商群起響應；而語音助理所肩負的任務越見繁複，亦開啟了 AI 加速器、乃至專用處理器的採用風潮。與此同時，雲端服務供應商 (CSP) 正往專用處理器晶片靠攏，以提升 AI 訓練、推論效能。
根據 2020 年 eMarketer 的一項研究，美國有 38.5% 的人口使用語音助理連接智慧手機或其他小工具，且去年因為居家時間增多，成長率達兩位數。此一趨勢促使主要電商門戶網站開發聊天機器人或使用現有基於語音的集成來增加銷售；肺炎疫情爆發以來，制訂對話商務策略以彌補人際交流，已成商業新手段。此外，利用「原生音頻」做交互式廣告及交互式科幻故事講述，正在發生！……
然而，如何針對自然語言搜索優化？如何創建針對答案引擎優化的內容？是兩大挑戰。AI 語音助理正在重塑消費者和企業與數位技術的交互方式；雖然，語音互動應用存在無限可能，也潛藏風險。一項正式研究揭露：即使沒有麥克風，家中掃地機器人等智能家電也可能被駭客竊聽家庭對話！透過遠程訪問光達 (LiDAR) 讀數對 Roborock 進行遠程竊聽攻擊。
延伸閱讀：
《AI 加速器到專用處理器，語音應用更直觀》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0205/47106.html
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inferentia處理器 在 [新聞] 科技大廠強化ASIC開發AI與機器學習晶片- 看板Stock 的推薦與評價
原文標題：
科技大廠強化ASIC開發AI與機器學習晶片
(請勿刪減原文標題)
原文連結：
https://bit.ly/3z0JfcF
(請善用縮網址工具)
發布時間：
2021年9月13日
(請以原文網頁/報紙之發布時間為準)
原文內容：
臉書學習谷歌、亞馬遜和微軟，決定加入自主晶片設計的行列。根據消息指出，臉書除了
正在開發一種支持機器學習的晶片，以向用戶推薦內容之外，它還在開發另一款晶片以提
高視訊轉碼品質。這一團隊成為超過100人，期望利用AI與機器學習技術強化晶片能力。
臉書開發AI與機器學習晶片及視訊轉碼晶片
其實，早在2018年，臉書就已經聘請了谷歌硬體技術工程團隊和消費性晶片團隊的創始人
Shahriar Rabii，並任命他成為新的晶片主管。
主要目的，就是呼應其他大型高科技企業正在採取的類似戰略，利用他們的規模市場優勢
，以及對自身工作負載的理解，能夠開發出更高效率的客製化晶片，以減少對英特爾、超
微、高通、博通和輝達等晶片公司的依賴。
在制定這一戰略之前，臉書曾經想透過聘請工程師從事晶片工作，但主要是專注於與外部
半導體公司一起合作且修改現有設計，目標是設計出半客製化ASIC，而不是單獨開發晶片
。但是臉書逐步了解，市場對於推理和轉碼等需求成為其成長最快的服務之一，僅僅依賴
通用處理器根本無法滿足其數據中心需求。
谷歌開發TPU、Titan及Argos視訊轉碼晶片
在2021年早些時候，谷歌透露，它正開發了一種客製化的Argos視訊轉碼晶片，與之前的
傳統伺服器所採用的相比，這一晶片的運算效率提高了20至33倍之多。 谷歌還開發了自
己的TPU之人工智慧處理器家族、Titan安全晶片系列，並在2021年聘請了英特爾的Uri
Frank來建構系統單晶片解決方案。如今也將在兩年後，推出Chromebook與平板電腦的晶
片。
亞馬遜開發Trainium及和推理晶片Inferentia
與此同時，亞馬遜網路服務也擁有自己的Arm處理器系列Graviton，以及人工智慧訓練晶
片Trainium以及和推理晶片Inferentia。
微軟也在開發屬於自己的Arm晶片，以用於伺服器。
研究機構Forrester認為，在COVID-19大流行期間，全球持續性的晶片短缺是驅動大型科
技公司加速開發他們自己設計與製造晶片的催化劑。因為許多大型科技發現，如果受限於
其他晶片製造商的推出新晶片的時間表，那麼在這一個極需要創新步伐的時代中，將會受
到限制。
唯有加入客製化晶片的布局，從長期戰略上面來看，除了能夠完全掌握自己發展的命運之
外，還能省去許多成本。這是趨勢，也是英特爾想強化晶圓代工布局的關鍵之一。
心得/評論： ※必需填寫滿20字
美國科技巨頭接連宣布自行設計AI晶片，不希望公司創新開發的腳步被硬體供應商拖累，
同時節省成本。
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