能跨越「AI障礙」的邊緣運算：影響範圍大至太空探測器！

隨著物聯網（IoT）不斷擴展，在「萬物聯網」時代中，生成的數據也會急劇增加，這種轉變也將產生新的需求，例如即時分析與處理數據的能力，因此「邊緣運算」（edge computing）變得至關重要。

究竟什麼是邊緣運算？它將如何影響我們的未來生活呢？

LeapMind，這是日本東京一家創業公司的名字，其使命是讓深度學習普及於邊緣設備，也就是把AI帶來我們日常生活中的各種設備中，這不只包括計算機、手機，連紅綠燈、安全攝影機等設備都能應用AI。

LeapMind的目標，是通過讓深度神經網路學習組件變「小」的方式，使深度學習可以應用到任何環境里、讓AI在小型計算環境也得以應用，甚至在「太空」中也能幫上忙。

「日本NASA」應用邊緣運算打造智能攝影機

《彭博社》（Bloomberg）舉例，自1985年日本首次發射太空探測器以來，這些照片都是以相對低技術的方式拍攝的，將相機對準宇宙中的物體，不管拍攝到什麼，都傳回到地球上，並由人類從這些素材中挑選出最美麗的鏡頭。然而，這種作法相當耗費寶貴的帶寬以及電池。

因此，日本NASA－－宇宙航空研究開発機構（JAXA）正在試驗一種更具辨別能力的智能攝影機，它能決定哪些照片有最好的光線、角度與組成，並且只傳回這些照片。

在強大的大型計算機上使用AI並沒有什麼大不了，但對於有嚴重能源限制的小型太空飛行器來說，卻是一件相當困難的事情。

LeapMind開發的技術與解決方案便能在此派上用場。

LeapMind是一家位於日本東京的邊緣運算創業公司，所謂「邊緣運算」，指的是一種分散式運算的架構，把應用程序、數據數據與服務的運算，由網路中心節點，移往網路邏輯上的邊緣節點進行處理。

由於將原本完全由中心節點處里的大型服務加以「分解」，加上邊緣節點更接近用戶終端設備，因此能加快數據處理與發送速度、減少延遲，因為不用將所有數據都上傳雲計算，數據運輸量大幅降低。

這在處理能力有限甚至沒有網路連接能力的遠程設備上能派上很大的用場，也是將AI帶到我們生活各種設備的關鍵。例如：紅綠燈、安全攝影機、各種日常生活中的常見家電，甚至是上文所述的太空探測器中。

將AI應用在「生活各處」，邊緣運算創業公司急速增長中

儘管「人工智慧」在現今已非什麼新鮮字眼，但要將AI真正「應用」、在生活卻並非一件簡單事。

因為它需要巨量的運算能力與電力，而邊緣運算就是可以使AI應用在小型設備或機器中的解決方案，LeapMind只是眾多邊緣運算公司之中的一個例子。

根據CB Insights的統計，去年風險投資中心在邊緣運算領域的創業公司上投資了約7.5億美元的資金，較去（2018）年大幅增長26％。值得注意的是，LeapMind曾在2017年獲得了一筆由英特爾（Intel）領投的1,000億美元資金。

邊緣運算的應用場景眾多，最初比較廣為人知的應用場景是在自動駕駛汽車上，但其實在工廠、物聯網的數據運算上，也具備非常高應用的潛力。

在物聯網領域，邊緣運算可以讓日常設備接受語音命令，例如越來越流行的智能音響、安全攝影機，甚至能讓縫在衣物上的感測器關注主人的健康狀況，而這些所有的私人數據都不必上傳到雲計算。

荷蘭的高速公路、水路及橋樑系統等都是通過裝設感設器，搜集大量數據，並通過邊緣運算來進行即時分析，這能提供官員作為決策的參考，在發生洪水等緊急狀況時，提供國主機構有效判斷的關鍵要素，邊緣運算低延遲、低功耗，在安全與聯網方面都發揮了至關重要的用途。

邊緣運算有兩大困難需解決

回到文章開頭的太空探測器問題。

日本JAXA研究員嘗試開始使用LeapMind的工具來打造智能相機，該演算法經過照片、角度、美學等各方面的訓練後，可以區分出好照片與不好的照片，並能在單個晶元上運行，所耗費的電力甚至不超過10瓦燈泡所需的電力。

不過，目前邊緣運算現在仍有兩大困難需要解決。Intel副總裁Jennifer D. Panhorst便提出分析，指出這兩大困難，其一是將原生雲計算應用部署在邊緣運算上；二是把原有的智能運算，融入進更複雜的分散虛擬網路架構里。

LeapMind的創始人Soichi Matsuda說，若想將AI融入到電視、筆記本電腦或者其他任何現有設備上，廠商可能有必要「從頭開始重新設計產品」。

《創企業不能只做喜歡的事》的作者Rand Fishkin是全球最大「搜索引擎優化公司」創辦人，其實創業公司成功的故事，大部分都有另一面！讓他來告訴你最經得起現實考驗得的創業攻略。下文，一起來看看在「增長黑客」帶來的巨大增長後，創企業會面對什麼處境。

二九年年初，經濟大衰退之後，摩茲處於極佳狀態。繼成功推出連接索引工具後，公司團隊依舊努力不懈，想要乘勝追擊。但是本錢拖累了我們，要是有更多資源，我們的數據集就能增長，就抵擋得住競爭壓力。我們很擔心，要是資源不足，資金充裕的抄襲者輕輕鬆鬆就能從我們手上搶走市場。

我打算再募一輪創投資金，幫助我們擴大規模。我認為，儘管創投界氛圍很差（投入創業公司的錢，在二八年金融危機後血本無歸），但是投資者仍需要有地方把錢投下去，而摩茲是個增長的機會，用戶和營收連續兩年都有增長。二九年上半，我多次由西雅圖飛往加州灣區（Bay Area），花了幾千美元在機票、旅館和租車上，對各家創投公司共四十多位合伙人做過募集資金說明後，卻一無所獲。

於是我們轉向今天司空見慣的「增長黑客」模式，希望能刺激營業額。那次增長黑客是採取電郵式營銷宣傳，的確帶來眾多新顧客和新營收。可是過了一陣子以後，我寧願當初沒做，至少不要是我們那種作法。

不過是黑一下，還能出什麼差錯？

黑客行動展開時，有兩位英國來的營銷大師班．傑森（Ben Jesson）與卡爾．布蘭克斯博士（Dr. Karl Blanks）鼎力相助。他們是「轉化率專家公司」（Conversion Rate Experts）的共同創辦人，專長是改造為銷售產品而設計但績效很差的網頁，大大增進將訪客轉換為顧客的比率。這種實務名為「轉化率優化」（conversion rate optimization, CRO），是網路營銷人員工具箱內的一大利器。道理很簡單，如果轉化率改善，顧客及營收增長會受到很大影響（譬如今天每一百人訪問你的網站，有一人會購買商品，明天網站做些改變，買東西的變成兩人，增加了一倍，或者是見鬼了，只增加為一．一人）。

班和卡爾，還有和他們一樣能幹的員工史蒂芬．帕洛維奇（Stephen Pavlovich，他後來自己出來創辦Conversion.com，並與我的員工結婚，說來話長，但婚禮很浪漫），與摩茲合作設計了三樣東西：摩茲網站首頁更新、銷售訂閱軟體的網頁改版、電郵促銷活動。過程聽來簡單，但是既有獨創性，效果又格外好。我懇請各位如法炮製：

步驟一：班、卡爾和史蒂芬要我們提供三種摩茲用戶的聯繫信息：

步驟二：他們針對以上三種人，每一種分別進行數十位的電話訪問（並在一些研討會上或到辦公室親自訪談），提出以下問題：

你從事什麼行業？職稱是什麼？職責有哪些？

當初為什麼加入摩茲會員？有哪些地方你覺得不喜歡，你如何加以克服？

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