人工智慧與深度學習領域發展日新月異，在2018年174期 “How AI Impact Our Life” 的內容中曾對各種深度學習的原理及應用有初步的探討，演進至今，我們看到許多AI演算法從理論轉為落實，應用在電腦視覺、自然語言處理等各種不同場域中，我們也預期將有更多AI運算從雲端伺服器進入裝置端，因此AI晶片需要變得更省電、更便宜與更安全，才能符合市場需求。
本期將介紹AI晶片與系統設計的發展趨勢，以及工研院在這個領域的最新研發成果，包括 (1) 如何將一經過訓練的深度學習模型，藉由編譯器技術自動轉為硬體可執行碼，進行優化後部署於AI晶片與系統中 (2) 利用ESL (Electronic System Level) 建構AI晶片軟硬整合設計模擬環境，從應用到AI晶片硬體設計進行軟硬整合分析與驗證，縮短開發時程 (3) 利用開源NVDLA架構開發AI系統解決方案及應用實例 (4) 高效能高頻寬的記憶體內運算AI晶片技術介紹 (5) 高複雜度的AI晶片之熱傳導模擬設計與系統之電源管理晶片等技術。此外，本期亦邀請領域專家提出分析與建議，包括 (1) 成功大學吳誠文副校長就AI晶片產業發展提出建言 (2)工研院資通所王南雷顧問(Plug and Play Tech Center EIR)就美國矽谷的發展趨勢看AI晶片的市場與機會 (3) 工研院產科國際所范哲豪研究員分析各種AI應用對於晶片設計發展的影響。最後，本期還包括許多深度學習的應用實例，包括車牌辨識、智慧農業、及邊緣運算 (Edge Computing) 等，從應用面探討AI晶片與系統設計的需求。
AI晶片是未來產業發展的重點，也是各國追求的目標，台灣藉由厚實的晶片設計與半導體產業，期能在未來的AI市場中扮演舉足輕重的腳色。希望本期文章能帶給讀者新的知識與收穫，也對台灣及工研院在此技術發展有更進一步的了解。
