NEC影像分析AI因連續獲得人臉辨識世界最佳評價而知名，現在該廠又提出更精進的漸進式物體影像辨識，讓硬體資源較低的邊緣運算AI，在進行高精度大量目標影像處理與辨識的時候，速度能提高8倍，預定2022會計年度(2022/4~2023/3)上市。

現在NEC已有高精度物體辨識的AI產品，只要有高效能GPU伺服器，在不需要即時處理的狀況下，已能滿足業者需求。然而諸如車站出入口人臉辨識、鬧區的路口車牌辨識、自動駕駛車輛的環境辨識等需要即時處理的狀況，仍有困難。

根據NEC的AI研發負責人員表示，現在可用的伺服器電力需求約300W，但邊緣運算模組能獲得的電力遠低於此，10~20W已經是極限，可能的話甚至越低越好，這樣才能靠太陽能電池與小型蓄電池提供24小時不間斷監視作業。

在自動駕駛領域，半導體廠與汽車業者已開始合作研發高效能低耗電低散熱新晶片，提供邊緣運算AI更多選擇，但還要一段時間才有成果，NEC則選擇從軟體方面著手，挖掘AI晶片與AI模組的潛力，不僅能用既有低效能設備達到高精度需求，未來高效能晶片也能應用。

據NEC負責人員表示，漸進式物體辨識AI是多階段影像處理AI，先以高速物體辨識AI進行低精度目標辨識與分類，然後再對分類出的影像應用高精度物體辨識AI，不用進行全景高精度辨識，因此在特定用途中，能大幅提高處理速度。

以交通車流管制的車牌辨識為例，既有高精度物體辨識AI的處理法，是同時辨識高解析度影像中每輛車的車牌號碼，漸進式物體辨識AI則是先從低解析度影像中挑出汽車與非汽車，然後只處理汽車的高解析度影像，辨識車牌號碼。

這種方式只適合用在特定目標辨識，而且低解析度第一階段與高解析度第二階段切換需要工夫，但該廠研究中已有處理速度增為8倍的紀錄，目前已接近實用階段。

By DIGITIMES