自行調適與智慧運算廠商賽靈思（Xilinx, Inc.）因應工業與醫療物聯網的資料量以爆炸性成長而衍生的資料應用難題提出三大戰術：世界級的解決方案堆疊、工業PC加速及邊緣與雲端協作，以滿足工業與醫療產業最注重的產品尺寸、價格、耐用性、低功耗及資料安全性等需求。工業、視覺、醫療與科學及航太與國防領域業務的成長強勁，在賽靈思2019會計年度財報的營收占比達27%，是收入排名第四、客戶數最多的業務領域。

賽靈思提供世界級的工業與醫療物聯網解決方案堆疊

賽靈思工業、視覺、醫療及科學（ISM）市場經理翁羽翔表示：「ISM是賽靈思擁有最多客戶數的業務領域，在2019會計年度中的營收占比也已超過全公司營收的四分之一。賽靈思非常重視此領域的發展，我們的全方位解決方案也已經得到許多客戶的正面反饋，包括上海聯影醫療科技、松下（Panasonic）安全部門與索尼（Sony）半導體解決方案部門等；未來我們也將持續致力於提供客戶高效能、高穩定度、低延遲、低功耗並兼具安全性的解決方案。」

隱私、資料安全、資料管理和運算效率是ISM領域普遍考量的問題。根據調查，現今全球90%的資料是在過去兩年中產生，這相當於每天產生高達2.5 Exabytes的資料量。隨著物聯網時代的到來，企業若能妥善運用資料將為他們帶來許多優勢，也能大幅提升營運效益，例如應用在預測性維護將能避免工廠停機的狀況發生、透過OTA（Over-The-Air）更新能延長硬體的生命週期進而降低擁有成本；在醫療機構中，可提供更快、更精準的診斷結果，並更有效地管理醫療資源。如何協助客戶有效地運用資料成為賽靈思在這兩個領域的戰略核心。

資料量爆炸 賽靈思克服工業與醫療物聯網面臨的挑戰

當企業獲得的資料越來越多，隱私問題也隨之受到更多關注，而這與資料安全性密不可分。資料的安全與否可能隨著時間而變化，即使現在是安全的，但隨著運算能力的增長和駭客技術的精進，安全性也會隨之減弱。無論是工廠設備或是醫療器材的建置都非常昂貴，目前市場上的解決方案大多採用軟體升級，但賽靈思能同時兼顧軟硬體升級，這樣靈活應變的特性可以協助工廠和醫療機構延長其資產的壽命，進而提高投資報酬率。

此外，延遲與反應時間也至關重要。在工業與醫療物聯網的應用場景中，雲端越來越無法負荷需要大量且即時的傳輸與運算需求，加上並非所有的環境都有強大的網路連結，雲端運算的效益在這樣的情況下將大打折扣，而邊緣運算能補足雲端運算的缺口，降低資料傳輸、儲存與處理的成本。賽靈思運用邊緣AI針對客戶的問題痛點提供運算資源，除了能夠降低功耗、提升效能與效率外，在沒有網路連線的情況下也依然能正常運作。

三大關鍵領域戰術：解決方案堆疊、工業PC加速、雲端與邊緣協作

工業與醫療領域的客戶需要一套全方位的解決方案，賽靈思的Zynq SoC產品系列提供完整的解決方案堆疊，透過提供安全的連接、控制、線路、軟體與AI，輔以產業生態系中廣泛的專業技術來協助客戶開發他們所需的產品與應用。賽靈思高度整合的Zynq SoC提供一個共通的嵌入式平台，具備FPGA的可編程性且能同時支援IT與OT的需求，在設計時就將安全性納入考量，讓客戶能輕鬆地隨演算法的變化進行調整以符合新的安全標準。

賽靈思也針對工業電腦提供加速解決方案。Alveo加速器卡擁有超越GPU與CPU的低延遲優勢，能優化所有作業負載並適應不斷變化的演算法，可輕鬆應用於雲端與在地（on-premise）部署，其廣泛的應用領域包括機器人運動規劃、資料庫卸載、動態錄影與影片分析、基因體分析等。以機器人運動規劃為例，用一個Alveo加速器卡加速一台工業PC可控制8台機器人，在人機協作越來越重要的年代，縮短反應時間與延遲是推動工業與醫療物聯網發展的一大助力。

此外，賽靈思更整合引領業界的雲端框架，提供雲端與邊緣協作的AI平台。其中包含整合AWS Greengrass框架並透過鎖定更強大的嵌入式設備，將應用從雲端移到邊緣以提供低延遲、低功耗但高效能的邊緣AI。賽靈思持續擴展生態系合作夥伴，與Google雲端平台、IBM Watson、阿里雲及微軟Azure都已展開合作。