人工智慧

醫療保健業一向走在 AI 趨勢尖端。以史丹佛大學 1972 年的推斷引擎工作為例。所謂的 MYCIN 專家系統成功運用 AI，根據回報的症狀和醫療檢測結果，診斷患者血液感染的問題。

如今醫療保健 AI 再度大顯身手。就這個案例而言，AI 讓手術機器人的智慧足以執行自動化工作，從 UC Berkeley、Intel^® AI Labs 與 Google Brain 之間的研究合作關係可見一斑。其中一項專案是 Motion2Vec 這個達文西手術機器人部署的半監督式表徵學習演算法，可學習如何完全自主縫合傷口。

Motion2Vec 雖然仍在持續精進中，但總有一天可以支援比技術最爐火純青人類外科醫生還精確的 AI 手術機器人。

機器人系統的隱藏成本

完全自主手術機器人進展受限與 AI 模型關係不大，主要原因在於基礎硬體的複雜度、法規限制以及每個機器人的成本。

這類系統通常採用專屬控制模組，各項必要工作則是仰賴獨立的固定功能 CPU、GPU、密碼編譯處理器或 ASIC。如此一來，系統架構趨於複雜，內含的多種元件不僅使得現今的機器人功能受限，更抑制了機器人日後擴充的能力。

雪上加霜的是，一旦這些設計通過認證，成為功能安全標準之後，幾乎就成了定局。醫療安全標準重新認證需要的時間與成本，使得任何升級能力優勢相形見絀。在這個階段，建置或購買全新系統往往成了順理成章的作法。

這類系統既然造價如此高昂，理應能夠升級，而且隨著 AI 技術持續革新，這個真理更是顯得一針見血。問題在於，AI 手術機器人必須兼顧太多環節，根本不算是一個系統。

嵌入式電腦模組領導供應商 congatec AG 行銷總監 Christian Eder 表示：「就 AI 機器人系統而言，必須有識別現況的視覺。」「除了所有必要的動作控制與即時處理，還必須維持高安全性等級。因此那成了不可或缺的用途：結合視覺以及動作與安全性這類環節。」

第 11 代 Intel^® Core^™ vPro^® 與 Intel^® Xeon^® W-11000E 系列處理器（舊稱 Tiger Lake H）正好能派上用場。

整合：新一代機器的展望

第 11 代處理器基本上將一切整合於 10 奈米晶片組，克服了多學科系統的挑戰。這包括異質多核心處理效能、低延遲和確定性通訊，甚至是功能安全性措施，全部的散熱設計功率（TDP）低達 25 W。

在處理方面，這個產品組合的裝置提供高達八個 CPU。然而，第 11 代處理器在手術機器人這類複雜使用案例脫穎而出的原因，其實卻是周邊運算功能。

• 整合式 Intel^® UHD Graphics 支援 CV 和/或 AI 工作負載，透過平行選項以效率更高的方式執行這些工作。另外，圖形處理器讓 CPU 有餘裕處理其他工作，例如控制、網路管理與一般運算。
• 硬體加速分割區利用 Intel^® 虛擬技術，讓多個核心、圖形處理器與其他元件，得以用獨立虛擬平台的方式運作。
• 深度學習推斷效能透過 Intel^® Deep Learning Boost，締造效能更高的指令。

然而，全新的晶片組不光是靠效能實現新一代的機器人系統。舉例來說，Motion2Vec 推斷產生輸出後，必須即時在機器人馬達和致動器執行該命令，才能保證程序執行的順序正確無誤。

第 11 代 Intel 系列處理器利用時效性網路（TSN）與 Intel^® Time-Coordinated Computing (Intel^® TCC)，可確保此硬性即時效能。TCC 會同步化處理器內的 IP 區塊，而且獲得減少抖動的工具支援，可防止即時應用程式不受干擾。

新裝置的其他方面格外專注於功能安全性。內建勾點利用 Intel^® Functional Safety Essential Design Package (Intel^® FSEDP) 對應處理器硬體與韌體，可大幅減少安全性認證工作。

硬體整合程度高，加上改採 FuSa 法規遵循，開發過程得以更簡化與精簡，同時減少了前期元件費用與之後的認證成本。那麼透過升級而非重新設計機器人系統可以省下的大量成本呢？

標準模組等於節省開發費用

任何晶片組效能或整合，都無法避免升級為功能更豐富機器人的成本。然而，新的嵌入式硬體標準卻可以。

PICMG COM Express 與 COM-HPC 規格是嵌入式模組電腦（COM）標準，利用模組化的雙主機板架構。在這兩種情況，底部的卡都可當成通往機器人這類系統的 I/O 路徑，這樣一來，如果兩者之間的介面依舊相容，頂端的處理器模組便可換成效能更高的模組。

兩個標準只有一個差異，就是 COM Express 服務的對象是現有的設計，而 COM-HPC 的架構設計卻可支援新一代介面、處理器，以及隨之而來的較高 TDP。

因此，配合 COM Express 設計的開發人員，輕輕鬆鬆便能採用 conga-TS570 這類新一代模組。若是重新開始的人，透過 congatec conga-HPC/cTLH 這類解決方案，即可充分利用第 11 代 Intel Core 處理器。未來，他們透過採用新一代晶片組的 COM-HPC 模組即可更換它，無需重新設計整個系統。

「這些處理器的美妙之處在於，雖然他們運轉時的包絡線功率跟前一代 Intel Core 處理器一模一樣，但是我們得到的效能高出許多。此外，處理器早就有 AI 加速了。」Eder 說明。「在不需要任何額外電源供應器或任何額外散熱的一個低功率封裝，我們就能維持先前的等級，不過功能更加豐富。」

促成的硬體基礎準備就緒之後，Motion2Vec 這類 AI 技術應該能突飛猛進，不僅可協助醫師，更可在某些情況中取而代之。這樣一來，就經濟和地理位置而言，所有人都能更容易取得醫療保健。

這群醫生機器人需要的只不過是更靈活的頭腦。