工业、视觉、医疗与科学及航太与国防领域业务的成长强劲，在赛灵思2019会计年度财报的营收占比达27%，是收入排名第四、客户数最多的业务领域。

 

赛灵思工业、视觉、医疗及科学（ISM）市场经理翁羽翔表示，ISM是赛灵思拥有最多客户数的业务领域，在2019会计年度中的营收占比也已超过全公司营收的四分之一。赛灵思非常重视此领域的发展，我们的全方位解决方案也已经得到许多客户的正面反馈，包括上海联影医疗科技、松下（Panasonic）安全部门与索尼（Sony）半导体解决方案部门等；未来我们也将持续致力于提供客户高效能、高稳定度、低延迟、低功耗并兼具安全性的解决方案。

 

隐私、资料安全、资料管理和运算效率是ISM领域普遍考量的问题。根据调查，现今全球90％的资料是在过去两年中产生，这相当于每天产生高达2.5 Exabytes的资料量。随着物联网时代的到来，企业若能妥善运用资料将为他们带来许多优势，也能大幅提升营运效益，例如应用在预测性维护将能避免工厂停机的状况发生、透过OTA（Over-The-Air）更新能延长硬体的生命周期进而降低拥有成本；在医疗机构中，可提供更快、更精准的诊断结果，并更有效地管理医疗资源。如何协助客户有效地运用资料成为赛灵思在这两个领域的战略核心。

 

赛灵思对症下药　克服工业与医疗物联网因资料量爆炸面临的挑战当企业获得的资料越来越多，隐私问题也随之受到更多关注，而这与资料安全性密不可分。资料的安全与否可能随着时间而变化，即使现在是安全的，但随着运算能力的增长和骇客技术的精进，安全性也会随之减弱。

 

无论是工厂设备或是医疗器材的建置都非常昂贵，目前市场上的解决方案大多採用软体升级，但赛灵思能同时兼顾软硬体升级，这样灵活应变的特性可以协助工厂和医疗机构延长其资产的寿命，进而提高投资报酬率。

 

此外，延迟与反应时间也至关重要。在工业与医疗物联网的应用场景中，云端越来越无法负荷需要大量且即时的传输与运算需求，加上并非所有的环境都有强大的网路连结，云端运算的效益在这样的情况下将大打折扣，而边缘运算能补足云端运算的缺口，降低资料传输、储存与处理的成本。赛灵思运用边缘AI针对客户的问题痛点提供运算资源，除了能够降低功耗、提升效能与效率外，在没有网路连线的情况下也依然能正常运作。

 

 

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