鐵人檔案
一個 AI Demo 很容易做出來，但要變成真正能部署、能管理、甚至能賣的產品，究竟有多難？
這次鐵人賽，我想用一個實際的 Edge AI Application，記錄一位 PM 如何從 0 到 1，把 AI Idea 一步步變成產品。這是一場從 PM 視角出發，也真正下場寫 Code、踩坑、驗證的 Edge AI Product 實戰。
最近幾年，AI 幾乎無所不在。 ChatGPT 可以寫文章、寫程式；AI 可以生成圖片、影片；Camera 加上 AI，就可以做影像辨識。 所以當副總說： 「...
通常講到 AI Product 的起點不是模型，而是 Customer Problem。 但問題來了： 當客戶說「我們想導入 AI」時，PM 到底要怎麼知道，什...
前兩天，我一直在談 Customer Problem。 但真正開始做 Edge AI PoC 時，我才發現： 知道要解決什麼問題，只是第一步。 因為現實世界的A...
Day 3，我們在非常有限的資源下，終於找到第一個可以落地的 Use Case： Unmanned Area Monitoring。 當時其實很容易出現一個想法...
我終於把第一個 Edge AI Use Case 定下來： Unmanned Area Monitoring。 接下來就是 PM 最熟悉、但也最容易寫到失控的東...
前五天，我們一直在做一件事情： 把一個模糊的 AI 想法，慢慢變成一個可以開發的 Product。 我們有了： Customer Problem Use Ca...
前一天把 Model 跑起來之後，我們得到一個數字： 2.7 FPS。 這個速度拿來做即時影像分析，明顯不夠。 所以我們先不急著換 Model，而是把 Pipe...
前一天我們把 Model 從 CPU 移到 QCS6490 的 NPU。 但做到這裡，我又遇到一個問題： 手上的 Model，到底要怎麼進 Qualcomm N...
前面兩天我們處理了 Model、QNN、HTP。 到這裡看起來好像事情差不多完成了。 但實際跑起來，我們很快發現： NPU 快，不代表整個 AI Applica...
31 FPS。 看到這個數字的時候，其實滿開心的。 前面從 2.7 FPS → 31 FPS，Qualcomm HTP/NPU 確實把 AI Inference...
