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你知道嗎？
人工智能與推理有著非常深厚的淵源
例如
借助于AI技術的英國內政部大型重要查詢系統
就是以世界上最有名的推理大師
“福爾摩斯”（HOLMES）來命名的
它被用于幫助警方執行重大案件犯罪的調查
而在資料科學家的日常研究中
人工智能與推理的關聯則更為緊密——
人工智能作業流包括四個主要部分
提取、轉換、訓練和執行
執行這個階段在 AI 領域的術語來中
就被稱為“推理”
AI作業流程[/align]
AI的執行階段（推理）
AI流程的執行階段是整個作業流程的關鍵所在。在這個階段，可以直觀體現AI的諸多好處。在執行階段，AI模型需要經過訓練和改進，再進行部署用于決策（通常部署到目標邊緣設備，例如攝像頭和傳感器等）。
很多情況下，在進行推理的同時，資料科學家還需要不斷地評估其準確性。這種趨勢或反饋分析通常不是在邊緣設備或物聯網設備上進行的，而是在使用設備捕獲的資料和推理結果進行分析的程序中完成的。
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執行階段應用場景的范圍非常廣，近乎無限，既涵蓋側重實時分析和決策制定的使用案例，也涵蓋需要實時決策和后實時分析場景的使用案例。具體的使用案例不同，對記憶體和存盤的需求比例也會不同。下面，將通過兩個實際的使用案例進行說明。
實時分析
這是一個大家可能都很熟悉的使用案例：用手機攝像頭識別本地商戶，或將手機攝像頭用作尺寸測量設備（例如測量沙發長度）。這一推理程序完全在本地設備上進行，具體取決于所使用的手機特性。在這些示例中，手機完成推理后不需要保留相關資訊。這種場景完全是實時的。智能手機在處理攝像頭資料時，更依賴于記憶體而不是存盤。這個使用案例中并不需要長期甚至中期存盤，推理完成后就不再需要資料（影像）了。
在小型遠程/移動設備上執行推理時，擁有能夠在高性能和低功耗之間實作完美平衡的記憶體是關鍵所在。美光科技可以提供具有各種外形規格的低功耗 DRAM 解決方案，適用于移動設備、汽車和定制的邊緣設備。
實時分析+推理后分析
在許多業務環境中，必須不斷重新分析推理程序，以確保 AI 推理引擎符合預期，這是一個可以不斷改進流程的反饋回圈。在這類使用案例中，閃存的作用至關重要。執行分析的速度越快，改進實時推理的速度就越快。此外，需要的存盤容量和存盤位置取決于以下因素：是將資料短期保留在設備上，還是長期存盤在設備外的大資料存盤庫中。最后，在決定要部署的存盤解決方案時，資料保留時間也是需要考慮的一個因素。
在許多汽車領域的使用案例，資料可能需要存盤在設備上以滿足法規要求。自動駕駛汽車在進行大量實時推理的同時，還需要在特定的時間內保留來自各種傳感器的所有資料（例如攝像頭、發動機性能資料等），以便交通安全管理局利用這些資料來分析交通事故。實際上，到2020年，典型車輛預計將包含超過3億行代碼和超過1TB（太位元組）的存盤空間！
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