自行調適與智慧運算廠商賽靈思(Xilinx)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，許多客戶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，相當於每天產生高達2.5Exabytes(EB)的資料量，超過60Yottabytes(YB)的資料在2019年被應用於AI。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。
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。翁羽翔認為，資料的安全與否可能隨著時間而變化，即使現在是安全的，但隨著運算能力的成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，協助工廠和醫療機構延長其資產的壽命，提高投資報酬率。
圖1 工業物聯網與視覺領域重點應用
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。
圖2 醫療與科學領域重點應用
工業與醫療領域的客戶需要一套全方位的解決方案，翁羽翔指出，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，輔以產業生態系中的技術來協助客戶開發所需的產品與應用。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，讓客戶能隨演算法的變化進行調整以符合新的安全標準。
圖3賽靈思工業、視覺、醫療及科學(ISM)市場經理翁羽翔表示，賽靈思能同時兼顧軟硬體升級，協助工廠和醫療機構延長其資產壽命，提高投資報酬率
賽靈思也針對工業電腦提供加速解決方案。翁羽翔說，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，可應用於雲端與在地(on-premise)部署，其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。