Connect with us

Hi, what are you looking for?

Notebookspec

Special Story

พบกับ FSR 4 เล่นเกมลื่นกว่าเดิม ด้วยพลัง Machine Learning

ในงาน CES 2025 รอบนี้ นอกจาก AMD จะเปิดตัวซีพียูรุ่นใหม่ทั้งฝั่งของโน้ตบุ๊กที่นำมาโดย AMD Ryzen AI Max, Ryzen AI 300 รุ่นใหม่, Ryzen 200 รวมถึง Ryzen 9 9000HX และ 9000HX3D แล้ว ยังมีการเปิดตัวซีพียูและการ์ดจอของเครื่องเดสก์ท็อปด้วย โดยไฮไลท์ของฝั่งการ์ดจอก็จะเป็นการ์ดในซีรีส์ AMD Radeon RX 9070 ที่มาพร้อมสถาปัตยกรรม RDNA 4 และเทคโนโลยี FSR 4 นั่นเอง

amd fsr 4

ในงาน CES 2025 รอบนี้ นอกจาก AMD จะเปิดตัวซีพียูรุ่นใหม่ทั้งฝั่งของโน้ตบุ๊กที่นำมาโดย AMD Ryzen AI Max, Ryzen AI 300 รุ่นใหม่, Ryzen 200 รวมถึง Ryzen 9 9000HX และ 9000HX3D แล้ว ยังมีการเปิดตัวซีพียูและการ์ดจอของเครื่องเดสก์ท็อปด้วย โดยไฮไลท์ของฝั่งการ์ดจอก็จะเป็นการ์ดในซีรีส์ AMD Radeon RX 9070 ที่มาพร้อมสถาปัตยกรรม RDNA 4 และเทคโนโลยี FSR 4 นั่นเอง

Advertisement

สำหรับในบทความนี้ เราจะมาทำความรู้จักกับเทคโนโลยี FSR 4 ที่ได้รับความสนใจเป็นวงกว้าง เนื่องจากเป็นสิ่งที่แสดงให้เห็นถึงนวัตกรรมที่น่าจะเข้าถึงผู้ใช้งานเป็นวงกว้างได้ในอนาคตนั่นเอง

 

FSR คืออะไร?

จริง ๆ แล้ว AMD FSR ย่อมาจาก AMD FidelityFX Super Resolution ก็คือเทคโนโลยีสำหรับการอัปสเกลภาพในเกมที่ AMD พัฒนาและใส่มาในชิปกราฟิกของตนเอง รวมถึงมีชุดให้นักพัฒนาสามารถนำไปใส่ในเกมของตนเองได้ โดยมีมาให้ใช้งานในวงกว้างตั้งแต่ปี 2021 ที่ผ่านมา จุดประสงค์หลักก็คือช่วยลดภาระการประมวลผลกราฟิกของ GPU ลง เช่นจากเดิมการเล่นเกมบนจอ 4K ตัว GPU ก็จะต้องคำนวณและเรนเดอร์ภาพแต่ละเฟรมที่ความละเอียดไม่ต่ำกว่า 4K เต็ม ๆ

แต่สำหรับการอัปสเกล จะใช้ฟังก์ชันพิเศษที่ช่วยขยายความละเอียดภาพให้สูงขึ้น เช่นอาจจะทำให้ GPU เรนเดอร์ภาพออกมาที่ Full HD 1080p ก็พอ ส่วนที่เหลือก็ใช้ฟังก์ชันพิเศษในการขยายความละเอียด และแต่งเติมข้อมูลรายละเอียดภาพที่ได้ ให้ออกมาเป็น 4K เพื่อแสดงบนจอได้เต็มพอดี ซึ่งวิธีนี้จะทำให้ GPU ประมวลผลน้อยลง กินไฟต่ำลง จึงเหมาะมาก ๆ กับการใช้งานบนโน้ตบุ๊กหรือเครื่องเกมพกพาที่ปัจจัยเรื่องความร้อนจะมีผลต่อประสิทธิภาพอย่างเห็นได้ชัด หรืออาจรวมถึงปริมาณแบตเตอรี่ด้วย ในกรณีที่ไม่ได้เสียบสายชาร์จขณะเล่นเกม

ที่ผ่านมา ข้อได้เปรียบของเทคโนโลยี FSR ของ AMD ก็คือตัวเทคโนโลยีนี้สามารถทำงานได้บนชิป GPU ได้ทุกค่าย แม้จะใช้การ์ดจอค่ายเขียวหรือค่ายฟ้า ก็สามารถเรียกใช้ FSR ในเกมได้ทั้งหมด ส่วนในแง่คุณภาพของภาพที่ออกมา ก็มีการพัฒนาให้ดีขึ้นในแต่ละรุ่น โดยเวอร์ชันล่าสุดก่อนหน้านี้ก็คือ AMD FSR 3.1 (ดูข้อมูลเพิ่มเติม)

มาถึงยุคของ AMD FSR 4

พร้อม ๆ กับการเปิดตัวการ์ดจอ AMD Radeon RX 9070 series สำหรับเดสก์ท็อป ก็ได้มีการเปิดตัวเทคโนโลยี FSR เวอร์ชันที่ 4 ออกมา โดยสิ่งที่เพิ่มเข้ามาหลัก ๆ เลยก็คือจะมีการนำระบบ Machine Learning (ML) เข้ามาช่วยในการประมวลผลเพื่ออัปสเกลภาพแบบ Super Resolution ด้วย ซึ่งถ้าให้เห็นภาพง่ายขึ้นเลยก็จะใกล้เคียงกับการนำ AI มาช่วยคำนวณคล้ายกับเทคโนโลยี DLSS ของค่ายเขียวนั่นเอง ทำให้ผู้ใช้จะได้ประสบการณ์ของการอัปสเกลภาพที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ได้เฟรมเรตสูงกว่าที่เคย ความหน่วง (latency) ก็ต่ำ และที่สำคัญคือจะได้ภาพในเกมที่ดูสวยงาม สมจริงและใกล้เคียงกับภาพที่เรนเดอร์ในระดับ native resolution มากขึ้นด้วย

ข้อมูลของเทคโนโลยี FSR 4 ในขณะนี้จะยังมีออกมาจากทาง AMD ไม่เยอะมากนัก อย่างในการกล่าวถึงระหว่างการเปิดตัวการ์ดจอซีรีส์ใหม่ก็จะมีข้อมูลเด่นหลัก ๆ ตามภาพข้างต้น ได้แก่

 

เป็นเทคโนโลยีที่ได้รับการพัฒนาขึ้นมาสำหรับใช้งานร่วมกับสถาปัตยกรรม RDNA 4 เป็นหลัก

ซึ่ง GPU ที่ใช้สถาปัตยกรรม RDNA 4 ในขณะนี้จะยังมีเพียงแค่การ์ดจอ AMD Radeon RX 9060 และ 9070 series สำหรับเดสก์ท็อปเท่านั้น ส่วนฝั่งของชิป APU สำหรับโน้ตบุ๊ก รวมถึงชิป AMD Ryzen Z2 สำหรับเครื่องพกพาจะยังคงเป็นสถาปัตยกรรมไล่มาตั้งแต่ RDNA 2 มาจนถึง RDNA 3.5 อยู่ ทำให้อาจจะต้องติดตามข้อมูลต่อไปว่า AMD จะนำ FSR รุ่นใหม่ล่าสุดนี้มาให้ชิปกราฟิกที่ไม่ใช่ RDNA 4 สามารถใช้งานได้ในอนาคตหรือไม่

แต่อีกทางหนึ่งก็อาจจะยากซักนิดนึงที่เราจะได้เห็น FSR เวอร์ชันใหม่นี้มาใช้ร่วมกับ GPU RDNA 3.5 ลงมาได้แบบเต็มศักยภาพ เนื่องจากปัจจัยสำคัญที่เป็นแกนของ FSR รุ่นใหม่นี้ก็คือการนำ AI มาใช้ช่วยในการทำงาน ซึ่งในสถาปัตยกรรม RDNA 4 ก็มีการขยับไปใช้ AI Accelerator เจ็น 2 ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น จึงอาจทำให้ GPU รุ่นอื่นไม่สามารถรีดพลังเพื่อใช้งาน FSR เวอร์ชันใหม่ได้แบบเต็มที่เท่ากับสถาปัตยกรรม RDNA 4

 

คุณภาพและประสิทธิภาพสูงขึ้น

โดยจะรองรับการอัปสเกลได้ที่ภาพระดับ 4K สำหรับในแง่ของประสิทธิภาพจะเป็นการทำงานร่วมกันของเทคโนโลยี FSR ในการอัปสเกลและเพิ่มความละเอียดภาพ ซึ่งในรอบนี้จะมีการใช้ส่วนของ AI accelerator ใน GPU สถาปัตยกรรม RDNA 4 มาช่วยในการคำนวณวิเคราะห์แต่ละเฟรม หาขอบมุมของวัตถุต่าง ๆ เพื่อสร้างภาพความละเอียดสูงขึ้นมาใหม่ พร้อมกับเติมเต็มรายละเอียดที่ขาดหายไปจากการเรนเดอร์แรกที่ความละเอียดต่ำ จากนั้นก็จัดการเกลี่ยภาพให้ดูเป็นธรรมชาติ ทำงานร่วมกับเทคโนโลยีเฟรมเจ็นของ AMD เอง เพื่อให้ได้ภาพเฟรมเรตสูง ในขณะเดียวกันก็จะมีเทคโนโลยี AMD Anti-Lag 2 ช่วยในการลดระยะเวลาความหน่วงที่เกิดขึ้นจากการทำเฟรมเจ็นลง ซึ่งตรงนี้คงต้องรอทดสอบกันอีกที หลังจากมีฮาร์ดแวร์ออกมา พร้อมกับมีการอัปเดตเกมให้รองรับ FSR เวอร์ชัน 4 ด้วย

Call of Duty Black Ops 6 2024 06 09 24 011

เกมที่จะรองรับ FSR 4

ที่ข้อความหมายเหตุด้านล่างของภาพจะมีการระบุไว้ด้วยว่า ในการอัปเกรดไปใช้ FSR เวอร์ชัน 4 จะสามารถทำได้เฉพาะกับการ์ดจอ AMD Radeon RX 9070 series เท่านั้น โดยที่ตัวเกมจะต้องเป็นเกมที่รองรับ FSR 3.1 อยู่แล้วด้วย ซึ่งในงานก็จะระบุไว้ด้วยว่า Call of Duty Black Ops 6 จะเป็นเกมแรก ๆ ที่มีการอัปเดตระบบ FSR 4 เข้ามาในเกม

2ScreenShot 1 26 2025 56672Large

โดยในงาน CES 2025 ที่ผ่านมา ก็มีการสาธิตผลของการใช้ AMD FSR 4 กับเกม Ratchet & Clank: Rift Apart บนจอ 4K สำหรับในภาพด้านบนนี้จะเป็นภาพจากคลิปของช่อง Hardware Unboxed ที่ถ่ายจากบูทเปรียบเทียบภาพจากตัวเกมที่ใช้เทคโนโลยี FSR 4 เทียบกับอีกเครื่องที่ใช้ FSR 3.1 และที่สำคัญคือเป็นการเรียกใช้ FSR ในโหมด Performance อีกด้วย ซึ่งผู้ใช้ส่วนใหญ่มักจะให้ความเห็นจากประสบการณ์การเล่นเกมว่าการใช้ FSR ในโหมด Performance มักจะเกิดปัญหาในแง่คุณภาพของภาพที่ออกมา ทั้งการเรนเดอร์บางรายละเอียดที่ดูผิดเพี้ยนไป การเกิด artifact ของภาพ โดยเฉพาะส่วนของรายละเอียดเล็ก ๆ ที่มักมีการเคลื่อนไหวอยู่ตลอดเวลา เช่น ใบไม้ ต้นหญ้า หรือวัตถุต่าง ๆ ในฉาก ที่บางครั้งจะดูเบลอจนภาพเละเป็นวุ้นไปบ้างก็มี

ซึ่งจากในคลิป เมื่อเทียบกันในจุดนี้จะพบว่า FSR 4 สามารถให้รายละเอียดของวัตถุในลักษณะเดียวกันได้คมชัดขึ้นกว่าเดิม รวมถึงส่วนที่เป็นวัตถุโปร่งแสงก็มีการแสดงรายละเอียดที่ดูเนียนตาขึ้นด้วย แม้จะเป็นเพียงส่วนเล็ก ๆ ในภาพ แต่เชื่อว่าใครที่เคยเล่นเกมแล้วเปิดใช้งานเทคโนโลยีอัปสเกลภาพช่วย ไม่ว่าจะของค่ายใดก็ตาม ก็น่าจะเคยเจอจุดเหล่านี้อยู่บ้าง และก็คงแอบรู้สึกตงิด ๆ ใจอยู่เหมือนกัน โดยเฉพาะกับสายเล่นเกมภาพสวย ชอบถ่ายภาพในเกม แต่ถ้าเป็นเกมที่มีการเคลื่อนไหว มีการแอคชันที่รวดเร็วอยู่ตลอดเวลา ปัญหาเหล่านี้ก็อาจจะไม่เป็นประเด็นใหญ่นัก แต่แน่นอนว่าถ้าเทคโนโลยีมันทำได้ดีขึ้น ทำให้ภาพสวยเนียนตาขึ้นจริง โดยที่ latency ไม่สูงมากนัก ก็น่าจะเป็นผลดีกับผู้ใช้แน่นอน

ScreenShot 1 26 2025 57405LargeScreenShot 1 26 2025 57418Large

อีกจุดที่ทาง Hardware Unboxed ชี้ให้เห็นความแตกต่างระหว่าง FSR 3.1 (ซ้าย) และ 4 (ขวา) อย่างเห็นได้ชัดก็คือ artifact ของภาพตรงพรมแดงที่บันได ซึ่งอยู่ในบริเวณที่ตัวละครโบกมือไปมา จะมีการสั่นเป็นวง ๆ ตามไปด้วย ในขณะที่ภาพฝั่งขวา จริง ๆ แล้วก็ยังเกิด artifact อยู่ แต่มีปริมาณน้อยกว่าอย่างเห็นได้ชัด สำหรับใครที่ต้องการชมคลิปเต็ม ๆ สามารถคลิกจากด้านล่างนี้ได้เลย

จะได้ใช้กันเมื่อไหร่?

ทั้งนี้ ต้องบอกว่าข้อมูลของเทคโนโลยี FSR 4 ยังมีออกมาจากทาง AMD แค่ในระดับเบื้องต้นเท่านั้น คาดว่าเราน่าจะได้เห็นรายละเอียดเชิงลึก และเห็นการทดสอบแบบจริงจังช่วงหลังจากที่เริ่มวางจำหน่ายการ์ดจอ AMD Radeon RX 9070 และ 9070 XT ที่จะเริ่มวางตลาดภายในไตรมาสแรกของปีนี้เป็นต้นไป ซึ่งก็คืออย่างช้าสุดภายในเดือนมีนาคมนี้ ส่วนฝั่งของโมบายล์ ก็น่าจะต้องรอการเปิดตัวชิปกราฟิกรุ่นใหม่ ไม่ว่าจะสายชิปแยก AMD RX Radeon 8000 series (หรืออาจจะปรับเลขเป็น 9000 ตามการ์ดจอเดสก์ท็อป) ไปจนถึงสาย iGPU ที่อยู่ใน APU ที่ก็น่าจะมีการเปิดตัวตามมาในภายหลังอีกที เนื่องจากเพิ่งมีการเปิดตัวชิป AMD Ryzen AI Max พร้อมกราฟิกออนชิป AMD Radeon 80x0S series ไป

สามารถติดตามข้อมูลเกี่ยวกับเทคโนโลยี FSR ได้ที่หน้าเว็บไซต์ของ AMD

Click to comment

บทความน่าสนใจ

IT NEWS

ตลาดเครื่องเล่นเกมพกพา (Handheld Gaming Console) กำลังร้อนระอุ และมีข่าวการแข่งขันออกมาอย่างต่อเนื่อง และแฟนๆ ต่างเฝ้ารอคอยการมาของ Steam Deck 2 จากทาง Valve อย่างใจจดใจจ่อ ล่าสุดมีข้อมูลหลุดที่น่าสนใจอย่างมากจากฐานข้อมูลผลทดสอบประสิทธิภาพ OpenBenchmarking ปรากฏชื่อชิปประมวลผล Engineering Sample รุ่นใหม่ภายใต้รหัสพัฒนาของ AMD ซึ่งถูกคาดหมายว่าอาจเป็นชิป APU ขุมพลังหลักที่จะนำมาใช้ในเครื่องเกมรุ่นถัดไป...

Special Story

ชิปเซ็ต NVIDIA RTX Spark ถูกสร้างมาเพื่อตอบโจทย์ยุคที่ผู้คนหันมาใช้ AI Model ต่างๆ เพื่อช่วยลดขั้นตอนงานยุ่งยากและเรื่งจิปาถะในชีวิตประจำวันลงไป ไม่ว่าจะเป็น Chatbot หรือ Agent Model ก็ตาม ให้ผู้ใช้ได้โฟกัสกับงานและไอเดียสร้างสรรค์ใหม่ได้มากขึ้น แถมลดชั่วโมงการทำงานจากหลักร้อยหรือพันชั่วโมงให้เหลือไม่กี่สิบชั่วโมงโดยไม่ต้องรอรีเซ็ต Token ให้งานสะดุดอีกด้วย ซึ่งชิปเซ็ตตัวนี้ NVIDIA เคลมว่ามันรองรับโมเดลขนาดใหญ่ถึง 120B (120...

PR-News

กรุงเทพฯ, ประเทศไทย — ASUS (เอซุส) ผู้นำด้านเทคโนโลยีระดับโลก นำเสนอ ASUS Agent Computer ภายใต้แนวคิด “Powering Every AI Choice” ระบบนิเวศด้านฮาร์ดแวร์ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการทำงานของ AI Agent ครอบคลุมตั้งแต่โน้ตบุ๊ก NUC และมินิพีซี เดสก์ท็อปพีซีที่ปรับแต่งได้ ไปจนถึงเวิร์กสเตชันระดับมืออาชีพและ AI...

PR-News

บทความโดย Steven Fong, Corporate Vice President, APJ Embedded Business ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังก้าวเข้าสู่เฟสใหม่ ซึ่งขยายขอบเขตจากการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานบนโลกดิจิทัล ไปสู่การใช้งานจริงในโลกทางกายภาพ  ช่วงหลายปีที่ผ่านมา AI มักถูกตีกรอบอยู่แค่ระบบที่ทำความเข้าใจ สร้าง และแนะนำข้อมูลได้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs), AI Assistant และ Copilot ได้เข้ามาพลิกโฉมรูปแบบการทำงานที่ใช้ความรู้ไปอย่างสิ้นเชิง โดยช่วยให้เราค้นหา สรุปผล สร้างคอนเทนต์ และตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น คลื่นลูกแรกของ AI นี้ถือเป็นการปฏิวัติประสิทธิภาพการทำงานบนโลกดิจิทัลอย่างแท้จริง Advertisement แต่ทว่า คลื่นลูกถัดไปของ AI จะแตกต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง จากเดิมที่ทำหน้าที่เพียงทำความเข้าใจข้อมูล ปัจจุบัน AI ถูกคาดหวังให้สามารถโต้ตอบกับโลกทางกายภาพได้มากขึ้น เราจะได้เห็นหุ่นยนต์ทำงานร่วมกับมนุษย์ในโรงงาน ยานยนต์อัตโนมัติที่สามารถรับรู้และตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมได้ตลอดเวลา ระบบทางการแพทย์ที่ช่วยแพทย์วินิจฉัยและตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์ ตลอดจนโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะที่สามารถตรวจสอบ ปรับแต่ง และตอบสนองได้เองโดยไม่ต้องอาศัยมนุษย์คอยสั่งการตลอดเวลา การเปลี่ยนผ่านนี้ไม่ใช่แค่การเพิ่มแอปพลิเคชัน AI รูปแบบใหม่ แต่คือการพลิกโฉมความคาดหวังพื้นฐานที่เรามีต่อขีดความสามารถของ AI  เมื่อ AI ขยายตัวจากคลาวด์และสภาพแวดล้อมดิจิทัลเข้าสู่ระบบทางกายภาพ ความอัจฉริยะจึงไม่สามารถหยุดอยู่แค่คำว่า “รู้” ได้อีกต่อไป ระบบ Physical AI (AI ทางกายภาพ) เช่น หุ่นยนต์อัตโนมัติ จะต้องรับรู้ข้อมูล ตัดสินใจ และลงมือทำได้แบบเรียลไทม์ โดยต้องมีความปลอดภัยในการใช้งาน (Functional safety) และสามารถทำงานภายใต้ข้อจำกัดที่เข้มงวด ทั้งเรื่องพลังงาน ความร้อน และพื้นที่ ความจำเป็นในการเปลี่ยนผ่านครั้งนี้ไม่ได้เกิดจากแค่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี AI เท่านั้น แต่ยังถูกขับเคลื่อนจากการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างของเศรษฐกิจโลกด้วย  และนี่คือจุดเริ่มต้นของยุค Physical AI อย่างแท้จริง ซึ่งปัจจุบันกำลังเข้ามาพลิกโฉมหลากหลายอุตสาหกรรม และ AMD เชื่อมั่นว่าสิ่งนี้จะเป็นตัวกำหนดทิศทางของ AI ในทศวรรษหน้า นั่นคือการเปลี่ยนผ่านจากระบบที่แค่ “รู้” ไปสู่ระบบที่ “ลงมือทำ”  “การลงมือทำ” พลิกโฉมโจทย์ด้านการประมวลผลขั้นพื้นฐาน เมื่อ AI เริ่มโต้ตอบกับโลกทางกายภาพ โจทย์ของการประมวลผลย่อมเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง แตกต่างจาก Cloud AI ที่มักถูกออกแบบมาเพื่อเน้นการขยายสเกล การรับส่งข้อมูลปริมาณมาก และการประมวลผลแบบรวมศูนย์ เพราะ Physical AI มาพร้อมกับข้อกำหนดใหม่ที่แตกต่างออกไปอย่างสิ้นเชิง  แชตบอตอาจมีอาการหน่วงบ้างในบางครั้ง ซึ่งเป็นเรื่องที่ยอมรับได้ แต่สำหรับหุ่นยนต์ในโรงงานอุตสาหกรรมนั้นไม่สามารถเกิดความล่าช้าได้เลย ยานยนต์อัตโนมัติก็ไม่สามารถปล่อยให้ระบบทำงานไม่เสถียรได้ และอุปกรณ์ทางการแพทย์ก็ไม่สามารถใช้วิธี “ลองตัดสินใจใหม่” ได้เมื่อทุกวินาทีมีผลต่อชีวิต  ระบบเหล่านี้จำเป็นต้องมีคุณสมบัติ:  ในโลกทางกายภาพ ความอัจฉริยะจะมีความหมายก็ต่อเมื่อระบบสามารถตอบสนองและลงมือทำได้ภายในกรอบเวลาที่จำกัด ดังนั้น ความสำเร็จจึงไม่ได้วัดกันที่ประสิทธิภาพของโมเดล AI เพียงอย่างเดียวอีกต่อไป  ขอบเขตของ Physical AI ก้าวไปไกลกว่าแค่การรันโมเดล AI เพราะความอัจฉริยะจะต้องทำงานสอดประสานกันอย่างราบรื่นไร้รอยต่อ ตั้งแต่การรับรู้ข้อมูลผ่านเซ็นเซอร์ ไปจนถึงการประมวลผล (Inference) การวางแผน การควบคุม และนำไปสู่การลงมือทำในโลกจริง ท้ายที่สุดแล้ว ประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่แค่การสร้างโมเดล AI ให้ฉลาดขึ้น แต่คือการสร้างระบบอัจฉริยะที่สามารถโต้ตอบกับโลกความเป็นจริงได้อย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้ต่างหาก  และนี่คือเหตุผลที่ AMD เชื่อมั่นว่า แท้จริงแล้ว Physical AI คือความท้าทายด้าน “วิศวกรรมระบบ” ไม่ใช่แค่ความท้าทายด้านการสร้าง “โมเดล AI”  ไม่มีโปรเซสเซอร์ใดเพียงชนิดเดียวที่ขับเคลื่อน Physical AI ได้ทั้งหมด เราจะเข้าใจแนวคิดของ Physical AI ได้ง่ายขึ้น หากลองเปรียบเทียบกับร่างกายมนุษย์  สมองของเราทำหน้าที่คิด วิเคราะห์หาเหตุผล และตัดสินใจ ระบบประสาทช่วยให้เรารับรู้และตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่กล้ามเนื้อและข้อต่อทำหน้าที่ควบคุมการเคลื่อนไหวทางกายภาพอย่างแม่นยำ  ระบบ Physical AI ก็ทำงานในลักษณะที่คล้ายคลึงกัน การคิดวิเคราะห์และการรับรู้ที่ซับซ้อนต้องอาศัยหน่วยประมวลผลประสิทธิภาพสูง การตอบสนองแบบเรียลไทม์ต้องใช้การประมวลผลที่มีความหน่วงต่ำ (Low-latency) ณ จุดที่ต้องทำการตัดสินใจ และการเคลื่อนไหวที่แม่นยำก็ต้องการระบบควบคุมที่ถูกต้องและคาดการณ์ผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ...

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว

Privacy Preferences

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

ยอมรับทั้งหมด
Manage Consent Preferences
  • คุกกี้ที่จำเป็น
    Always Active

    ประเภทของคุกกี้มีความจำเป็นสำหรับการทำงานของเว็บไซต์ เพื่อให้คุณสามารถใช้ได้อย่างเป็นปกติ และเข้าชมเว็บไซต์ คุณไม่สามารถปิดการทำงานของคุกกี้นี้ในระบบเว็บไซต์ของเราได้

บันทึก