Edge AI Audio: Peluang Emas untuk Kilang Elektronik

AI dalam Pembuatan (Elektronik, Automotif, Semikonduktor)••By 3L3C

Edge AI audio bukan hanya untuk fon telinga. Ia peta jalan praktikal bagaimana pengeluar elektronik dan semikonduktor Malaysia boleh bina kilang pintar berasaskan AI.

edge AIaudio pintarkilang pintarE&E MalaysiaAI dalam pembuatansemikonduktorautomotif
Share:

Pada 2024, lebih 1 bilion fon telinga TWS dihantar di seluruh dunia, dan hampir semuanya bergantung pada pemprosesan audio pintar di peranti. Di sebalik statistik pengguna ini, ada satu mesej besar untuk pengeluar elektronik dan semikonduktor: edge AI audio bukan lagi ciri tambahan, ia sudah jadi enjin utama inovasi produk dan kecekapan pembuatan.

Artikel asal tentang Pawpaw Technology nampak macam cerita syarikat audio niche. Sebenarnya, ia adalah peta jalan sangat relevan untuk pemain E&E di Malaysia – dari EMS di Penang sampai OEM automotif di Kulim – tentang bagaimana AI di hujung (edge AI) boleh diurus, diuji dan diskalakan dalam produk sebenar.

Dalam siri "AI in Manufacturing (Electronics, Automotive, Semiconductor)" ini, kita jadikan Pawpaw sebagai kajian kes: bagaimana tumpuan pada audio membuka jalan ke arah robotik lebih pintar, QC berasaskan sensor, dan kilang pintar berlatensi rendah.

1. Kenapa Edge AI Audio Patut Masuk Radar Pengilang Malaysia

Edge AI dalam audio ialah contoh paling jelas bagaimana AI boleh hidup di dalam cip, modul dan produk – bukan hanya di cloud.

Bagi pengilang elektronik dan semikonduktor di Malaysia, ini penting kerana:

  • Permintaan global konsisten – audio ialah antara antaramuka manusia-mesin paling semula jadi. Dari TWS, jam tangan pintar, kenderaan, mesin industri sehingga cermin mata AR, semua perlukan audio pintar.
  • Halangan teknikal tinggi – audio berkualiti Hi‑Fi memerlukan rantaian penuh yang stabil: cip, perisian, firmware, akustik, pengujian. Sesiapa yang mahir di sini biasanya juga mampu mengendalikan aplikasi AI lain yang lebih kompleks.
  • Edge AI ≈ apa yang kilang pintar perlukan – pemprosesan di peranti dengan latensi rendah, penggunaan kuasa rendah, dan keboleharapan tinggi ialah keperluan sama untuk visi mesin, predictive maintenance dan robotik kolaboratif.

Pawpaw memilih untuk melabur sepenuhnya dalam audio selama sedekad. Hasilnya? Mereka bukan sekadar pembekal algoritma, tetapi rakan teknologi penuh yang mengendalikan dari seni bina sistem hinggalah sokongan mass production. Corak yang sama boleh diguna pengilang tempatan yang mahu bergerak daripada "contract manufacturer" kepada rakan inovasi AI.

2. Apa Yang Pawpaw Buat Berbeza – dan Apa Pengeluar Boleh Tiru

Kekuatan sebenar Pawpaw bukan sekadar algoritma audio, tetapi model "software-driven, full-stack" yang rapat dengan operasi pengeluaran.

2.1 Pendekatan software-first, tapi faham kilang

Lebih 50% pasukan mereka adalah jurutera perisian. Namun mereka tidak berhenti pada demo algoritma:

  • bantu reka bentuk seni bina sistem dari awal,
  • optimasi bersama perkakasan (hardware-software co-optimization),
  • tulis firmware,
  • dan kekal terlibat sehingga produk stabil di volum berjuta unit.

Bagi kilang elektronik dan semikonduktor di Malaysia, ini memberi dua pengajaran jelas:

  1. AI kena sampai ke SOP pengeluaran, bukan berhenti di POC. AI yang hanya hidup dalam makmal R&D tak membawa nilai kalau tak boleh dilaksanakan di line produksi SMT, ujian akhir, atau sistem MES.
  2. Pasukan software perlu disepadukan dengan pasukan proses & kualiti. Kalau data saintis buat model tetapi tak faham kekangan takt time, yield, dan reliability, projek AI akan tersekat.

2.2 Spesifikasi ekstrem sebagai stress test sistem

Pawpaw menyokong:

  • pemain Hi‑Fi dengan kadar pensampelan sehingga 768 kHz dan DSD1024,
  • antaramuka audio profesional dengan 20 saluran pada 192 kHz.

Dalam audio profesional, spesifikasi ekstrem ini bukan sekadar nombor cantik. Ia adalah ujian tekanan menyeluruh ke atas:

  • kestabilan jam (clocking),
  • integriti isyarat,
  • pengurusan kuasa,
  • dan tegasan haba dalam casis sebenar.

Dalam konteks kilang pintar, falsafah yang sama boleh diterjemah kepada:

  • Uji model visi mesin di bawah pencahayaan buruk, habuk, getaran,
  • Uji AI robotik semasa downtime elektrik mikro atau jitter rangkaian,
  • Uji analitik edge ketika sambungan ke cloud terganggu.

Jika sistem lulus dalam keadaan paling teruk, operasi harian jadi jauh lebih yakin.

3. Edge AI: Dari Fon Telinga ke Ladang, ke Kilang Pintar

Salah satu bahagian paling menarik dalam cerita Pawpaw ialah keputusan mereka masuk ke Edge AI seawal 2015, sebelum hype besar-besaran AI generatif.

3.1 Kes guna real: pemantauan audio di ladang gergasi

Pada 2019, ketika ramai pemain masih fokus cloud AI, Pawpaw sudah melaksanakan penyelesaian edge AI audio untuk ternakan di ladang terbesar dunia. Mereka menggunakan analisis bunyi haiwan untuk mengesan kesihatan secara masa nyata.

Kenapa ini penting untuk pengilangan?

  • Persekitaran bising dan tidak terkawal,
  • Kos mesti rendah,
  • Latensi tak boleh bergantung kepada internet,
  • Kebolehharapan tak boleh dikompromi.

Ini ialah senarai syarat yang hampir sama dengan kilang elektronik atau automotif.

Jika AI boleh hidup di peranti murah, dalam persekitaran bising dan tanpa cloud, ia cukup matang untuk kilang sebenar.

3.2 Apa yang "offline‑first" maksudkan untuk kilang

Pawpaw membuktikan nilai seni bina offline‑first:

  • inferens dibuat terus pada peranti (NPU, MCU, DSP),
  • cloud hanya digunakan untuk latihan model, agregasi data dan tugasan yang benar-benar memerlukan kuasa tinggi.

Dalam konteks kilang pintar Malaysia, konsep yang sama boleh digunakan untuk:

  • Visi mesin edge pada stesen pemeriksaan komponen SMD,
  • Pengesanan anomali getaran pada motor dan pam,
  • Pemantauan kualiti bunyi pada produk audio, kipas, pam air atau komponen automotif.

Hasilnya:

  • kurang pergantungan kepada rangkaian kilang dan pusat data,
  • latensi rendah untuk keputusan segera (reject/accept, stop line),
  • lebih mudah memenuhi keperluan keselamatan data pelanggan global.

4. Dari Audio ke Automasi: Bagaimana Edge AI Bantu Kilang Malaysia

Audio hanyalah satu kanal deria. Bila pengeluar sudah biasa dengan AI audio, mereka sebenarnya sudah bersedia untuk lompat ke aplikasi lain.

4.1 Kualiti produk: audio sebagai sensor tambahan

Dalam banyak kilang, QC masih banyak bergantung pada penglihatan (kamera) dan pengukuran elektrik. Bunyi sering diabaikan, walaupun ia boleh beritahu banyak perkara.

Contoh aplikasi praktikal:

  • Pengujian motor kecil (kipas, pam, actuator) – AI audio boleh belajar perbezaan bunyi motor yang baik vs haus, bearing rosak atau alignment lari.
  • Pengujian produk audio – TWS, speaker, TV. Edge AI boleh mengesan bunyi distortion, channel imbalance atau kebocoran akustik tanpa operator manusia.
  • Garis pemasangan automotif – bunyi klik semasa pemasangan klip, kunci dan modul boleh diaudit secara automatik.

Edge AI audio boleh diletakkan terus pada jig ujian, microcontroller atau modul pengawal line. Ini kurangkan keperluan hantar data audio ke server dan jimat masa.

4.2 Keselamatan & ergonomik pekerja

Malaysia masih bergantung kepada tenaga kerja manusia di banyak sektor pengeluaran. Audio + AI boleh membantu:

  • pengesanan bunyi luar biasa (letupan kecil, logam bergesel, kebocoran udara),
  • pemantauan tahap bunyi untuk pematuhan keselamatan,
  • antaramuka suara untuk kawalan mesin tanpa sentuh.

Dengan model edge-cloud hybrid seperti yang Pawpaw guna, arahan mudah ("start", "stop", "reset") boleh diurus sepenuhnya di peranti. Hanya perintah kompleks atau analitik mendalam dihantar ke cloud.

4.3 Blueprint untuk robotics & visi mesin

Struktur projek edge AI audio sangat serupa dengan projek:

  • robotik kolaboratif (cobot) di line pemasangan,
  • visi mesin untuk pemeriksaan PCB,
  • AGV/AMR di gudang.

Langkah tipikal yang Pawpaw lalui boleh jadi template untuk pengeluar:

  1. Definisi masalah dan keperluan masa nyata – berapa ms latensi boleh diterima? Berapa kuasa yang ada di peranti?
  2. Pemilihan platform perkakasan – MCU dengan DSP, SoC dengan NPU, atau modul khas edge AI.
  3. Pembangunan model & pemampatan – quantization, pruning, distillation untuk muat dalam perkakasan kos rendah.
  4. Integrasi firmware dan ujian HIL (hardware‑in‑the‑loop) – diuji dalam keadaan hampir sama dengan line sebenar.
  5. Pilot di satu line, kemudian skala ke beberapa kilang dan negara.

Siapa yang sudah berjaya di audio edge AI sebenarnya sudah fasih dengan keseluruhan kitaran ini. Menambah deria kamera atau sensor getaran hanyalah pengembangan semula jadi.

5. Fokus, Long-Termism dan Model "Technology Partner" – Strategi Untuk E&E Malaysia

Cathy Yang merumuskan nilai teras Pawpaw sebagai Focus, Long-Termism dan Win-Win. Ini kedengaran klise, tapi bila diterjemah ke operasi, ia tepat apa yang E&E Malaysia perlukan untuk naik nilai rantaian.

5.1 Fokus: pilih satu domain, buat sampai dunia percaya

Pawpaw tidak kejar semua jenis AI. Mereka pilih audio, dan jadikan diri "hidden champion" global dalam niche itu.

Bagi syarikat Malaysia, beberapa niche logik untuk fokus:

  • AI untuk pengujian PCB dan semikonduktor,
  • AI untuk automotif (sensor, BMS, ADAS tahap rendah),
  • AI untuk peralatan rumah pintar dan HVAC, yang relevan dengan ekosistem MNC sedia ada.

Fokus bermaksud:

  • bina IP sendiri, bukan hanya integrasi,
  • bina pasukan R&D yang kekal lama, bukan projek jangka pendek,
  • bina reputasi sehingga pelanggan global datang mencari kepakaran kita.

5.2 Long-termism: dari "vendor" ke rakan teknologi

Pawpaw enggan mengejar order kecil jangka pendek yang tak bina kelebihan jangka panjang. Mereka memilih untuk jadi rakan teknologi jangka panjang kepada jenama global.

Untuk pengeluar Malaysia:

  • tawarkan pakej yang merangkumi rekabentuk bersama, pembangunan firmware, integrasi AI, dan sokongan kilang, bukan hanya pemasangan,
  • masuk awal dalam fasa rekabentuk pelanggan, supaya AI dan edge computing boleh dirancang dari peringkat PCB dan BoM,
  • ukur kejayaan projek pada yield, masa ke pasaran dan NRE jangka panjang, bukan hanya margin setiap unit.

5.3 Win-Win: AI yang boleh dibuat dan dihasilkan

Banyak projek AI gagal bukan kerana model lemah, tetapi kerana:

  • sukar di-deploy dalam perkakasan sebenar,
  • tak stabil bila volum tinggi,
  • menyusahkan pasukan operasi di line.

Model "win-win" bermaksud:

  • model AI direka dengan kekangan kilang dalam fikiran (takt time, fixturing, proses debug),
  • pasukan kilang dilatih untuk faham asas model dan indikator prestasi,
  • data dari line digunakan untuk menaik taraf model secara berterusan tanpa ganggu operasi.

Ini juga laluan paling realistik untuk kilang Malaysia beralih kepada kilang pintar yang benar-benar praktikal, bukan hanya projek demo untuk lawatan VVIP.

6. Langkah Praktikal Untuk Pengilang Malaysia Yang Mahu Mulakan Edge AI

Berikut rangka langkah yang saya nampak paling praktikal, diadaptasi daripada cara Pawpaw membina kemampuan mereka:

  1. Pilih satu use case yang jelas dan boleh diukur
    Contoh: mengurangkan false reject dalam pengujian audio TWS, atau mengesan bearing rosak melalui bunyi dalam line motor kecil.

  2. Bentuk pasukan kecil lintas fungsi
    Termasuk jurutera proses, jurutera test, jurutera perisian/firmware, dan wakil operasi line.

  3. Mulakan di edge, bukan di cloud
    Sasarkan model yang boleh berjalan pada MCU / NPU kos sederhana. Ini memaksa pemikiran offline-first dari hari pertama.

  4. Gunakan mindset "stress test" seperti dunia audio pro
    Uji model dalam keadaan terburuk: bunyi bising, suhu tinggi, variasi komponen. Jika lulus di sini, barulah dibawa ke skala.

  5. Jadikan projek ini template dalaman
    Dokumentasi data pipeline, proses ML ops ringkas dan piawaian integrasi firmware. Kemudian guna template yang sama untuk projek robotik, visi mesin, dan lain-lain.

Pada 15/12/2025 ini, banyak MNC di Malaysia sudah bercakap tentang AI di kilang. Bezanya ialah siapa yang berani fokus, melabur jangka panjang dan bina kemampuan edge AI sebenar di dalam pagar kilang – bukan hanya di slaid pembentangan.

Pawpaw menunjukkan bahawa bermula dari satu domain seperti audio pun sudah cukup untuk membina reputasi global. Soalnya, domain mana yang anda mahu kuasai dari Malaysia – dan bila anda mahu bermula?