本地端 Copilot 如何處理語音辨識和影像處理等功能以提供不間斷的服務？

本地端 Copilot 如何處理語音辨識和影像處理以提供不間斷服務

本地端 Copilot 的設計核心在於降低對雲端伺服器的依賴性，確保在網路不穩定或完全斷線的環境下仍能正常運作。 這種不間斷的服務能力主要歸功於將 AI 運算任務轉移至使用者的裝置上，特別是透過如 AI PC 等硬體設備來實現。這表示即使網路連線品質不佳，Copilot 也能夠在本地端執行語音辨識、影像處理等運算密集型功能，從而提供持續且不間斷的服務體驗。

網路不穩時的資料處理與安全性

透過本地端運算，Copilot 避免了資料需要上傳至雲端進行處理的過程。在網路不穩定的情況下，這不僅確保了 Copilot 服務的持續性，還顯著提升了資料的安全性。敏感性資料無需暴露於潛在的網路風險之中，這讓使用者即便在離線或網路受限的環境下，也能夠安心地使用 Copilot 處理包含個人隱私的資訊。這種資料處理方式為使用者提供了額外的安全保障。

Copilot PC 對算力的要求

微軟針對 Copilot+ PC 制定了明確的規格標準，其中一項關鍵要求是 NPU（神經網路處理單元）的算力至少達到 40 TOPS（每秒兆次運算）。 這樣的算力標準旨在確保 AI PC 能夠在本地高效運行 Copilot 的各項 AI 服務。 40 TOPS 的算力足以應付自然語言處理、圖像識別以及機器學習等基本 AI 任務的需求。 即使在完全沒有網路連線的情況下，Copilot 也能夠提供一定程度的智慧服務，從而確保使用者體驗的一致性和可靠性。