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[導(dǎo)讀] 邊緣運(yùn)算將成為物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的重要設(shè)計(jì)趨勢,交大資工系教授林盈達(dá)指出,臺灣閘道器廠商可透過AI的加值,提升產(chǎn)品價(jià)值,擺脫過去大量生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)品的低利潤宿命。 從2016年底開始,全球掀起新一波A

邊緣運(yùn)算將成為物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的重要設(shè)計(jì)趨勢,交大資工系教授林盈達(dá)指出,臺灣閘道器廠商可透過AI的加值,提升產(chǎn)品價(jià)值,擺脫過去大量生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)品的低利潤宿命。

從2016年底開始,全球掀起新一波AI浪潮,過去AI有兩次較明顯的發(fā)展,不過因受限于當(dāng)時(shí)的軟硬件技術(shù)水平,均無法商業(yè)化,最后都回到學(xué)術(shù)領(lǐng)域;與過去兩次相較,這次卷土重來的AI,乘藉科技產(chǎn)業(yè)這十幾年來所研發(fā)的軟硬件技術(shù),將可望具體落實(shí)應(yīng)用。

交通大學(xué)信息工程學(xué)系特聘教授林盈達(dá)指出,就目前發(fā)展來看,AI將會與物聯(lián)網(wǎng)緊密結(jié)合。物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)包括底層的感測、中層的傳輸、上層的云端,其架構(gòu)的運(yùn)行方式是由底層傳感器擷取設(shè)備資料,以有線或無線的傳輸方式,將信息傳送到中間的閘道器,閘道器匯整資料后,再將數(shù)據(jù)送往云端平臺儲存、分析、應(yīng)用。這類做法在傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)不多或?qū)?shí)時(shí)性需求不高的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)來說已然足夠,不過如果節(jié)點(diǎn)數(shù)量龐大的系統(tǒng),后端運(yùn)算平臺的負(fù)擔(dān)會過高,而且數(shù)據(jù)傳輸費(fèi)用也會是沉重的負(fù)荷;若是對實(shí)時(shí)性需求極高的制造、醫(yī)療等系統(tǒng),這種集中式運(yùn)算方式更將無法因應(yīng)終端設(shè)備的回應(yīng)速度需求。

因此后期IT產(chǎn)業(yè)提出邊緣運(yùn)算概念,也就是賦予物聯(lián)網(wǎng)的第一層的感測控制或第二層的通訊傳輸設(shè)備一定程度的運(yùn)算功能,邊緣運(yùn)算一來可以避免將所有的數(shù)據(jù)都往上傳送到云端,降低云端處理平臺的工作負(fù)擔(dān)與數(shù)據(jù)傳輸費(fèi)用,二來也可以實(shí)時(shí)反應(yīng)處理底層設(shè)備的需求,讓整體系統(tǒng)的運(yùn)行更快速。

林盈達(dá)表示,邊緣運(yùn)算會是物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)未來的重要趨勢,終端設(shè)備與閘道器的角色也會隨之改變,而這也會是臺灣廠商的挑戰(zhàn)。以閘道器來說,未來物聯(lián)網(wǎng)的閘道器會有三種,第一種是只有傳輸功能,這種標(biāo)準(zhǔn)型閘道器量大但是價(jià)格也低;第二種是具備運(yùn)算功能的閘道器,這類型產(chǎn)品需要針對應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行設(shè)計(jì),價(jià)格會比只有傳輸功能的更高;至于最后一種則是具有AI功能的閘道器。

物聯(lián)網(wǎng)智能化  AI將是關(guān)鍵

如果說邊緣運(yùn)算是物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)計(jì)趨勢,AI就是物聯(lián)網(wǎng)的靈魂,有了AI的加持,物聯(lián)網(wǎng)才能真正冠上「智能化」這三個(gè)字,而在物聯(lián)網(wǎng)的未來架構(gòu)中,不僅云端平臺的大腦需要AI,部分終端或網(wǎng)絡(luò)層的設(shè)備,也會需要AI。

具有學(xué)習(xí)能力的AI,可以全面提升物聯(lián)網(wǎng)效益,以制造系統(tǒng)為例,一般物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的制造系統(tǒng),會將所擷取的制造設(shè)備數(shù)據(jù)傳送到后端,由后端系統(tǒng)集中累積為大數(shù)據(jù),從而制定出最佳生產(chǎn)策略;但具邊緣運(yùn)算設(shè)計(jì)的物聯(lián)網(wǎng),則會在閘道器先行處理數(shù)據(jù),除了將數(shù)據(jù)傳送到后端外,也會在前端進(jìn)行簡單控制。AI功能閘道器,除了傳送與運(yùn)算數(shù)據(jù)外,還會分析取得的數(shù)據(jù),從中加以學(xué)習(xí),不斷調(diào)整設(shè)備運(yùn)行程序,使其最佳化,同時(shí)也能因應(yīng)現(xiàn)場狀況,對操作人員提供最直覺的處理建議。

林盈達(dá)指出,AI在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用已成既定趨勢,臺灣廠商過去在IT領(lǐng)域雖然有龐大出貨量,不過市場價(jià)值都相對較低,從過去的PC到現(xiàn)在的手機(jī),主要利潤都為歐美大廠所取得;此狀況一度也有可能重現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)市場,因?yàn)樵谖锫?lián)網(wǎng)架構(gòu)最上層云端平臺的AI市場,仍由歐美等全球性大廠所據(jù),這部分臺灣廠商難有機(jī)會;所幸邊緣運(yùn)算趨勢啟動,閘道器這類型的中、底端設(shè)備,向來是臺灣的強(qiáng)項(xiàng),臺灣廠商可藉由過去在這類型終端設(shè)備的成績?nèi)〉檬袌鰞?yōu)勢,透過AI設(shè)計(jì)提升產(chǎn)品價(jià)值,借以擺脫過去低利潤的制造宿命。

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