工業物聯網
實現全球互聯互通 海爾積極布局智慧家庭
資策會MIC產業分析師曾巧靈
2019年全年財報海爾智家營收創下新高,達到2,008億元人民幣,較去年同期成長9.1%。其中,國外地區營收達到933.2億元,較去年成長21.7%,占總體收入比重達46.78%。同期,海爾智家雲App月活躍用戶數成長350%,物聯網生態收入48億元人民幣,較2018年成長68%。2019年公司國內成套產品收入占比達27.5%,較2018年上升5.4%。
2020年海爾35週年年會上宣布,智慧家庭將成為海爾第六大發展策略,2020 CES海爾智慧家庭系統已嵌入40%海爾家電產品中,全球IoT用戶約達2,000萬戶,其中1,330萬為亞洲用戶、416萬美國用戶、140萬歐洲用戶、100萬澳洲用戶。2020年第一季,中國大陸因新冠肺炎疫情對國內家電消費市場產生衝擊,海爾智家營業收入431.4億元人民幣,亦較2019年同期下降11.1%,但隨市場整體銷售下滑,海爾在中國大陸市場及海外市場之市占不減反增
克服智慧家庭致命傷
海爾智家認為,目前智慧家庭市場有三大痛點,第一為智慧家電產品零碎,無整套解決方案;第二為不同產品間無法互通互聯;第三為市面上智慧家庭解決方案仍以控制為主,應用範圍有限。根據前述痛點,海爾規畫其智慧家庭產品發展的三大核心理念。
多數智慧家電產品單一分化,無法成套,消費者在市場上只能東拼西湊各種智慧單品,而相較於其他家電大廠,海爾智家已經從單純的白色家電銷售,逐漸轉型為用戶提供全屋智慧解決方案,2019年6月海爾於上海啟動「海爾智家」001號,也成為目前全國最大的智慧家庭體驗中心。
截至目前,在中國大陸市場,海爾智家已建立超過3,500家智慧家庭體驗中心銷售智慧成套家電;在歐洲、東南亞、美洲等地區,海爾智家也先後建立智慧家庭體驗中心。海爾以中高收入者為主要目標客群,提供新屋整修、全屋智慧家庭系統配置等全套解決方案。
智慧家庭已成為海爾重要發展策略市場
不同品牌產品間未必能互聯互通,無法形成統一的體驗,同時也未必與居家空間布線、設計裝修風格一致,與理想中的智慧家庭相去甚遠,因此,海爾積極透過U+智慧生活雲平台,以及參與國際標準組織制定相關互連標準,強化裝置間、品牌間的互通性。
現有智慧家庭解決方案仍以控制為主要訴求,而非主動判斷用戶使用習慣,透過智慧化為用戶創造服務價值,為此近年來,海爾分別透過獨立研發與策略聯盟的形式,大規模投資人工智慧應用於智慧家庭,期望智慧家庭體驗從「被動控制」升級成「主動回應需求」,智慧化也成為重要發展策略。
海爾發展至今,除旗下多樣化智慧家電外,已於2014年正式發表U+智慧生活戰略1.0,並建立具備開放、相容與互動的IoT智慧家庭平台「U+智慧生活雲平台(後簡稱U+平台)」,從電冰箱、洗衣機等白色家電產品,逐漸建立起全場景智慧家庭情境。
U+平台是中國大陸物聯網產業中,首個智慧家庭領域開放生態平台,目前也吸引中國大陸與國際諸多優秀合作夥伴,包括硬體製造商、生態服務商、技術合作夥伴、開發者社群等,並透過海爾旗下七大品牌聯合銷售,包括美國GE Appliance、紐西蘭Fisher & Paykel、卡薩帝、統帥、日本AQUA等品牌,將U+智慧生活雲平台擴散於全球。
至於U+平台的架構包括UHomeOS、U+互聯互通協定、U+用戶大數據、U+人工智慧、U+用戶互動、U+生態平台六大核心技術,整個平台涉及包括開放軟體開發套件(Software Development Kit, SDK)、應用程式介面(Application Programming Interface, API)標準,讓第三方品牌各產品接入,以及平台的開放,為合作者提供開發新應用、新服務的統一標準及資源。
2017年3月,海爾發表U+智慧生活3.0戰略,新增智家雲腦,更加強化U+平台智慧化、主動學習用戶偏好與生活習慣,並能主動為用戶調整生活場景中的各式終端參數設定,同時主動推薦用戶感興趣的資訊與服務,也成為後續海爾人工智慧的前身。2019年海爾公布數據顯示,U+平台註冊用戶已達4,100多萬,其中活躍用戶530萬,接入U+平台終端設備數量已超過1,600萬,其中活躍設備650萬。
前瞻科技結合軟硬體立足市場
U+平台與智家雲腦主要依存物聯網以及人工智慧兩大技術,其核心功能包含下列三項。
目前U+平台支援Wi-Fi、BLE、ZigBee、NB-IoT等,讓不同通訊技術的產品能夠快速的接入家庭網路,並連接到U+平台,配置綁定場景更便捷。海爾更於2017年6月聯合晶片商瑞昱推出U+物聯雲解決方案/U+雲芯晶片,打造硬體、軟體與服務一體化產業解決方案。
智慧家庭可結合AI及物聯網等技術,建構軟硬體及服務的解決方案
雲芯晶片的特性在於提供更低功耗的智慧家庭產品,對於全套整屋方案,雲芯晶片可以從底層提升連接的安全性,用戶採用內建雲芯晶片之產品,最快可以在10秒鐘內,快速配對聯網,同時做到全屋無縫互聯互通,並具備網路故障自診斷/自修復、自動恢復聯網。
新唐新低功耗5V微控制器亮相
新唐科技(Nuvoton)推出全新低功耗5V微控制器NuMicro M251/M252系列,基於Arm Cortex-M23嵌入式核心,支援Armv8-M指令集架構,工作頻率為48MHz,內建32KB至256KB Flash及8KB至32KB SRAM,其深度掉電模式下耗電流低至2.0μA,M251/M252系列內建五種電源管理模式與三種晶片安全保護機制,滿足工業物聯網中注重功耗與高安全性的必要需求。
NuMicro M251/M252系列運作在1.8V至5.5V寬工作電壓和-40℃至105℃的工業溫度範圍,並提供20至128腳位封裝與多達五種的電源管理模式,亦整合了獨立的RTC電源VBAT腳位,在掉電模式下低功耗UART仍能以9600bps波特率的傳輸速度運行,透過這些特色將功耗管理變得更有效率。M251/M252系列於正常運行模式耗電為138μA/MHz,掉電模式(RTC開啟,RAM數據保持)的電流為2.5μA,不帶VBAT的深度掉電模式的電流則小於1.4μA。
NuMicroM251/M252系列提供高性能且豐富的周邊介面,如可編程串列介面(PSIO)、高達6個腳位的電壓可調介面(VAI)外擴介面(EBI)、通用串列介面(USCI)、QSPI、SPI/I²S、I²C、智慧卡介面(ISO-7816-3),看門狗定時器、RTC和最高24通道PWM,提供硬體設計上的彈性。在高性能類比的周邊,則提供最高16通道12位880kSPS採樣率;1組運算放大器能運用於小訊號放大的電機控制;1組12位1MSPS採樣率DAC和2組類比比較器(ACMP);內建五階參考電壓Vref可提供精準電壓給ADC與ACMP使用;,豐富的類比周邊可提升產品性能、降低外部周邊元件的採用並縮小終端產品尺寸。M252系列微控制器除M251系列特色外,藉由內部產生USB通訊所需的精準頻率時鐘訊號,支援毋需外掛晶振的USB2.0全速設備接口,節省終端產品成本與縮小產品尺寸。
Moxa以次世代入侵防禦系統 保護自動化關鍵設備
有鑑於工業資安事件頻傳,四零四科技(Moxa)於日前開展的「台北國際自動化工業大展」中的三菱e-F ctory Alliance專區展出最新工業網路安全解決方案。Moxa將以「EtherCatch工控IPS保護您的關鍵資產」為主題,以30年以上的工業現場應用經驗,展出專門為OT設計打造的資安方案。
由於工業物聯網所促成的管理效益已成為顯學,許多大型基礎建設與企業紛紛將「聯網」納入基礎工程規劃中,加上新冠肺炎疫情加速聯網建置,網路安全及設備維護問題因此隨之產生。在2020年爆發的國際資安事件,更是直接針對製造業與民生基礎建設而來。由於民生基礎設施與民眾生活息息相關,攻擊成功將能造成大規模的災情引起矚目,又或是造成經濟損失,因此成為駭客眼中的指標灘頭堡。
展出內容將模擬如何以次世代工業入侵預防系統(Intrusion Prevention Systems, IPS)IEC-G102系列以及次世代防火牆IEF-G9010系列保護工業現場產線,降低產線遭受攻擊停擺的風險,展出產品除強固、寬溫等基本工業設計外,亦可協助使用者找出工業現場未知設備,以及圖型化、視覺化的管理介面。
同時,面對物聯網時代迎來的資訊安全挑戰,Moxa亦展出專為工業現場打造的資訊安全解決方案,同時並安排OT/IT網路資安專家在展場駐點,提供工業控制系統的資安諮詢服務,讓工業現場網路的資安防禦能力更上一層樓。
貿澤與Molex合作打造數位工業物聯網智庫
貿澤電子(Mouser)與Molex合作,一同推出適用於工業物聯網(IIoT)領域且專供設計工程師使用的全新資源網站。其IIoT資源網站提供一系列的創新產品、技術資訊,還有更多Molex的產品,能幫助工程師設計出未來的IIoT應用。
網站內含有文章、部落格貼文、應用簡介和電子書,全部是由Molex和貿澤的主題專家所編寫,內容涵蓋了工業自動化領域一些重要的議題,包括數字映射、深度學習和神經網路等。首篇文章便重點介紹Molex工業自動化解決方案(IAS)4.0,另外網站中也提供大量的影片和產品資訊。
貿澤供應Molex多樣化的產品系列,包括許多適用於IIoT應用的產品。Molex Brad Ultra-Lock線組的效能與可靠度皆超越傳統的螺紋式連接器,採用專利的推入式鎖定技術,可大幅提高生產力和成本效益;Molex Contrinex電感式與光電感測器是堅固耐用、功能完備、整合IO-Link、大範圍感測,且採用小型外殼封裝的感測器;Molex被動式RFID標籤為堅固耐用,符合IP67和IP68等級的裝置,可耐受極端的溫度、震動和嚴峻環境,並提供符合不同全球標準的頻率選項;Molex Micro-Lock 1.25mm間距的線對板連接系統是現有最小巧的其中一款線對板「密封式」連接器,密封材料分為3mm高(單列)和6mm高(雙列),能在需要環境保護的應用中保護接點和栓鎖區域;Easy-On FFC/FPC連接器提供從0.2mm到1.0mm等各種間距選擇,能提供可靠的連線,同時縮小空間、降低重量和成本。
芯科強化對Wi-SUN之承諾 致力於智慧城市和工業物聯網
芯科科技(Silicon Labs)宣示強化對Wi-SUN(Wireless Smart Ubiquitous Network)技術的承諾。Wi-SUN技術為一項越趨普及且廣泛部署的工業網狀網路標準,適合智慧公用事業、智慧城市和工業物聯網應用。與其他LPWAN標準相比,Wi-SUN技術具有可擴展和多廠商互操作的明顯優勢。此技術使開發人員能夠擴展在公用事業、智慧城市基礎設施和工業IoT的無線網路應用,可覆蓋跨越數英里和數公里的部署。
Silicon Labs同時也宣佈加入Wi-SUN聯盟董事會,以加速Wi-SUN技術在全球的普及。Wi-SUN聯盟旨在針對可交互操作的解決方案建立全球市場的標準基礎,促進無縫且普及的LPWAN連接。
Silicon Labs物聯網事業群工業暨商業物聯網產品部副總裁Ross Sabolcik表示,Wi-SUN技術是智慧電表、電表基礎設施、發電和配電、以及路燈、大型智慧城市基礎設施和其他工業物聯網應用的理想解決方案。作為一種開放的規範,Wi-SUN技術藉由IPv6低功耗和遠端無線連接的基礎,提供智慧和互聯物聯網所需的應用,是全球網狀網路的理想方案之一。我們很高興加入Wi-SUN聯盟董事會,以協助推動IEEE 802.15.4(g)標準的發展。
即時/安全/可靠 邊緣運算執行高效機器學習
舉例來說,如ILSVRC影像分類競賽(圖1),在這場競賽中即是使用一種稱為機器學習(ML)的人工智慧─AlexNet早在2012年就贏得這場競賽,成為第一個使用深度神經網路和GPU來進行訓練的模型;而ResNet-152在2015年的影像分類競賽中亦擊敗人類。
圖1 影像分類中機器與人類的比較
電腦優於人類的其他範例還包含遊戲,表1中的範例是機器擊敗人類冠軍以及人類仍較優秀的非競賽情境。
機器學習無疑為智慧家庭、智慧零售、智慧工廠和智慧城市之類的應用情境帶來全新美好的必要功能,且現今各種企業都能利用這項技術。運用此技術的相關機器學習雲端服務供應商有亞馬遜(Amazon) AWS、SageMaker、微軟(Microsoft) Azure ML和Google Cloud ML,而這類機器學習雲端服務的成長都極為驚人。
邊緣執行ML流程簡化
直到最近,因為推出各種運算和儲存資源,機器學習的重心都集中在執行大量集中式電腦中心的雲端,其快速移轉至邊緣有以下幾個原因:
.雲端處理、儲存空間與頻寬的成本無法將資料傳送到雲端,以執行人工智慧功能的決策。
.較完善的使用者體驗需要在邊緣進行快速的人工智慧功能決策。
.隱私權和安全性考量會限制在雲端中儲存的資料類型。
.提升可靠性。
以上這些因素讓邊緣無庸置疑成為機器學習處理許多應用的顯著位置。這也是半導體廠商推出運用專屬高效能機器學習加速器之應用處理器的原因之一,像恩智浦(NXP)的i.MX 8M Plus使用14nm FinFET製程技術,提供高效能與低功耗,並具備雙鏡頭ISP在內的各種新功能,可支援兩個低成本的HD相機感測器或一個4K相機感測器,以執行臉部、物件和手勢辨識的機器學習任務。其中也整合獨立800MHz Cortex-M7來支援即時任務與低功率、H.265和H.264的影片編碼和解碼、800MHz HiFi4 DSP,以及用於語音辨識的8PDM麥克風接口。工業物聯網功能包含Gigabit乙太網路與時效性網路(TSN)、兩個CAN-FD介面和ECC。
另一方面,資料科學家正為在邊緣上部署的資源限制裝置最佳化特定演算法,進而協助加速移轉到邊緣。MobileNet是由Google開發的影像分類演算法,著重在高準確度,同時又能大幅減少所需的運算資源數量。圖2中顯示處理過程中大幅減少的趨勢。從VGG-16模型到MobileNet v2模型的轉變讓在邊緣所需的運算數量減少50倍,協助在邊緣的資源限制硬體解決方案,執行複雜的機器學習處理。
圖2 針對邊緣最佳化的NN演算法
同樣地,使用行動電話在邊緣執行MobileNet v1比起在雲端中執行MobileNet v1的速度明顯更快,此差異的成因是將雲端網路延遲降到最低,而網路往返延遲的新增範圍可以輕易橫跨200毫秒到超過1.4秒(大幅延遲回應時間)。該演算法的目標是達低於100毫秒的回應,以即時向使用者顯示(圖3)。
圖3 在邊緣更快速的使用者體驗
以下是i.MX 8M Plus支援的應用程式,這些應用程式會在邊緣執行機器學習。如圖4所示,這些使用案例都需要特定層級的效能來判斷需要哪種層級的執行硬體。這就是應用處理器須具備專屬機器學習加速器的主因。
圖4 機器學習使用案例
因為上述原因,便可較易理解為何要在邊緣執行機器學習應用。然而,必須符合幾個額外需求才能順利完成部署:
・機器學習開發人員的生態系統─讓實作變得簡單。
・硬體安全性─保證隱私權與安全性。
・全新、創新的混合SoC架構─提供符合成本效益的解決方案。
・可擴充和安全的邊緣部署─讓部署變得容易。
打造適用於機器學習部署的全面性生態系統
機器學習應用的重大突破需要結合設計與部署的生態系統來負責處理任務,這也是半導體業者打造創新邊緣智慧工具環境的原因,以恩智浦eIQ為例,該工具支援各種機器學習處理元件,包含Arm Cortex-A和Cortex-M處理器、圖形處理器(GPU)、DSP和機器學習加速器。eIQ機器學習軟體環境包含推論引擎和程式庫,兩者皆利用開放原始碼機器學習技術中的改善技術,像是TensorFlow Lite、OpenCV、CMSIS-NN和Arm NN;而針對較熱門的i.MX RT應用處理器,則透過適用於MCUXpresso和Yocto(Linux)的開發環境進行評估,為應用開發過程提供順暢的支援;在物件偵測和語音辨識中的範例應用程式中會隨附eIQ軟體,作為邊緣機器學習的起點(圖5)。
圖5 eIQ機器學習開發環境
確保邊緣安全性
邊緣的安全性至關重要,其所需的功能包含安全啟動信賴起點、晶片內建加密、安全布建、相互裝置驗證、安全裝置管理、OTA或無線安全更新與生命週期管理。為了支援這樣的安全性,半導體業者打造了可擴充的EdgeLock組合,其中包含安全元件、安全驗證器和應用處理器的嵌入式安全以及MCU。像是i.MX 8M Plus具備進階EdgeLock嵌入式安全系統(含資源網域控制器、信任區、HAB、加密啟動、使用RSA的公開金鑰加密與橢圓曲線演算法),其可為邊緣節點提供完整性、驗證確實性和隱私,並提供從邊緣到閘道和雲端的安全性。
AI/ML領域更迭不斷 加速人們生活便利性
人工智慧領域的變化步調正逐漸加快。如圖6來自「2018年人工智慧指數」和Monster.com所示的圖表呈現深度學習職缺方面的趨勢。
圖6 2015~2017年所需人工智慧技能的職缺成長
至於圖7則顯示在公司盈餘會議中提到人工智慧和機器學習的次數。
圖7 2007~2017年公司盈餘會議提到次數-IT公司
人工智慧與機器學習為電腦產業中帶來劇烈的改變,這樣的改變可使人們的生活更便利完善。新應用處理器如i.MX 8M...
穩定產能/降低風險 5G巧扮工業4.0關鍵推手
智慧製造的核心主要在於連結與優化,前者連接生產過程感知層的人、事、物等資料,後者則是藉採集的所有資料,透過分析轉為資訊,提供相關單位進行不同決策,包含:製造現場的作業管理、業務規畫與運籌以及整體企業日常應用之管理等。
在5G助力之下,近程而言,可提供單一應用服務更高的規格表現,如即時監控的毫秒級反應;遠程而言,在5G的架構下,則更容易將過去分散的資料整合為單一整體系統。整體來看,預估2023年全球5G智慧製造的應用服務市場僅有2.52億美元;而隨著5G通訊技術成熟,帶動需求與供給上升,預期2026年全球5G智慧製造下的應用服務市場可達約420億美元。
根據5G特性及相關智慧製造應用需求觀察,結合智慧製造應用產值與成長率,資策會MIC認為設備監測、AR/VR、無人搬運車(AGV)/自主移動機器人(AMR)、數位分身、人工智慧、網路安全,將會在未來六年內的智慧製造場景中優先被實現。
5G進入工業製造場域
2019德國漢諾威自動化工業展、2019上海工業博覽會,相繼展出5G於數位分身的應用。中國移動電信與上海菸草機械公司合作,在2019工博會現場展示5G+數位分身,兩個螢幕中右側顯示一個工廠產線的監控畫面,左側則是3D建模後生成的虛擬模型,為透過技術「1:1」還原的產線模型。
動畫中所有內容,如設備艙門的開關和真實世界中都是同步的,任何工件發生故障,模擬的視角也都能看到細節。其中使用許多不同種類的感測器,能把設備的運作狀態等數據傳到數位平台上,進而監控生產過程。
德國工業巨頭博世(Bosch)提出建立5G工廠的願景,該工廠的生產環境(地板、牆壁和天花板除外)都是移動的。機台、設備和AGV將就生產需求藉5G傳輸移動,並透過基於邊緣和雲端的分析實現智慧化,進而使工廠能根據需求更改生產線。博世認為AGV移動採用無線是必然的,而5G通訊技術才是最佳選擇。
傳統以工業無線網路(工業Wi-Fi)控制AGV訊號,然而,AGV驅動控制訊號需要穩定傳輸,整個網路的傳輸延遲不得超過50毫秒;否則系統將判定AGV數據不健康,導致車輛運作效率低。但工業級Wi-Fi在覆蓋率、移動性、抗干擾、換手以及眾多AGV同時接入的表現並不理想,致整套AGV自動駕駛方案效能不如預期。
而5G可連接上萬至上億台設備,除了博世外,高通(Qualcomm)也表示AGV若結合機器人以每1m/s的速度移動1mm,則系統需每1毫秒計算一次。尤其當廠區內AGV/AMR數量龐大時,由於各自都相當接近,更需要精準移動。
此外,協作型機器人重複精準度多為0.1mm,AGV必須要有精準移動能力,才能搭配機器人進行生產活動,否則AMR僅能從事低階搬運動作(如半導體廠內AGV及協作型機器人僅能提供搬運工作),無法協助有效帶動整體產線升級。
為了解台灣產業對5G智慧製造需求的想法,本文針對台灣製造業者進行深度訪談,包含石化業、鋼鐵業、機械業、光學業、半導體業、汽車製造業、機車製造業、電子製造業、智慧製造系統整合商等(圖1)。
圖1 臺灣5G×智慧製造三大潛力應用
無人巡檢降低人為疏失
近幾年,無人機作為新興的巡檢工具,憑藉其機動靈活性、成本逐漸降低、不受地形限制等諸多優勢,已逐漸成為產業界日常巡檢。
在無人巡檢部分,特別是石化業者由於園區廣大,管線必須例行性巡檢,並且頻率通常為一天一次,面對數公里的管線,目前多以人力方式每日重複檢查,未來若結合5G與無人車技術,將可透過相機、紅外線、微波等感測方式,進行無人化巡檢,例如管線巡檢、電力巡檢等,除了減少人力負擔外,也可降低人為疏忽造成的意外。
尤其是石化產業特別重視安全,一旦意外發生,不只波及生命、財物損失,甚至是企業形象及衍生成本影響(股票下跌、徵才不易、社會觀感不佳、其他廠房停機受檢等)。
惟石化產業所採用之設備,須符合防爆規格要求,因此在設備本身的強化上都須更勝於其他產業設備。
AR/VR協助工業維修/教育訓練
普遍而言業者認同在製造場景中,為符合移動力與頻寬需求,AR/VR確實需要5G搭配,然而業者同時亦考量即便有需求,內容部分仍待開發,如教育訓練內容、維修操作程序等。
台灣系統整合商在全球占有重要地位,客戶遍及全球各地,其中有廠商考量面對客戶的合約中,常有限定時間內(幾小時或幾日)赴現場進行維修與障礙排除,目前對策是將維修廠商派駐於當地服務,或是派遣附近人員飛到當地。因此系統整合業者認為,如果透過AR/VR的應用,能快速協助客戶障礙排除,或是遠端即時了解障礙問題,將有助於維修保養效率,對客戶和業者都是雙贏。
相較於維修保養,教育訓練需求為其次,生產成本高的業者較有需求,原因是生產成本低者,業者傾向讓新進人員實地操練、訓練手感,或直接透過影片方式進行教育訓練。反之,面對生產成本高者,業者面對教育訓練造成的報廢成本承擔壓力較大,因此樂於採用教育訓練的方式代替現場訓練。
5G實時監測促進產能
在設備監測部分,無論是機台維護或是生產優化,由於涉及核心生產,因此一直是企業關注的課題。事實上設備監測應用已行之有年,只是多用於蒐集歷史數據再進行機台或生產情形的推估,進而實施應對措施。然而企業對於高價值的產品,如前述所提BLISKS的航空器零件,由於生產成本極高,所以期望能透過5G以實時監測的能力,倘若涉及大量連結生產設備,則看中5G低延遲、大連結的特性。
以更換刀具為例,產線實際上有現場人員根據經驗判斷,過早更換造成刀具的浪費墊高生產成本,而過晚更換則衍生不良品的機率提升,同樣為墊高生產成本。因此企業仍期待透過科學、數據的方式,提供現場人員機台維護、零件更新的資料作為決策依據,以降低停機風險,達成生產效能最佳化。
智慧製造連結人員、資料和資產間的流暢溝通,透過持續改善生產流程,穩定生產過程、降低生產成本、提高產品品質。製造資訊是以數據分析改善作業基礎,存取諸如溫度、濕度、壓力、轉速、震動等即時參數,有助建立並優化生產模型。對於工業物聯網來說,保持低延遲、同步尤其重要,5G在3GPP R16版本中,已具備TSN標準。隨著R16最終版本底定在即,R17標準逐漸具備制定方向,在乙太網路TSN風潮下,預期5G互通性將有助於其落實到工廠通訊技術中。
3GPP R16規範預計2020年初完成後,該版本支援更多URLLC應用,並增強URLLC對應IIoT的挑戰。供應端將逐步推出5G設備與5G解決方案,在設備與環境逐漸完備下,將有助於5G智慧製造整體發展。現階段主要是周邊環境尚未成熟,企業不易評估所需投入的資源,使其態度相對保守。業者應建構協助企業快速評估ROI的模式,以加速企業導入5G意願。
工廠營運首要是安全、可靠,當前智慧製造尚未有非5G不可的應用服務,因此大幅削弱5G對智慧製造的影響力道,因此未來5G將針對應用服務提供更高規格要求為主,如設備監測、人工智慧、數位分身。此外,對於生產環境具有高風險者,在工安意識抬頭當下,也是5G導入解決方案之機會,如AR/VR、即時安全警示、虛擬圍籬。
貿澤供貨芯科無線Gecko模組
貿澤(Mouser)即日起開始供應芯科(Silicon Labs)xGM210P無線Gecko模組入門套件。這是一個功能強大的入門套件,內含利用已預先認證的MGM210P和BGM210P(xGM210P)模組打造無線應用原型時所需要的完整硬體和支援工具。
貿澤電子供應的Silicon Labs xGM210P無線Gecko模組入門套件可讓設計工程師用來開發智慧型LED、家庭自動化,以及工業物聯網(IIoT)等解決方案。該套件包含兩個無線入門套件主機板、兩個SLWRB4308A+20dBm無線電板和兩個SLWRB4308B+10dBm無線電板、一個Silicon Labs Simplicity偵錯轉接板以及相關纜線。MGM210P模組支援Zigbee、Thread、藍牙和多重通訊協定功能,BGM210P則只支援藍牙功能。
與Silicon Labs Gecko軟體開發套件(SDK)和Simplicity Studio搭配使用時,xGM210P無線Gecko模組入門套件提供一個完整的開發平台,此平台提供可靠穩定的軟體堆疊、進階的除錯與最佳化工具、範例應用程式碼、預先編譯的展示、說明文件以及各項其他資源。
除舊布新再出發 泓格新品牌logo重構企業形象
為深化傳遞品牌價值,泓格(ICP DAS)發布全新品牌識別,持續傳遞泓格為工業時代推進者的品牌印象。泓格科技從創立以來,始終秉持著「專業、可靠、靈活彈性」的核心價值,提供客戶完整的工業物聯網解決方案。為了拉近與客戶之間的距離,並彰顯泓格邁向未來的企圖心,泓格科技決定發布全新企業識別,以更簡潔的品牌形象讓企業重新煥發活力。
泓格科技表示,CIS將公司理念融入設計中,期望能透過全新CIS使客戶對泓格科技有更多認識跟了解,並以更完善的服務體貼顧客需求。
強化泓格的品牌核心,設計意象則是採納圓弧線與圓點構成,呈現工業設備間的鏈結性。考慮到長久大眾對泓格的企業印象,企業識別色將以橘色為主,黑色為輔。橘色系在色彩學上代表著創造力、決心、激勵和耐力,也突顯泓格一直以來秉持的企業精神;除此之外,代表著力量和權威的黑色色彩元素,表現泓格為工業時代的推進者。
迎接新的里程碑,泓格科技將啟動系列行銷方案,官方網站、粉絲專頁等平台也將陸續更新,以嶄新的面貌與客戶見面。泓格科技成立於1993年,由董事長葉廼廸、總經理陳瑞煜,集合業界優秀的資深菁英團隊創立,發展至今營業據點遍布全球,在台灣北、中、南均有據點;美國、德國、中國大陸八大城市等地設立海外辦公室,並於全球三十餘國建立經銷據點,希望透過全新品牌識別的推出,能讓泓格的專業形象更深植人心。
泓格持續做出改變、力求進步的同時,亦要求自身不斷精進工業物聯網領域的相關技術,企業識別系統整體設計在原來的企業商標ICP DAS重新設計後,採用較方正的格局,代表穩定、值得信賴的品牌印象。
產業推力源源不絕 5G 2020產業榮景可期
5G在2019年4月,由南韓與美國不斷微調提前的開台日期中揭開序幕,而這個小插曲,也成為2019與2020年5G發展的縮影,5G成為發展最迅速的行動通訊標準,因為5G涵蓋層面廣泛,使其大到國家競爭力,小到廠商產品布局,都有戰略性意義,帶動這波5G產業卡位布局熱潮。
2020年,5G將持續發展更關鍵的技術標準,同時在產業推動廠商積極布局,插旗搶占地盤之後,如何順利掠奪市場商機,推出符合消費者需要的服務,建立正確的商業模式,成為這段時間的重點,數據服務繼語音之後,成為下一個"雞肋",企業專網變成營運商希望可以孵化的金雞蛋;同時,在營運商的推動之下,Open RAN將解構過去的電信網路,打開無線接取網路潘朵拉的盒子,再次引發另一波卡位戰,5G時代精彩可期。
3GPP R16/R17完善5G標準
3GPP 5G NR標準涵蓋R15、R16、R17,其中R15最終版已於2019年3、4月左右定案,R16將於2020年3、4月凍結,該版本標準將作為IMT-2020技術候選提交給ITU,而R17版本針對現有架構與功能持續演進,滿足各種場景應用需求,R17於2019年底確認內容,2021年終技術內容凍結。Nokia台灣客戶營運部技術總監陳銘邦(圖1)表示,R16以低延遲技術為主,並詳細制定工業物聯網(IIoT)架構、有線/無線聚合、專網(Non Public Network)、5G NR運作在非授權頻段等(圖2)技術。
圖1 Nokia台灣客戶營運部技術總監陳銘邦表示,R16以低延遲技術為主,R17則發展大規模物聯網。
圖2 3GPP R15/R16/R17技術規格要點
R17則基於發展大規模物聯網,同時將更全面支援垂直產業的聯網應用,在基礎功能強化部分,如MIMO增強、定位增強、覆蓋範圍增強、RAN數據蒐集增強、綜合接入與回傳增強、節能增強、小數據傳輸優化、Sidelink增強;支援垂直產業部分,發展NR-Lite規格、IIoT/URLLC增強、非授權頻譜NR增強、NR廣播/多播等;支援不同的終端型態部分,NR-Lite優化NR終端、多SIM卡操作;延伸訊號的覆蓋範圍與高度,發展非地面網路NR;其他如:人工智慧(AI)/機器學習(ML)5G網路、52.6GHz以上頻譜利用等。
R16在2020年發布之後,5G主要技術框架更加完善,因此明年5G產品將大舉出籠,如何激發市場需求並發展創新應用成為重點。電信技術中心副執行長林炫佑(圖3)直指,激發需求重於創造需求,透過5G高速、低延遲、大量連結的技術,可以實現先進影音功能、智慧治理、URLLC應用技術與創新應用技術等面向,其中影音應用如AR/VR沉浸式影音、4K/8K即時影像、Hologram全息投影將會是5G發展最快的應用,而低延遲與高可靠度的應用,如車聯網、無人機、數位雙胞胎(Digital Twin)、智慧電網等B2B、B2B2C應用則是5G時代的關鍵。
圖3 電信技術中心副執行長林炫佑指出,5G垂直產業應用發展,激發需求重於創造需求。
B2C應用高畫質影音與雲端遊戲
5G在創新應用上引領的變革,預計將造成一波新的典範轉移,5G商業模式中B2C轉變為營運商基本盤,B2B與B2B2X的產業潛力成為開發重點。B2C的業務規模基本上已經固定,5G預期不會帶來大幅度的成長,但也是營運商絕對不能失去的市場,除了高畫質影音之外,由於5G頻寬的大幅成長,推動雲端線上遊戲平台發展,Apple Arcade、Google Stadia、微軟Project xCloud呈現方興未艾的態勢。
此外,5G產業應用被視為是帶動電信營運商營收動能的「靈藥」之一。陳銘邦認為,5G的產業應用以車用、智慧製造、能源、健康照護為四大類別。尤其是製造業發達的國家如德國,對於5G企業專網的推動更是不遺餘力,根據工研院產科國際所的研究指出,德國汽車業者可望在不依賴電信業者的5G基礎網路設施下自建5G網路,以避免數位轉型工作託付給電新業者。
B2B應用前景可期但挑戰不小
R16標準中工業物聯網是一大重點,而近年由工業4.0帶動的製造業升級運動有了5G的加值,發展前景可期,資策會智慧系統研究所副所長馬進國解釋,藉由感測大數據,建構監控、生產計劃、分析及預測等模組,讓工廠管理更智慧更簡單,可隨時隨地觀看工廠的稼動率、加工狀況等,讓管理者即時化、可視化與有效化管理所有生產資訊,提升經營效率,實現智慧工廠最終極目標。
透過IIoT感測模組整合至零組件廠,並提供相關Domain Knowledge與整機廠連結,輔以AI建模等工具,快速變更設計及生產製程,以符合目前更短的產品生命週期,加速智慧零組件與智慧機械整合與開發速度。應用5G技術與AR/VR,導入現場即時故障排除,並建構預診斷機制,改善目前售服與維修成本。而這些目標事實上需要更多時間逐步達成,馬進國不諱言,5G產業應用要比氣長,不像B2C可以很快導入,即時看到成果並帶動營收,未來二~三年基本上都是醞釀期。
5G技術與垂直產業的發展願景,現階段還面臨許多挑戰,林炫佑進一步指出,目前缺乏可有效提升投報率的案例,垂直領域廠商尚未將5G研發範疇,5G與當前各種垂直領域設備之相容性與互通性待驗證,垂直領域廠商需與5G營運商或新創公司展開新的合作模式,採用5G與有線連線對部分垂直領域差異性尚不明顯,5G垂直應用將與外部資源連線,垂直領域卻乏專家確保資訊安全及數據保護。
專網推動應提升產業競爭力
5G產業應用不僅是傳統的B2B,更可能是B2B2C或B2B2X,所以也興起企業專網的發展熱潮,又帶動專用頻段的需求,包括英國、德國、日本、瑞典都劃設專用頻段供產業應用,希望此舉能有助5G時代的產業發展。英國將1.8GHz與2.3GHz作為Local Shared-Access使用,3.8~4.2GHz作為Local Private和Shared網路使用,農民、工廠、商業園區、公園可申請。德國也保留3.7~3.8GHz作為企業專網頻段,BNetzA根據需求分配給申請者,Volkswagen、Daimler、BMW、Siemens、Bosch等皆有意申請。
專網專頻在台灣也引起廣泛討論,不久前傳出政府有意比照德國、瑞典,保留3.7~3.8GHz中100MHz做為企業專網頻段,造成電信營運商大動作反彈,認為此舉對花大把資金取得頻譜的營運商不公平。因此,10月底交通部對電信業者承諾,企業專網專頻預計三年後才開放申請、且必須先申請一年實驗計畫,企業專頻頻譜使用「有價」,單位成本需與電信業者取得5G頻譜接近;此外,申請專網的企業須提出事業計畫書、每三年檢討頻譜使用效率。
而使用頻段則不是3.7GHz的熱門頻段,改至5G第二波釋照的4.4~5GHz頻段。行政院科技會報執行秘書蔡志宏表示,有關5G專網,未來公私單位都可提出申請,若是企業界要使用,則要看專網運作的範圍。行政院對5G專網專頻的政策指導方向會由行政院長於12月10日5G頻譜競標前後親自拍板。盼依然是以專業為依歸,同時顧及台灣資通訊、電信產業競爭力建構,以開放、自主、創新態度,並不自外於國際潮流為原則。
5G Open RAN成潮流
另外,5G時代許多應用與物聯網、人工智慧(AI)息息相關,因應網路對邊緣運算架構的需求,由大型電信營運商AT&T、中國移動、Deutsche Telekom成立ORAN組織,目的是解構目前以華為、Ericsson、Nokia主導的無線接取網路架構,Deutsche預估,以RAN建置成本占5G網路70%來看,Open RAN可以協助RAN成本節省50%,整體成本可以降低35%。
過去無線接取網路是由RAN架構以硬體的RAN設備與技術支援、技術服務組成,由於5G網路支援多樣化應用,網路朝向虛擬化、軟體化發展,工研院資通所副所長丁邦安表示,開放式網路架構可以將原來形同黑盒子的RAN解構再重組,供應鏈切得更細,除了射頻前端設備之外,與運算有關的設備不再使用專用設備,可以導入通用型的運算平台或伺服器,一方面也支援AI的運算與處理,一方面可以降低成本,達成系統簡化發展的目標。
除了ORAN以外,目前也已有多個組織投入RAN開放的發展,Fackbook在2016年成立TIP(Telecom Infra Project)號召500家廠商加入,以雲端原生模式解構電信基礎架構;開放網路基金會(Open Networking Foundation,...