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研華投資銳鼎20%股權 智慧工廠邁大步
為落實金屬加工與手工具領域的智慧工廠，日前物聯網廠商研華宣布投資銳鼎科技公司20%股權，藉此形成平台供應商與系統集成商的合作模式，並共同推動行銷，達到WISE-PaaS及Industrial Application(I.App)解決方案的銷售目標。集結銳鼎多年落地執行I.App的經驗，研華可望加速推廣Webaccess及WISE-PaaS平台。
圖 研華宣布投資銳鼎科技公司20%股權，藉此形成平台供應商與系統集成商的合作模式。
研華以現金投資銳鼎的20%股權，促使銳鼎成為研華在大中華及東南亞地區的合作夥伴，採取平台供應商與系統集成商之上下游協同共創(Co-Creation)模式，共同推動金屬加工及手工具領域的智慧工廠。
合作的下一步，即是透過共同行銷來銷售WISE-PaaS與I.App解決方案，同時結合銳鼎在金屬加工及手工具工廠的多年製造執行系統(Manufacturing Execution System, MES)開發、系統集成之經驗，搭配研華的工業4.0解決方案、WISE-PaaS物聯網雲平台，提供模組化的服務，使其降低門檻及成本而能快速導入市場。
銳鼎科技董事長游祥鎮表示，思考如何將MES透過演算法的指揮系統落實開發，以及AI的應用方向發展，提出應對方案均是迫在眉睫；有鑒於業界快速的變動，産業間相互合作是面對動態變化最好的方法。
加速打造邊緣智慧應用 整合/開放/多元為關鍵
邊緣運算市場需求大增 將成IoT主流架構
傳統物聯網系統架構，多半將資料直接上傳至雲端，經過運算、分析後，再下達指令給終端設備，或是將分析結果呈現在終端使用者眼前。然而，隨著物聯網應用範圍越來越大，越來越多的終端設備，造成資料快速累積，龐大的資料通通上傳至雲端，不只浪費了雲端資源，也影響資料處理效率。
舉例來說，一個偵測空氣品質的感測設備，在偵測到污染物，如二氧化碳、PM2.5等超過標準值時，會跟換氣設備連動，改善現場的空氣品質。如果這類設備的安裝數量擴增，代表雲端需處理大量資料，並進行邏輯運算，才能決定是否啟動換氣設備，這將對雲端造成負擔。
客戶當然可以藉由增加伺服器的方式，提升雲端的運算能力，但問題是當運算需求變得複雜時，雲端的運算能力必須是幾何倍數的成長，才能滿足物聯網的資料處理需求。因此，比較有效率的做法是讓邊緣端負責資料處理、設備管理、連網等基礎工作，而雲端則負責動態學習，對邊緣端的運算結果進行大數據分析，持續修正資料處理的邏輯、異常判斷、標準值等。
因此，研華推出邊緣智慧伺服器(EdgeIntelligence Servers, EIS)並受到市場的廣大迴響。且根據IDC調查報告，至2019年IoT所建立的資料，有45%的儲存、處理、分析會發生在邊緣端及其所建構的網路上，透過EIS進行初步分析工作，減少雲端運算資源運用，進而提高效率，將成為未來物聯網傳輸架構的主流。
軟硬整合實現一次到位解決方案
因應IoT邊緣運算的需求，研華EIS涵蓋軟硬整合解決方案，包括嵌入式無風扇電腦、WISE-PaaS/DeviceOn設備維運管理軟體及預整合微軟Azure雲端服務。
考量到物聯網應用的獨特性，研華在開發邊緣智慧伺服器時，以開放、多樣化為核心精神，從硬體到軟體都提供各種不同選擇，希望能滿足IoT 系統整合商的多元需求。首先從硬體端來看，EIS系列提供3種不同類型的嵌入式無風扇電腦，涵蓋不同體積大小、接口種類、及運算處理能力(即CPU)，方便物聯網SI依需求做選擇。其次軟體端，EIS預載了WISE-PaaS/DeviceOn設備維運管理軟體，透過介面的簡化與優化設計，全面提升物聯網終端設備的管理效能。
WISE-PaaS/DeviceOn設備管理維運軟體套件, 提供不只針對操作系統上的管理，設備系統硬體和I/O狀態監控，和確保受管理的週邊系統能24小時正常維運，其中遠端監控及管理、軟體更新(OTA)、更資料與系統保護功能的集中式安全管理等功能降低管理維修人員的工作負擔，創造出全新的智慧化設備管理型態。
第二是WISE-Agent中介軟體，協助進行設備資料的搜集與格式整合。WISE-Agent支援各種工業通訊協定，可以將底層感測器或設備的資料，整合成MQTT標準通訊協定，傳輸到WISE-PaaS平台。WISE-Agent也提供完整開發工具，包括SDK與範例程式碼，幫助SI更快落實物聯網應用的開發。而Azure雲端服務的整合，則讓SI不必煩惱資料如何上雲的問題，可以專注在App或儀表板的開發。
另外，研華也與第三方業者合作，提供各種不同功能的軟體模組，例如：資料備份與復原，客戶可依需求直接在WISE-PaaS Marketplace線上軟體市集加購。EIS就像一隻手機，SI可以透過不同的APP去強化它的功能，進而實現IoT在邊緣端連網、進行資料管理與分析的目標。
以EIS實踐設備預防性維護 維護成本/停機風險大減
透過研華EIS可以大幅簡化SI的系統開發過程，如此一來，系統整合商只要專注在「定義數據」這件事上，將物聯網的應用和需求，融入到開發情境裡，不必處理過多物聯網系統整合的問題，平均可以縮短50%的開發時間。
某半導體業者便應用研華EIS成功地發展出「設備預防性維護」機制。該半導體業者在轉型智慧工廠過程中，發現有些製程中的關鍵資料無法被蒐集，所以導入研華EIS解決方案，透過EIS在邊緣端進行數據的整合與管理、邏輯運算和流程處理，並針對機器和設備蒐集來的運作資料進行大數據分析，以而建立模型，在機器設備已屆使用期限前預先進行維護，結果維修經費降低60%、停機時間由1~3天縮減為4~10小時，連帶讓稼動率也獲得改善，大幅提升生產的效率。
除了半導體廠之外，傳產設備藉由導入EIS，實踐預防性維護，也能創造很大的效益。舉例來說，廣泛運用在各種工業領域的空氣壓縮機，若能藉由預防性維護來避免無預警故障或耗材未即時更換，就能幫使用者降低產線停擺的風險。
空氣壓縮機是一種藉由壓縮空氣，將機械能轉換為氣體壓力能的裝置，在工業上使用十分廣泛，例如用來升降搬運、輪胎充氣、清潔除塵、噴漆塗裝、真空包裝、切割等。
東正鐵工廠是台灣首屈一指的空壓機製造商，自行研發設計並生產空壓機，行銷國內外超過半世紀。由於意識到預防性維護的重要性，東正與研華合作尋求解決方案，針對該公司所生產的空壓機(主要是復式空壓機及螺旋式空壓機等常見機型)進行空壓設備資訊收集，透過物聯網平台將資訊送至邊緣伺服器和雲端進行運算和分析，因而可得知空壓機運作狀況和零件健康情形，而能透過「雲服務」事先通知空壓機經銷商及其用戶，進行即時維護或設備保修，避免因故障停機所造成的生產停滯。
在這個應用案例中，主要監控的數據包括空壓機的溫度、壓力、空氣、油、油氣分離濾清器及傳動皮帶、軸承等空壓機關鍵零組件之健康狀況，在故障發生之前即主動通知保修人員進行耗材更換。
由於研華在資訊收集、設備管理方面皆能提供完整軟硬體解決方案和平台，東正研發團隊透過與研華攜手合作，完成空壓機預防性維護雲端管理系統之設計，不但提升空壓機產品附加價值，引領業界潮流；且空壓機用戶也可享受到物聯網所賦能之工業4.0所帶來的種種便利。
本案重點為針對該公司所生產之空壓機進行機台狀況之資料採集與分析、並進行分析結果之可視化即時呈現和歷史資料庫之建立；廠商同時希望系統能透過電子郵件及Line等方式，發送空壓機警告訊息通知用戶和相關人員，並納入倒數機制，在耗材保修期將屆或產品使用壽命到期之前主動提醒用戶。
現場需要建置邊緣運算系統進行有效率之資料蒐集、分析，並將有意義之資訊傳送至雲端平台，以方便設備製造商和代理商了解設備狀況(用戶亦可選擇資料僅限於工廠管理單位得悉，不上傳設備供應商)。
由於螺旋式空壓機屬於較高階機種，本身具有數位控制器，只需透過一條線路連結控制器和電腦並透過無線/有線網路即可進行設備資訊收集；往復式空壓機本身沒有控制器，則必須加裝外掛式資料收集模組，再傳送到電腦進行判讀。
在這個案例中，採用了研華的EIS-D210邊緣智慧伺服器。該產品體積小巧、內建英特爾(Intel)Celeron N3350中央處理器，可擺放進客戶生產的螺旋式空壓機機台內部或外部配置，並透過Wi-Fi無線網路與空壓機控制單元建立連結、取得設備運作資訊。
除了Wi-Fi模組，EIS同時提供序列埠，用戶亦可選擇以線路連接控制器完成網路連線。序列埠同時可用於連接電表，取得電壓/電流/功率(KW)/瓦時(KWH)，傳送至電腦進行估算，可讓使用空壓機產品的用戶得知產品帶來的節電效果。
更重要的，每一台研華EIS-D210皆預建研華物聯網裝置管理平台WISE-PaaS/DeviceOn，不管客戶的機台設備及周邊裝置使用何種工業現場通訊語言，皆可透過WISE-PaaS/DeviceOn立即轉換為物聯網通訊格式，而能透過邊緣運算或雲端分析了解機台狀況並進行設備管理。WISE-PaaS/DeviceOn更提供各種豐富之API，可用來開發儀表板，針對資料運算分析結果進行可視化呈現，並產生客製化之訊息；強大的跨平台能力，透過雲端連結電子郵件或Line社群軟體應用程式，讓用戶走到哪兒都可輕鬆了解機台狀況，一目了然。
物聯網雖然不是新技術，卻是全新的系統架構，研華希望透過EIS邊緣智慧伺服器，協助系統整合商解決發展IoT時可能遇到的種種問題，讓SI能夠專注在自身專長領域，加速實踐物聯網邊緣智慧應用。
(本文作者為研華IoT嵌入式平台事業群產品經理)
研華VEGA-6300 8K影像系統榮獲2020年台灣精品獎
研華以VEGA 4K/8K系列編解碼技術領導之姿再創佳績，VEGA-6304 8K影像編碼系統獲「2020台灣精品獎」殊榮，對產品創新、設計和製造品質給予最佳肯定。此外，VEGA-6304今年也獲得全球最大的廣播電視展NAB評選為「The Best of Show」最佳8K編解碼技術之品牌廠商。
研華影像事業部協理馮敬德表示，VEGA-6304 8K/UHD實時編碼平台，為全球第一台便攜式解決方案，擁有8K超高清畫質，每秒60幀的流暢畫面，結合10bit 4:2:2廣電等級色彩編碼技術與超低功耗特點，提供8K硬體與編輯軟體一站式解決方案，提供系統整合商與使用者專業且隨插即用的8K影像方案；今年法國電視台FanceTV與寬頻公司Orange合作，研華受邀為8K編碼主要技術夥伴，並成功於六月法國網球公開賽事上，透過8K技術和5G網絡，實現100小時以上的直播，提供觀眾身歷其境的體驗，也將導入應用於2020年的東京奧運賽事上，把娛樂享受放到最大。
馮敬德進一步說明，串流影音平台的蓬勃發展顛覆產業，8K攝影機和顯示器投入生產，我們正處於8K/UHD的技術發展階段，並致力加速8K視頻時代與8K技術的普及，進而與合作夥伴共同建構8K產業生態系。
另一方面，我們也察覺8K技術對醫療升級意義重大，8K的清晰度能讓醫生縫合更精密的血管與神經，迄今無法想像的手術，都有可能執行，加上3D裸視等顯示技術，影像解析度大300倍，不僅能處理主要神經血管，連細小的神經與血管都能縫合，病患也減少了一半以上的出血率，因此我們聚焦醫療影像解決方案，積極攜手醫療夥伴提供貼近醫療市場需求，去年成功將4K 3D的醫療影像處理與編碼解決方案導入醫療設備，協助提升醫療品質，未來也將協助8K影像技術導入精準醫療升級的目標。
研華近年積極打造物聯網全球產業生態鏈，希望藉由共創模式與產業生態夥伴協力提供完整的行業解決方案；在4K/8K 與5G產業與技術基礎發展，加速推進與夥伴間共創方案成形，以發展4K/8K在醫療、物聯網、AI、自動駕駛、智慧城市等產業應用，以滿足更多物聯網創新服務需求。
克服IIoT資料大漲挑戰 運算/雲端方案各顯神威
資料量暴漲 高效運算方案需求殷切
賽靈思工業、視覺、醫療及科學(ISM)市場經理翁羽翔(圖1)表示，工業物聯網以及醫療物聯網領域的資料呈爆炸性成長，每天產生2.5 Exabytes的資料量，而全球90%的資料在過去兩年中產生。在資料產生如此迅速的情況下，像是隱私、資訊安全性、數據處理的延遲和反應能力、資料管理的成本(傳輸、儲存、處理)，以及可靠的網路連結等疑慮也逐漸浮現。
圖1 賽靈思工業、視覺、醫療及科學(ISM)市場經理翁羽翔表示，工業物聯網的資料呈爆炸性成長，發展工業物聯網的業者需要一套全方位的解決方案。
簡單來說，在工業物聯網、智慧製造等應用場景當中，雲端越來越無法負荷需要大量且即時的傳輸與運算需求，加上並非所有的環境都有強大的網路連結，雲端運算的效益在這樣的情況之下將會大打折扣。
因此，邊緣運算便應運而生，以補足雲端運算的缺口，降低資料傳輸、儲存與處理的成本。另外，當企業獲得的資料越來越多，隱私問題也隨之受到更多關注，而這與資料安全性密不可分。資料的安全與否可能隨著時間而變化，即使現在是安全的，但隨著運算能力的增長和駭客技術的精進，安全性也會隨之減弱。
也因此，發展工業物聯網的業者需要一套全方位的解決方案。為此，賽靈思旗下的Zynq SoC產品系列提供完整的解決方案堆疊，透過提供安全的連接、控制、線路、軟體與AI，輔以產業生態系中廣泛的專業技術來協助客戶開發所需的產品與應用；且該產品還提供一個共通的嵌入式平台，具備FPGA的可編程性且能同時支援IT與OT的需求，在設計時就將安全性納入考量。
另外，賽靈思也針對工業電腦提供加速解決方案「Alveo加速器卡」，其具備低延遲優勢，能優化所有作業負載並適應不斷變化的演算法，可輕鬆應用於雲端與在地(On-premise)部署，適用於機器人運動規劃、資料庫卸載、動態錄影與影片分析、基因體分析等應用。
同時，賽靈思也整合雲端框架，提供雲端與邊緣協作的AI平台。其中包含整合AWS Greengrass框架並透過鎖定更強大的嵌入式設備，將應用從雲端移到邊緣以提供低延遲、低功耗但高效能的邊緣AI。
翁羽翔指出，隱私、資料安全、資料管理和運算效率是ISM領域普遍考量的問題。隨著物聯網時代的到來，企業若能妥善運用資料將為他們帶來許多優勢，也能大幅提升營運效益。為此，該公司在工業領域的戰略核心，便是協助客戶有效地運用資料，實現更精準的診斷、決策結果。因此，該公司運用邊緣AI針對客戶的問題痛點提供運算資源，除了能夠降低功耗、提升效能與效率外，在沒有網路連線的情況下也依然能正常運作；並兼顧軟硬體升級，透過靈活應變的解決方案協助工廠延長其資產的壽命，進而提高投資報酬率。未來該公司也將持續致力於提供客戶高效能、高穩定度、低延遲、低功耗並兼具安全性的解決方案。
確保資訊保密 私有雲方案需求增
另一方面，因應工業物聯網衍生而來的資訊處理、保密需求，研華科技則是以旗下「WISE-STACK解決方案」應戰。研華科技工業物聯網事業群副總經理蔡奇男(圖2左)表示，近期發現產業客戶對於保護自身的產業專屬知識(Domain Knowledge)或是隱私需求大幅提升，因而提出能夠做到資料保密的完全私有雲環境的WISE-STACK解決方案，亦即將整套研華WISE-PaaS物聯網雲平台搬到私有雲環境中，讓客戶在享受公有雲服務的同時，也能擁有私有雲的保密，協助客戶輕易進行在地部屬。
圖2 研華科技工業物聯網事業群副總經理蔡奇男(左)表示，客戶愈來愈重視自身產業專屬知識(Domain Knowledge)、隱私的保護，因此對私有雲方案需求明顯增加。
WISE-STACK是研華科技旗下的私有雲解決方案，其為高整合度的系統，可提供完整的雲端體驗和開發工具，具備端到端的安全功能，確保客戶數據和AI模型的安全性與隱私；且該產品經過嚴格的設計和測試，可滿足需彈性擴張、高數據吞吐量的AIoT應用。該產品還可無縫整合所有WISE-PaaS服務，使工廠、製造業者等可更輕鬆的實現工業物聯網規劃。
然而，隨著數據量與日俱增，除了增加邊緣強化方案之外，落實「資料分流」也是確保數據隱私的一項重點。
銳鼎科技黃茹鈺總經理指出，為落實數據保護，未來業者須朝「資訊分流」發展，也因此，混合雲可說是必然趨勢。如同前面所說，通常業者須保密的資料多是自身的產業專屬知識，像是客戶資料、製程機密參數等，這些數據是拓展生意版圖的重要命脈，可存於私有雲之中；而至於訂單時程、機台運作狀況等資訊，則是可上傳至公有雲，不僅能讓合作夥伴或是客戶清楚了解目前的運作狀況，也有助於決策判斷。
蔡奇男則進一步說明，目前工業領域的業者、製造業者等近來對於私有雲的需求明顯增加，不過隨著數據傳輸需求日益增加，未來業者勢將朝公私有雲混合(也就是混合雲)的方面發展。如上所述，目前業者需要私有雲的原因在於確保隱私、保護自有的行業專屬知識，但是當企業發展到一定規模的時候(中大型企業)，其數據開始須和外部合作夥伴進行整合或連結，以發展更多服務時(如遠程診斷或設備維運)，就必須將資料上傳至公有雲。換言之，未來趨勢將以混合雲為主，因此研華不僅擁有WISE-STACK解決方案，同時還具備WISE-PaaS架構可支援混合雲應用。
因應未來工業物聯網發展，蔡奇男表示，行業專家的系統整合商(Domain-focused Solution Integrators, DFSI)是協助產業躍向物聯網下一階段極為關鍵的要素之一，更是工業物聯網市場中價值貢獻度最高的一環；他們不僅能協助終端客戶建置、維運系統，更得熟悉如手工具、工具機、廢水處理等各專業領域需求。因此，該公司近幾年不僅加強與行業專家系統整合商的密切合作，更以少量投資方式，積極育成行業專家系統整合商。
總結來說，隨著工業物聯網加速發展，資料呈現爆炸性的成長，也因而衍生運算、隱私等難題。為此，半導體業者和工業電腦也加快布局腳步，透過全面、完整的軟硬體解決方案，以克服上述挑戰。
ML應用遍地開花 GPU大舉進軍IPC產業
研華/NVIDIA合作 打造從雲到端解決方案
在本屆Computex展期間，許多工業電腦相關領域業者均發表支援機器學習功能的產業用運算解決方案，例如全球工業電腦龍頭研華，為滿足物聯網與人工智慧時代，各種嵌入式裝置對運算力的需求，宣布和NVIDIA結盟，共同提供從端到雲的AI解決方案，將人工智慧與物聯網中的各項技術及智能系統結合，落實AIoT的高運算表現。
研華工業物聯網事業群總經理蔡淑妍表示，研華近年來聚焦物聯網行業方案發展，累積許多行業專注知識與需求，設計符合各行業應用的工業系統平台。研華加入NVIDIA的Jetson技術生態圈，恰好補足研華於AI邊緣運算領域的應用，進而打造全球首套Jetson Nano行業專屬邊緣端運算電腦平台。
研華以硬體系統開發能力為基礎，推出全球首套基於Jetson Nano硬體平台的邊緣端運算系統平台MIC-710IVA，此舉將促使研華與輝達共同搶攻人工智慧邊緣運算(Edge AI)於智慧城市監控市場領域。該系列展品已於2019年3月在美國舉辦的GPU技術大會(GTC 2019)首度登台，與NVIDIA全新的Jetson Nano同步亮相。
而在雲端資料中心方面，研華長期以來在雲端伺服器端採用NVIDIA的GPU，打造專屬AI推理和深度學習GPU伺服器。研華所推出的超高密度運算GPU伺服器通過輝達Tesla T4測試(NVQual)，儘管在1U機箱內放置5張GPU卡，還是能排除GPU運算時所產生的熱當問題，以維持GPU資料處理功能，保持絕佳的網路靈活性。
使用NVIDIA GPU卡的伺服器能滿足大數據時代下AI深度學習需求，特別是視覺影像辨識在智慧工廠如工業視覺檢測設備(AOI)、智慧交通如車流辨識、智慧農業與醫療影像等應用。
蔡淑妍最後補充道，邊緣智慧、高效能運算，將是落實AI應用的最後一哩路，因此研華與輝達成為合作夥伴後，將更積極向全球展示人工智慧從端到雲的應用，一同聯手協助企業將AI落實在智能製造、智慧交通，以及各式智慧城市應用上。
凌華看好GPU邊緣運算商機
在工業電腦領域同樣享有盛名的凌華，在本屆Computex期間同樣主打基於GPU的運算解決方案。NVIDIA EGX平台將一系列凌華和NVIDIA AI技術，與來自Mellanox和其他供應商的安全、網路和儲存架構功能相結合。在全球最大規模的產業中，包括智慧製造、醫療保健、航太和國防、運輸、電信和城市，許多公司透過凌華科技的邊緣AI解決方案，迅速且安全地從邊緣到雲端部署AI。
凌華科技在本屆Computex期間發表的解決方案包含邊緣伺服器、AI NVR、交通管理、機器人控制器等邊緣裝置。凌華的邊緣伺服器採用Tesla GPU，是電信級的多用途高擴充性邊緣平台，可提供營運商及其客戶運用NVIDIA的先進GPU技術快速建構和服務。
AINVR則是精簡型的多通道AI NVR，採用NVIDIA Jetson Nano技術，尺寸、重量和功率(SWaP)皆符合公共運輸和門禁管制的身分偵測和自主追蹤需求。
DLAP-201-JT2則是一款整合NVIDIA Jetson TX2的邊緣運算平台，可加速物體偵測、識別和分類的深度學習工作負載。可應用於即時分析交叉路口的交通流量，實現交通管理優化、改善智慧公車服務、加強安全監控，並實現更多智慧城市和智慧製造應用。
M300-Xavier-ROS2則是無風扇機器人控制器，運用NVIDIA Jetson AGX Xavier伺服器等級效能，實現自主移動機器人(AMR)的自主導航。
宸曜發揮機構設計實力 雙GPU散熱不成問題
工業電腦業者宸曜科技也在本屆Computex展出多款以GPU為核心，可支援機器學習的硬體解決方案。
事實上，百度的阿波羅開源自動駕駛計畫，就是採用宸曜的Nuvo-6108GC車載運算設備，基於該款設備的開發經驗，宸曜推出全球首款兼具工業電腦和車載應用設計，並支援雙GPU的人工智能平台Nuvo-8208GC(圖1)，專為搭載兩組高階250W NVIDIA GPU圖像顯示卡的需求而設計，它在浮點運算(FP32)中可提供高達28TFLOPS的超強GPU運算效能，特別適用於當代尖端的GPU加速邊緣運算科技，比如自動駕駛、視覺檢測、即時臉部辨識與移動監控等應用。
圖1 宸曜推出可搭載兩張GPU板卡的嵌入式運算設備，可做為自駕車的大腦。
於人工智慧平台方面的新品尚有Nuvo-7164GC與 Nuvo-7166GC，其為強固型嵌入式工業等級的AI推理人工智能平台，專為語音辨識、影像和圖形識別，以及電子商務推薦系統等高階推理運算應用而設計。Nuvo-7164GC與Nuvo-7166GC支援 NVIDIA...
研華舉辦嵌入式設計論壇備戰AIoT新勢力
研華公司近日在物聯網園區以「備戰AIoT新勢力、搶攻轉型大商機」為主題，舉辦2019研華嵌入式設計論壇。會中除展現研華新一代物聯網與嵌入式解決方案，也邀請到台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋親臨現場，以及Intel，以AI開發者角度與人才培訓等不同角度，分享最新研華在AI解決方案的佈局及台灣產業的商機。除此之外，今年更邀請台灣10家策略夥伴包含東正、聯合再生能源、奕瑞科技、日威、鐵雲等夥伴整合研華WISE-PaaS 軟體平台展示垂直領域應用。
研華台灣區營運處副總經理林其鋒指出，今年為研華舉辦嵌入式設計論壇的第十年，研華過去專精於硬體及平台事業，而近年來更由組織內部向外推進轉型動能。最新的研華AI解決方案更從模組到軟體，人工智慧的第一階段發展至深度學習技術可讓AI辨識準確率從以往的70%大大提升至99%。而在AI技術逐漸成熟，研華了解在這樣巨大變化的科技浪潮，集結眾人之力解決眾人之痛點才能引領企業進入下一個浪潮！因此，企業只要有轉型的決心，研華絕對是幫助台灣企業轉型到更高的價值鏈最堅強的夥伴！台灣人工智慧學校陳昇瑋執行長對此亦表示，人工智慧泛指能讓電腦能智能運作方式，台灣目前處於第三波人工智慧階段，也就是著重機器學習及深度學習。而人工智慧能完整落地邊緣運算絕對是很重要的關鍵，這也正是研華的強項。
為因應AIoT世代來臨，在本次活動中邀請各產業專家分享最新AI趨勢與技術，並透過策略夥伴及系統整合商現身說法與研華的合作模式，並發表研華AI邊緣運算軟硬體整合方案。其中，研華推出首款 VEGA-300邊緣人工智能加速卡，搭載Intel最新Movidius Myriad X VPU及OpenVINO工具包，並整合研華獨家開發的Edge AI Suite軟體，提供最佳效能功耗比的AI邊緣運算解決方案，VEGA-300系列提供M.2及miniPCIe主流介面，客戶可快速整合至其嵌入式平台應用，加速應用於視覺領域的邊緣推理計算，包括無人機、醫療診斷、零售等領域。此外，本次活動也邀請了鐵雲科技與宏遠興業等夥伴，分享AI在影像監控、防闖，以及傳統紡織廠的AOI等落地應用案例，與產業對接！
迎接萬物互聯時代到來，物聯網技術與應用為近年產業熱門議題，而2020年預估為全球5G正式商轉年，未來物聯網的預期聯網規模將大幅超越過去的人聯網，每平方公里網路節點甚至高達100萬個。低功耗廣域網路(Low Power Wide Area Network, LPWAN)具有長距離、低耗電量、易佈建特特性，將是早期應用落地的切入點。為符合不同應用及平台需求，研華提供各種NB-IoT解決方案以協助各種物聯網應用的開發，在快速布建需求下，研華提供M2.COM規範，配搭豐富的I/O 與Arm Cortex-M4 CPU的WISE1500無線模組系列產品，達到數據安全與有效延長電池壽命。同時亦專注於端到雲的整體解決方案，提供包含Arm與x86平台的物聯網閘道器，可配搭研華嵌入式無線模組，以滿足不同市場無線需求，並提供不同的開發套件與串接Arm Pelion雲端服務，讓客戶可以快速架構產品與案件，以驗證其應用進而遠程管理所有設備。
專訪資策會智慧系統研究所所長馮明惠 跨域共通平台推動製造業升級
傳統中小型製造業者，在科技發展的腳步下，是十足的弱勢族群，不僅製造方法落後、效率低，對於生產資訊的蒐集與經驗累積，都極為土法煉鋼。工業4.0智慧製造的內涵，非常重要的精神就在於少量多樣的彈性化智慧生產，此也契合中小型製造業生產模式。然而，資源相對缺乏的中小企業在導入新興資訊科技的過程中相當無助，政府與法人的協助更加重要。
跨領域合作為王道
物聯網的興起正式推動資訊科技產業的第三波變革，資策會智慧系統研究所所長馮明惠表示，從四、五十年前第一波以PC為主的資訊硬體到第二波的App經濟，近年走入全聯網時代，裝置多了感應、通訊、控制甚至分析的功能，於製造業就是提供製造設備單機、產線、整廠的聯網，然而推動的真正關鍵成功因素必須兼顧深度與廣度，除了整合水平領域的資源建立具互通性的平台之外，也要深入垂直產業的領域知識，建立夥伴關係，以共享、共創的精神發展平台，最後發展適當的商業模式，讓解決方案可以實際運作、持續成長。
資策會系統研究所長期發展資訊軟體技術，在智慧製造的推動上，馮明惠強調，為建構工業物聯網完整價值鏈，開發公版聯網平台NIP EI-PaaS核心技術，運用共同的網路、管理等模組，設計可視化的分析平台，將重要的生產訊息簡易呈現，並具備完整的管理功能，物聯網雲平台是智慧製造生態系統的骨幹，可以協助台灣製造業快速的邁向智慧製造。
摒棄過去單兵作戰的思惟，為了解決物聯網應用破碎化的難題，馮明惠強調，該平台發展的過程中，為了擴大技術廣度，網路安全功能與該會資安所合作，領域知識與數位所合作，硬體技術與工研院資通所合作，產業應用則與研華一起，共同發展NIP EI-PaaS平台。為了深入垂直產業，也與手工具公會、機械公會、工具機公會等攜手，完成平台的共通性與垂直領域深化。
按部就班推動產業轉型升級
另外，資策會系統所為提供機台、設備連網，也發展了機台聯網閘道器軟體Chameleon，專門用於連接產線PLC設備並將資訊回傳至後端資料庫，大幅降低生產資訊取得門檻，更新、自主維護容易。結合物聯網雲平台，協助在產線上的業者進行轉型，包括擁有產線的製造業者與產線設備供應商，從生產面與設備面同步進行提升與轉型。總結發展的過程，深入領域知識並進行跨領域結盟才能真正發現產業需求，透過不斷地溝通、分工與合作的手段達成預期的目標。
在平台就位之後，產業轉型升級之路才要正式展開，馮明惠說明，包括人才培訓、提出廠商投入誘因如補助也很重要，而嚴謹的推動步驟包括：前期的技術研發，提出產業可用的解決方案；第二步是發展試行場域，並組織產業聯盟，以打群架的概念，讓更多志同道合或有共同需求的廠商可以導入；再與策略合作夥伴建立可營運的機制，讓政府科專計畫可以商業化，並且建立可獲利的商業模式。
前述步驟可以說是加速階段，如果能夠順利推展已是成功模式，接下來就可以大幅發揮產業轉型效益，正式進入起飛的階段，馮明惠說明，第五個步驟就是產業鏈(Eco-system)的發展，包括產業上下游與產業群聚，可以發揮產業成長綜效，至此產業轉型可以宣告成功。最後一個階段是發展產業標準，將產業實力進行大規模的擴散與輸出，若能成功推展有機會建立產業典範，只是就目前看來還有很多值得努力的地方。
持續發展平台/連網/運算技術
物聯網時代垂直領域是技術應用主要的對象，所以深入了解領域需求，而且尊重該領域的專業是一大重點。展望未來，馮明惠說明，台灣有很好的霧端或邊緣(Edge)端的技術，如何在與領域需求結合的前題下，透過邊霧運算，讓裝置的價值更為凸顯，雲霧協作非常重要。另外，物聯網本身是一個龐大的網路，在5G的架構下，大規模物聯網通訊與低延遲、高可靠度的通訊技術是各界現階段發展的重點，著名的「電車難題」就需要低延遲網路與高效能運算技術合作解決，也是系統所接下來主要的任務之一。
未來高效能運算技術像是「量子電腦」已經有很多研究單位投入，系統所會結合平台與運算技術，配合長期以來公部門，包括中央部會與地方政府的支持，提供國內產業發展所需的解決方案，持續協助國內產業升級。
資策會智慧系統研究所所長馮明惠表示，物聯網平台NIP EI-PaaS，與水平、垂直領域專家合作，完成共通性與垂直領域深化。