- Advertisement -
首頁 標籤 邊緣運算

邊緣運算

- Advertisment -

意法揭2020十大科技新趨勢

2020年CES展已在上個月圓滿落幕,消費電子展不僅展現大量的創新概念和原型設計,亦是一個可以探索創新動力,以及引領未來科技的發展方向。意法半導體(ST)表示,2020是一個新十年的開始,對於未來十年改變人類生活的產品來說,2020年將是影響深遠的一年,因此分享未來十大新趨勢。 首先為現實世界中的預測性維護應用,過去十年見證預測性維護興起。因為機器學習的出現,預測性維護能夠預測故障並建議更好的維護計畫。不過,2020年對於預測性維護應該是具有象徵意義的一年,因為開發預測性維護解決方案將變得越來越容易。例如,工程師可以買到開發板,幾分鐘後就可以開始編寫配套應用,而無需擔心雲端安全問題、伺服器農場或運算傳輸量。關於預測性維護,製造業者不再只是考慮,而是在積極地實現。 至於邊緣機器學習,過去十年,機器學習需要大型的伺服器、複雜的模型,還有罕見的專業團隊,其需要投入大量的時間和資源。如今,機器學習可以放入動作感測器中,而且該公司將會在邊緣裝置中看到更多的智慧功能。邊緣運算永遠不會取代雲端運算,但可以快速完善雲端運算的功能。透過在感測器內創建決策系統,工程師可以優化資源,節省大量能源和時間。 而談到數據科學,缺乏數據和缺少數據科學家是阻止機器學習應用的主要障礙之一。建立神經網路需要乾淨、準確和巨量資料,這意味著始機器學習普及的前提是需要大量可自由使用的資料。然而,意法半導體的合作廠商,如Cartesiam,正進而從另一個角度解決此問題,使用一種能夠在同一嵌入式系統上執行訓練和推理運算的系統來代替資料科學家。 隨著Sub-G網路的普及以及5G到來,嵌入式裝置連線互聯網變得越來越容易。人們將會看到更多的基礎建設,以及更好用、更便宜的聯網方案。現在開發這些解決方案變得更加實際,而且不需花費太多成本。即使是新創公司也計畫使用LoRa、Sigfox或其他的Sub-G網路。因此2020年意法半導體推出STM32WL以因應此一趨勢。 至於資料安全要求將更加嚴格,過去曾有評論家表示IoT為「威脅之網」(Internet of Threats)。但在走完一段長遠路程後,企業更加明白保護嵌入式系統、資料資訊及更新機制的重要性。隨著消費者提出更嚴格的網路攻擊防護需求,意法半導體預計企業將會更加地保護產品的資料安全。幾年前,資料外洩只是一種幾乎無間接負面影響的教育學習,當今,此為一場公關噩夢,可能危害公司利益,甚至危及生命安全,而STM32Trust正是ST提供合作夥伴保護嵌入式系統的方法之一。 另一方面,區塊鏈是過去十年出現之具有重大意義的熱門技術之一。不過,企業現在開始意識到,這些系統的用途遠不止於貨幣。透過IOTA和X-CUBE-IOTA1等專案,ST看到整個科技界都在利用分散式帳本技術來促進機器間的通訊,尤其是IoT節點間的通訊。目前該專案本身進展順利,2020年資訊傳播方式可能會發生變化。 在很長的一段時間裡,嵌入式系統是有幾個按鈕的黑盒子,如今,變成征服新產業和新應用的人機互動式系統。這也導致產品的成功對易用性的依賴程度越來越高,開發人員往往需要在圖形化使用者介面上花費很多時間。意法半導體TouchGFX等解決方案的出現讓使用者介面設計相較從前要簡單很多,同時最新的優化設計讓低功耗微控制器(MCU)也能支援60 FPS的動畫,以及多種顏色和細節。 電動汽車的售價越來越便宜,某方面歸功於ST研發的SiC元件。然而,崛起於2019年的更高效、更實用的充電器市場,2020年應會全面爆發。假設電動汽車充電器無處不在,城市街道到處都是充電樁,且家裡安裝也不用花太多的錢,電動汽車續航問題將會成為歷史。正如Enel X於2020年CES中所展示的應用,ST最新IGBT產品有助於創造出更高效的充電系統。 此外,意法半導體與重點大學合作,在未來工程師教育方式上發揮作用。如為了讓學生更快速地掌握控制系統知識,加州大學洛杉磯分校(UCLA)的教授Kaiser示範一個價格適中,而且每個學生都能買得起的旋轉倒立擺實驗平台。ST亦展示如何用透過無人機套件幫助學生瞭解嵌入式系統。隨著教育工作者為未來十年的熱點應用培養人才, 2020年將繼續上演大規模的教育學術創新。 回顧過去十年,嵌入式系統真正觸及人們的生活。從監測心率的智慧手錶,到追蹤運動量的健身手環,再到看護銀髮族的跌倒偵測器,嵌入式技術為人們帶來實質益處。2020年應該會讓此一趨勢崛起,未來十年可能提升生活品質。嵌入式電子產品正在從小工具變為對人們生活有深遠影響的智慧產品,而且在機器學習的協助下,人們可以獲得有關如何改善健康、減輕壓力、安全駕駛,以及如何用心交流的資訊和建議。2020年將提煉我們從過去十年學到的知識經驗,並開始應用,使其更有意義。
0

Socionext/鴻海/Network Optix共推邊緣AI智慧應用解決方案

Socionext與全球智慧製造商鴻海及提供創新影像管理軟體(Video Management Software)的Network Optix合作。此款伺服器內建24核心ARM Cortex-A53 SoC,充分發揮ARM處理器在多核心處理和節能的性能。新系統基於人工智能神經網路訓練模型支持邊緣運算、智慧能源、物聯網(IoT)和即時數據分析等不同情境的應用,亦可布建於智慧製造、智慧零售、智慧醫療等產業。 鴻海S次半導體事業群系統晶片與解決方案事業處副總劉錦勳博士表示,Socionext多年來一直是鴻海可靠且值得信賴的技術合作夥伴。在 BOXiedge 的產品布局上與Socionext技術整合,並使用Network Optix的Nx Witness VMS。透過串聯服務產業生態系(Ecosystem)來創造加乘效果,為ARM伺服器市場提供更具價值的軟硬整合型解決方案。 Socionext和鴻海攜手開發BOXiedge是一款高密度運算、無風扇且高效能的邊緣伺服器,其尺寸僅為200mm×200mm(1U),一般使用下僅消耗30W功率。 BOXiedge是工業互聯網AI應用的選擇,因其內建有AI加速卡能提供超過20 TOPS的算力,在物件偵測與分類方面具有出色性能,同時也支持主流的Caffe和TensorFlow等AI軟體開發框架,因此不需要額外的學習時間即可快速上手。為了支持更多的影像處理與即時監控計算等應用,鴻海在BOXiedge伺服器將預載Network Optix的Witness VMS,將可立即支援市面上多款網路相機(IP Cam),提升整體工作效率。 BOXiedge邊緣運算伺服器採用具快速處理能力的Arm-based CPU。除內建高算力的AI加速卡外,同時結合Network Optix的Nx Witness VMS影像管理軟體系統,強化影像監控的即時處理能力與管理;Nx Witness VMS可即時進行多個影像平行輸入處理,並提供許多強大功能且簡易的使用者介面,供使用者來檢視和管理多個輸入 IP 影像串流。Nx Witness...
0

瑞昱於2020 CES展示通訊網路/多媒體/消費性電子晶片解決方案

瑞昱半導體(Realtek)於2020 CES展示全方位通訊網路、多媒體及消費性電子晶片解決方案,包括省電的2.5G乙太網路解決方案(RTL8125B/RTL8156B/RTL8226B) 瑞昱第二代2.5G乙太網路解決方案耗電低(<700mW)、封裝小(6mm×6mm)、具備PCIe(RTL8125B)、USB(RTL8156B)、2500BaseX/HSGMII(RTL8226B)三種介面;主動降噪真無線藍牙耳機解決方案(RTL8773B系列)除保有聽立體聲音樂超低功耗的優勢外,更在耳機/免持模式下整合環境降噪(ENC)及混和式主動降噪(Hybrid ANC)的功能,大幅提升音效品質。此外,RTL8773B系列也支援音訊透通(Audio Pass-Through)、谷歌快速配對(Google fast paring)及語音助理等功能,協助客戶增添產品價值。 多系統營運商們(MSO)需要一個高度安全且可持續升級、開源共享的平台於實現IP化之潮流中提供優質影音服務。瑞昱半導體基於谷歌之安卓電視作業系統以及RDK聯盟所推出之RDK開源平台,推出一系列UHD機頂盒晶片方案,整合技術如多重HDR標準、最新高安條件接取(Conditional Access)以及先進數位版權管理(DRM)等技術,提供營運商們一個既多元又可靠的優質影音系統解決方案。除此之外,系列中的RTD1319/RTD1311更支援4K AV1解碼之機頂盒單晶片。該晶片亦支援華人區最重視的4K解碼技術AVS2.0,為同時支援東西方國家營運商之機頂盒解決方案。 瑞昱推出可支援人工智慧網路攝影具低功耗、高畫質、高運算效能的邊緣運算單晶片。該晶片具備本地邊緣端運算能力,無需雲端服務器協同,即可支援人形、人臉甚至多種物件同時偵測卷積神經網路(CNN)技術,且包含區域入侵、跨線警示、人員計數與移動追蹤等應用算法,是協助客戶快速導入量產的完整智慧網路攝影機解決方案。 該公司無線網路系統單晶片RTL8197F/RTL8198D/RTL8198F 內置高功率放大器,為一小尺寸、高度整合設計,並支援低功耗、高吞吐量、Wi-Fi EasyMesh等功能。 RTL8852A為瑞昱首顆802.11ax/Wi-Fi 6無線晶片,向下支援802.11ac,能強化網路的穩定性,提供高效率、高吞吐量無線網路應用,在密集環境下能支援更多用戶,同時具備新的流量控制機制,可降低功耗並延長電池壽命。高速無線上網解決方案能廣泛應用於無線路由器、網狀無線網路基地台等家用產品、無線網卡方案的機頂盒、智慧電視、智慧音箱、無線攝影機等消費性產品,得以實現智慧家居生活。 此外,推出包含物聯網控制、語音、影像功能的物聯網系列單晶片,內建語音audio codec、雙頻Wi-Fi/藍牙共存適配、LCD面板和專利式的短語音傳輸延遲功能、超低功耗可做電池供電應用、高規款支援1080p encoder的全球最小Wi-Fi IP cam單晶片。瑞昱全系列物聯網單晶片提供低功耗、小尺寸、高安全性等級,是整合全球物聯網生態系的解決方案。 RTL9075AA系列產品則是高埠數車用乙太網路交換器控制晶片,其整合100BASE-T1 PHY和1000BASE-T1 PHY,支援車用資訊娛樂和數據傳輸應用時的音頻/視頻橋接技術(AVB),以及用於先進駕駛輔助系統(ADAS)和自動駕駛應用的時敏網絡(TSN)。RTL9075AA系列產品同時也提供了1Gbps和5Gbps SerDes接口,並且支援PCIe上的單一I/O虛擬化(SR-IOV)的技術,充份滿足先進汽車電子電機架構的需求。 瑞昱RTD2851M為4K電視主晶片,RTD2893為8K升級晶片。兩者搭配、便成為完整的8K電視解決方案,內置8K60Hz AV1、VP9及HEVC解碼器,具備HDMI2.1 12GHz 8K數據流接收功能、8K的降噪、超解像度、以及各種8K畫質處理,可直推8K120Hz的面板,操作系統支持安卓電視Q系統,並內置谷歌遠場語音。基於RTD2893/RTD2851M的成套硬軟件內配置多工AI畫質處理的軟硬體,可同時進行各種不同目的的AI運算,為2020年8K AI安卓電視的選擇。 Cortina Access電信級10千兆AnyPON SFU及超級閘道器架構方案內置10G...
0

鴻海攜英特爾力攻Local 5G商機

5G商用將在2020年正式登場,其高頻寬、低延遲和大連結特性預計將帶動更多科技應用與差異化服務,而要實現靈活的創新服務,合理的部署和降低營運成本變得更加重要,為此,鴻海積極推動「Local 5G」方案,並攜手英特爾(Intel),透過其完善的邊緣運算工具,優化5G和人工智慧(AI)技術,加快產品開發時程。 鴻海科技集團執行副總裁特助王惠民表示,隨著5G時代到來,虛擬化基礎架構需要與邊緣智慧結合,以提供更靈活的創新應用/服務,而要如何降低營運成本以實現合理的部署便成為關鍵。以企業專網為例,企業專網若成功實施,代表將來布建網路的不一定就是電信運營商,而會是企業本身,因此,設備商須提供在價格/成本上都相當具有競爭力的方案,同時這方案還須整合各種5G Networking技術及運行AI應用,以實現各種應用服務。 鴻海科技集團執行副總裁特助王惠民(圖右3)表示,英特爾是鴻海重要的戰略合作夥伴。 要實現這樣高度整合、優化的產品,需要產業共同合作,為此,鴻海攜手英特爾,透過英特爾旗下關鍵技術和平台如OpenNESS、FlexRAN、OpenVINO、DPDK、QAT和FPGA等,共同開發5G、邊緣運算和AI產品技術。 據悉,在英特爾的大力支持下,鴻海第一代基於MEC的專用網路解決方案已有商業化布建和推廣,與英特爾在O-RAN的前傳介面標準的整合亦已完成,預期將可以加速Local 5G的商品化推廣。 另外,鴻海目前也正在開發第二代Local 5G邊緣解決方案,融合了接入系統與邊緣運算,同時也將AI和邊緣工作負載整合到一個平台中,可在以4G/5G無線基礎設施加速促進物聯網推廣的同時,保持合理的部署和營運成本。目前Local 5G邊緣解決方案將先在鴻海集團內部部署並在未來推廣到全球的外部客戶。 英特爾物聯網事業群副總裁Johnathan Ballon指出,5G、AI應用和運算能力的興起,以及物聯網的爆炸式成長正推動著零售、工業、智慧城市、醫療保健等產業的轉型。邊緣數據和應用程序的快速成長推動了分布式計算架構的需求,在這種新的架構中,運算將貼近於數據源或服務點。為了使企業能有效運用5G和AI邊緣運算,業界需要設計出可滿足邊緣運算獨特需求的產品和工具,具開放性且易於使用的軟體工具,更需致力於相關解決方案的開發和布建。 英特爾物聯網事業群副總裁Johnathan Ballon。  
0

訊連將亮相2020 CES展出臉部辨識等新智慧應用

AI臉部辨識廠商訊連科技將於CES 2020中,展出旗下FaceMeAI臉部辨識引擎及最新應用,包含智慧安控、智慧零售、智慧居家、智慧辦公室等多種IoT/AIoT應用場景。CES為全球最大的消費性電子展,展出時間為2020年1月7日至10日。訊連科技攤位位於拉斯維加斯會展中心南二館(LVCC South Hall 2),攤位號碼25555。 訊連科技董事長暨執行長黃肇雄表示,訊連科技將於CES 2020展會上,為來賓展示FaceMe的臉部辨識科技,並攜手合作夥伴,展出實際應用。人臉辨識與邊緣運算已為當今AI之最主要應用之一,訊連科技開發的FaceMe AI臉部辨識引擎,其高精準度與彈性效能,可協助客戶打造多樣化的臉部辨識解決方案。 FaceMe為全球AI臉部辨識引擎,可提供硬體製造商及系統整合商在各式智慧應用中導入臉部辨識技術。FaceMe具備高彈性、高辨識度和高效能,可應用在各種IoT/AIoT裝置及場景,如智慧安控、智慧門禁、智慧零售、智慧家庭等。FaceMe自發表至今,已與全球數百家客戶合作,取得眾多成功案例。於CES 2020中,訊連科技將展出FaceMe臉部辨識之最新功能,以及與研華科技、宏碁雲端等合作夥伴打造的AIoT解決方案。 FaceMe可精準偵測及辨識人臉,正確辨識率高達99.82%,於全球知名NIST臉部辨識技術基準測試中,準確度名列全球頂尖開發團隊之列。於智慧安控、門禁、智慧家庭等場景,可辨識出現於IPCam攝影機、門禁系統及智慧門鈴之人臉,進行門禁管制或黑名單警示。此外,FaceMe可分析年齡、性別、情緒等臉部特徵,於智慧零售場景,可協助開發商建置人流分析、VIP及黑名單管理、分眾化電子看板廣告、Kiosk智慧資訊站及智慧機器人等多種解決方案。 FaceMe可支援Windows、Linux、Android與iOS等跨平台系統,並針對多種硬體系統優化,包含IntelMovidius、OpenVINO、nVidia Jetson等硬體及平台,可靈活整合至安控系統、零售商店攝影機、智慧門鈴、警用攝影機、及服務機器人等不同硬體裝置中,實現不同產業的AIoT應用需求。
0

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)
0

愛立信/微軟雙強聯手 加速聯網汽車雲端部署

愛立信(Ericssion)結合微軟(Microsoft)聯網汽車專業知識,前者以在微軟Azure雲端平台運作的微軟聯網汽車平台(Microsoft Connected Vehicle Platform, MCVP)構建聯網汽車雲端(Connected Vehicle Cloud, CVC)。雙方整合的解決方案透過模組化設計及多種彈性部署,使汽車製造商更易快速部署及拓展全球汽車服務,如車隊管理、空中軟體更新和聯網安全服務,進而降低成本。 愛立信利用平台與汽車業者合作,自手機控制及監視車輛。 愛立信資深副總裁兼業務領域技術暨新業務部主管ÅsaTamsons表示,雙方攜手為市場提供大規模聯網汽車平台。此整合解決方案將助汽車製造商加速實現全球聯網汽車解決方案,優化駕駛及乘客體驗。倚重雙方於聯網及雲端技術的優勢,預期可為汽車產業帶來豐碩利益。 愛立信聯網汽車雲端為滿足汽車製造商對可擴展性及靈活性不斷成長的需求而量身訂做,具有支持所有聯網汽車服務的能力,約占聯網汽車市場的10%,連接全球180國400萬輛車。 聯網汽車雲端為汽車產業提供多樣化應用。 微軟聯網汽車平台結合雲端基礎架構、邊緣技術及AI和IoT服務與多樣化合作夥伴生態系,加速業者提供安全舒適及個人化聯網駕駛體驗。微軟藉MCVP於數據場域提供一致的雲端連接平台,構建客戶導向的解決方案,如車載訊息娛樂、先進導航、自動駕駛、遠程訊息處理和預測服務,以及空中下載(Over-the-Air, OTA)。 微軟業務開發執行副總裁Peggy Johnson則表示,該公司打算與愛立信共同簡化聯網汽車開發服務,助汽車製造商關注客戶需求並加快實現獨特的駕駛體驗。
0

安提新AI邊緣運算平台拓展AIoT應用

因應AIoT市場的各種應用,應用開發者的要求日益漸增。為了滿足不同需求,安提國際(Aetina Corporation)Jetson TX2 4GB AI邊緣運算平台正式亮相,具備安提Jetson TX2系列載板和Nvidia Jetson TX2 4GB運算模組,適用於AI視覺運算應用。這個嵌入式AI平台讓開發人員得以輕易執行AI推論,此性價比為Jetson TX1的兩倍,得以較低的硬體成本,獲取更高AI運算效能。而根據載板的連接需求,安提提供三種載板,支援豐富的I/O功能和整合完畢的擴充I/O模組。 安提Jetson TX2 4GB平台提供高達1.3TFLOPs的AI運算效能和256個Nvidia CUDA核心,相等於兩倍的Jetson TX1提供運算效能和電源功耗。同時,Jetson TX2 4GB的性價比優於標準的Jetson TX2模組,大幅度降低在相同運算性能水準上的開發費用。此外,安提國際還為載板的I/O功能及擴充模組提供完備的驅動程式檔案,使開發者能夠快速訓練並部署AI視覺運算相關的專案。安提國際Jetson TX2 4GB平台兼具性價比高、完備周邊整合等兩大優勢。
0

凌華偕英特爾攜手AWS拓展AI邊緣運算

邊緣運算解決方案商凌華科技(Adlink)與英特爾(Intel)和亞馬遜(Amazon)雲端運算服務(AWS)聯手簡化機器視覺的人工智慧(AI)邊緣運算服務。凌華科技提供的人工智慧邊緣運算解決方案其中包含Amazon Sagemaker建構的機器學習模型,採用英特爾發布的OpenVINO工具套件和ADLINK Edge軟體套件,以最佳化方式完成機器視覺應用的部署並通過AWS Greengrass認證。 凌華科技物聯網創新與技術副總裁Toby McClean表示,該公司已經導入多個受惠於人工智慧邊緣運算的工業相關應用案例,包括智慧棧板的解決方案,將一般的棧板賦予智慧,讓包裹可被智慧棧板即時偵測,可立即知道包裹應該所在的位置,包括時間、地點,使倉儲業者提高物流效率和生產力,並降低包裹運輸的錯誤和失竊。同時,還可以複製到其他垂直應用市場,提高營運效率和生產力。 凌華科技針對機器視覺推出的人工智慧邊緣運算服務串接了建構機器學習模型的整個過程,將設計、部署再到優化的流程串聯起來,讓客戶專注於開發應用程式,無需具備數據科學和機器學習模型的高深知識。 其他案例包括用於物件偵測,例如在製造環境中辨識輸送系統上的產品缺陷,以及預知預防診斷,減少機器停機時間,提高生產力。
0

2020高科技產業榮枯 唯「5G」是問

資策會產業情報研究所(MIC)展望2020年高科技產業整體發展,並預測總體環境趨勢與產業佈局轉變,同時聚焦新興技術與創新應用發展。觀測整體,全球經濟緩步回升然而幅度有限,市場朝向破碎化發展,彈性的供應體系逐漸成形,短鏈與分散化供應鏈時代提前來臨。針對新興技術與創新應用,iABCDEF重點技術疊代加速彼此發展。其中,5G在網路通訊與資訊電子領域發揮強大的影響力,扮演科技產業帶動火車頭的角色。 5G在網路通訊與資訊電子領域發揮強大的影響力,扮演科技產業帶動火車頭的角色。 針對新興技術,資策會MIC表示,2020年重點技術的高度疊代發展與互相推升發展速度是觀測重點,所謂iABCDEF包含物聯網(IoT)、人工智慧(AI)、大數據(Big Data)、區塊鏈(Block Chain)、雲端(Cloud)、資訊安全(Cyber Security)、邊緣運算(Edge)與5G等,也推動跨國、分散式的智慧製造體系進展。 資策會MIC副所長洪春暉認為,雲端運算架構的轉變值得關注,從過去集中運算模式,加入邊緣運算、霧運算的多層次分工,形成分散式運算架構,打破目前網路頻寬對資料傳輸的限制與資料中心運算力瓶頸,加速IoT與AI相關應用實現。隨著多數國家2020年5G商轉,其高速、大頻寬與多連結特性將使5G應用從手機延伸至各個垂直領域,蒐集傳遞更大量數據,再加速IoT、AI、大數據等技術的發展速度。 而在網路通訊領域,資策會MIC提出10大發展預測並就個別趨勢深入分析,主要包含5G SA布建,5G新收費模式、智慧型手機迎接換機潮、6GHz頻段關注高、固網與移動融合助攻5G、PON新市場機會、交換器升級、Wifi新規、營運商服務轉型、RCS、網通產業併購潮。主要項目不僅以無線通訊為主,其中由5G或5G帶動的高達8項,2020年5G商業化邁入高峰,資策會MIC資深產業分析師兼研究總監李建勳指出,針對5G的預測越來越樂觀,產業發展圍繞5G為核心。 2020年5G組網將從NSA逐漸升級至5G SA 為實現智慧製造、智慧醫療、智慧交通等下一代創新應用,獨立式(Standalone, SA)5G NR架構將扮演重要角色。從2020年開始,中國大陸三大營運商、南韓主要電信業者SK Telecom、KT與美國Verizon、AT&T、T-Mobile將展開5G SA網路布建。5G手機將開啟4G手機換機潮,驅動智慧型手機市場重回成長,李建勳說,2020年5G手機出貨將達2.6億支,部分較樂觀的機構更喊出上看3億支、2021年達5.4億支,隨著5G零組件規格升級,將帶動半導體、射頻元件、散熱、電路板、被動元件、天線、記憶體產業成長。 另外,目前5G建設面臨諸多難點,而重拾固網與移動融合的網路架構,能協助營運商運用固網資源來打造多元網路傳輸方案、支援網路切片應用,且能減少建設資本支出,共享所有網路資源。資策會MIC指出,隨著IP流量暴增、5G陸續商轉,大頻寬應用需求驅動寬頻網路升級,為光通訊骨幹網路PON提供新市場機會。更助攻網路設備市場規模成長,其中微型資料中心與超大規模資料中心建置將直接促進交換器出貨,主流規格100G滲透率持續提升,而400G交換器產品也已開始向資料中心業者出貨,目前更前瞻的800G以上技術也在研擬中。 xG-PON擴散普及,次世代標準制定中 在資訊電子產業部分,資策會MIC產業顧問楊中傑表示,2020年總體環境須關注中國大陸十四五布局與半導體大基金二期加速投資,逐漸對臺灣半導體次產業形成威脅,另外以及貿易戰帶來臺廠關鍵地位提升的契機。針對產業鏈上中下游動態,有五大趨勢值得關注,包含:5G應用帶動半導體市場與技術需求、串流服務與邊際運算推動微型化雲服務資料中心、彈性化邊緣運算架構、工業數據即服務,與AI技術導入醫療輔助系統。 資策會MIC觀測產業鏈上中下游動態,提出五個關鍵趨勢。第一,產業鏈上游部分,5G應用帶動半導體市場與技術需求,包含:化合物半導體則需求增加、5G天線模組帶動AiP封裝技術(Antenna in Package)發展。因應5G高頻與基地台高功率需求,傳統矽因材料已無法滿足,可預期化合物半導體(Compound Semiconductors)或稱III-V族半導體市場將成長。除此,異質整合提供多晶片整合方案,其中AiP封裝技術成為5G射頻模組主流,整合RF IC與陣列天線等多個電子元件。
0
- Advertisement -
- Advertisement -

最新文章

- Advertisement -

熱門文章

- Advertisement -

編輯推薦

- Advertisement -