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雲端搶落地 邊霧運算挑大樑

邊霧運算與雲端運算的互相搭配,才能達成最佳化的智慧應用導入目標。為了搶攻邊緣運算市場,Google也推出了邊緣運算 TPU開發套件。Google

隨著5G、人工智慧(AI)、物聯網(IoT)等技術與應用的逐步成熟,對許多不同領域的製造業者來說,讓過去許多可謂是遙不可及的雲端服務,開始有了落地實踐的機會,創造新的市場商機。同樣的,基於產業屬性的差異,過往資訊業對雲端的使用及概念要導入到製造業實務需求上時,也存有不小的落差,因此,也創造了對邊緣運算與霧運算的需求。

凌華科技負責新世代機器人平台事業處的董事長特助陳家榜表示,以生產製造的工廠端為例,導入不需要軌道的無人搬運車(AGV)時,由於需要對周遭環境與情況有即時性的反應,如果將相關數據傳至後台雲端,經過運算之後再回到終端進行反應,在時間上無法滿足實際需求,也因此創造了邊緣運算與霧運算業者的機會。

同樣的在影像識別方面也存在著對邊/霧的需求,研揚科技專案課長潘孟楷指出,例如在大量人流處進行人臉辨識的時候,如果要將每個臉孔的影像傳回後台進行辨識,基於辨識準確度需求,影像都需要有一定的解析度,因此回傳後台所需要的頻寬與成本都會造成負擔。不過,若能在邊緣透過邊霧運算的架構,先行計算出每個臉孔的特徵值,之後僅回傳特徵值至後台進行辨識比對,不僅是效率能得到提升,所耗費的時間及成本亦將大幅降低。

當然,需要應用到邊霧運算的產業場域,不僅是影像辨識或工廠端的AGV控制而已,業者指出,包括目前所討論到的車聯網、自駕車,還是所謂的智慧製造、智慧城市…在整個架構中,對於邊霧運算都會有相當的需求。另外,隨著5G的商用化發展,基於5G技術本身的特性,也將帶動對於邊霧運算架構的需求。

不過,陳家榜也提到,邊霧運算的架構是一種概念,會隨著產業或實際應用情境的不同,而有不同的解釋與建置方式。相關業者則指出,雲端服務型的業者要針對智慧工廠、智慧生產這類應用,提供產能規劃、供應鏈管理或預防保養等具有更高附加價值的服務應用,則一定需要進行邊霧運算的規劃,才能讓整個智慧應用的架構達到最佳效益。

從事智慧工廠建置的業者表示,一個工廠會有許多的產線,包含了相當多的機台設備,在智慧工廠的規劃中,會從這些機台設備上擷取數據;不過,這些數據不一定都會是有用的數據。如果不事前藉由邊霧運算先行處理,對於真正要進行數據分析的後台而言,會造成無謂的負擔與困擾。

而且很多產線端的數據,重點在於機台設備之間的即時串接與溝通,與其傳送到雲端再回來現場,就算是5G具有低延遲的特性,多一趟來回傳輸的時間與成本,也不見得是明智的作法。另外,業者也提到,很多生產端的數據,其實都關係著機台設備的效能,客戶也不見得願意讓這些數據暴露在無謂的傳輸過程中。

也因為不同的產業在應用現場都會有不同的需求,所以相關業者表示,雲端的服務應用想要與不同產業的應用現場接軌,但是在面對各個產業實際應用上的需求,不見得都能理解並給予協助,因此若將涉及到個別產業的產業應用智能部分交由邊霧運算先行處理,將有助於雲端服務應用的落地。

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