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瞄準AIoT龐大商機 驅使產業價值鏈持續重組洗牌

除了自駕車外,包括智慧製造、智慧醫療等諸多領域,都有愈來愈多相當成功的AIoT應用案例。例如日本的輪胎廠商Bridgestone便善用AIoT技術,為生產設備賦予自主學習與行動的能力,因而大幅提高生產效能與良率。DIGITIMES

伴隨物聯網(IoT)應用蓬勃興盛,加上人工智慧(AI)技術日趨成熟精進,兩大技術雙雙躍為企業數位轉型過程中不可或缺的要素;在此前提下,近年IoT與AI逐漸匯流為AIoT嶄新面貌,使AI得以藉由IoT滲透至各個產業與生活應用情境,連帶讓AIoT背後所表彰的邊緣運算概念,成為繼雲端運算後另一個熱門辭彙。

所謂邊緣運算,簡單來說,可視為從雲端到邊緣的移動,意即把原本透過雲端資料中心執行的AI機器學習推論工作,移往網路邏輯上的邊緣節點來處理,由於邊緣節點鄰近於用戶端設備、也就是數據來源,因而能夠以近乎即時的速度來處理資料,不僅消除了以有限網路頻寬傳送大量原始數據的負擔,更消除了凡事唯雲端是問、久候雲端下達指令的依賴性,這些特性,對於類似像自駕車等時間敏感性(Time-Sensitive)應用,可說非常重要。

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Toyota為實現MaaS概念,邀集必勝客、Mazda、Uber、亞馬遜等盟友創立移動服務事業聯盟,意在讓其新開發的e-Palette自駕電動概念車,得以蛻變為無人化快閃商店。來源:SlashGear

於是乎,AIoT被各方人士寄予厚望,看好這股趨勢可望帶動諸如半導體、邊緣運算、5G網路、智慧車輛等相關技術領域之創新發展,進而引領第四波科技創新,促使智慧時代早日到來。根據知名研究機構Gartner的預估,時至2022年,在多達8成比重的企業IoT專案當中,都會含括AI解決方案,反觀現今,AI在IoT專案的佔比不過一成左右,顯見未來還有極大的成長空間。

AI與IoT  少了任一方都難形成大局

業者形容,AIoT的背後邏輯便是「AI+IoT」,其中AI像是大腦,足以將設備的簡單連接升級為智慧連接,從而讓萬物互聯演化成為萬物智聯,至於IoT,則是使AI得以發揮行動力的載體,猶如人類的眼睛、耳朵、鼻子與皮膚一般,可以感知你我周遭的環境事物,從中彙集大量數據,做為AI進行機器學習、深度學習的重要養分;當資料愈多、訓練素材愈多,AI大腦就會愈來愈聰明,做出愈來愈準確明智的決策。

換句話說,假使僅有AI大腦,而沒有連結IoT感知能力,無從收集各種環境資訊,空有強大的演算法、運算力也是枉然;相反的,只有IoT而未搭配AI,則像是只有感官卻無法通達大腦來做出睿智反應,那麼縱然收集的資料量再如何龐大,充其量仍是Raw Data,沒有辦法轉換成為有價值的資訊。由此可見,唯有AI+IoT,才足以創造最大化價值。

談及AIoT的落地應用,無庸置疑的,自駕車(Autonomous Vehicles)肯定是討論度名列前茅的熱門題材。顧名思義,研發自駕車的初衷即是取代人為駕駛,然而要達成這個目標,需要整合眾多科技,方能讓原本以機械性能為中心的汽車,開始擁有感知與學習能力,進而靠自身的力量做到精準判斷與操控,終至平安順利地上路行駛。

探究自駕車的感知層面,也就是賴以隨時掌握周遭環境資訊的配備,除了現階段已被廣泛運用的GPS、雷達、超音波,及結合影像辨識技術的攝影機等相關技術方案外,簡稱為光達的LIDAR,更被喻為是實現全自動自駕的先進感測技術,只因光達的涵蓋範圍廣闊,而且比較不受到諸如光線、溫度或天候等環境因素影響,所以可提供更加可靠、精確的偵測能力。

一旦車上搭載幾顆光達,便可明顯提升感測效果,惟目前光達的價位偏高,未來唯有下修,才可望被多數的自駕車開發商所接受,逐漸成為標準配備,所幸目前已有業者正在努力運用不同的技術,嘗試發展出價格更加實惠的光達產品。

至於自駕車的大腦,則需仰賴AI 軟硬體及開發平台,來訓練所需模型。GPU領導廠商Nvidia有感於自駕車在面對複雜道路環境之際,勢必需要進行大量平行計算、以便能做出即時反應,所以一方面提供高效能的運算晶片 DRIVE Xavier,二方面則提供一個完整的DRIVE AV平台,以利開發者因應各種環境感測技術、分別建構不同的模型,甚至透過虛擬環境來強化訓練(藉以納入一般實際道路測試鮮少遇到的狀況),且能利用AR技術,裨益駕駛人在行駛過程中一併獲知周遭環境資訊。

憑藉異業合縱連橫  打造完整AIoT生態系

值得一提的,在AIoT的驅動下,已為自駕車注入許多創新設計思維、甚至是顛覆性的商業模式,使得相關的生態系更為多元豐富。比方說日系汽車大廠Toyota迎合MaaS(Mobility as a Service)概念,發想創立移動服務事業聯盟,並已延攬像是必勝客、Mazda、Uber乃至亞馬遜等諸多盟友,意在將其新開發的e-Palette自駕電動概念車,型塑為無人化快閃商店,隨時移動至不同地點展開營運。

此外聚焦發展自動駕駛軟體的英國新創企業Oxbotica,則與線上超市業者Ocado締結合作關係,將藉由CargoPod小型自駕貨車提供短距移動送貨服務,當貨車抵達後,消費者只需輸入密碼便能取貨。

事實上AIoT商機甚多,絕對不僅止於智慧汽車,其他像是智慧醫療、智慧製造或智慧能源等等領域,也都蘊含莫大的想像空間;探究這一條條不同的價值鏈成形,背後都亟需堅強的產業鏈加以撐持,甚至需要涵蓋電子零組件、系統組裝、軟體介面、服務設計等來自四面八方的廠商群策群力,方能透過一站式的供應模式,開創 AIoT 大局。

如同SEMI微機電及感測器產業聯盟(MEMS & Sensors Industry Group;MSIG)的成軍,基本上就是一個典型例子;因此可以預見,隨著AIoT浪潮席捲,異業合縱連橫的案例將會不斷上演,目的在於重塑產業價值鏈,只因在AIoT世界,確實很難有單一廠商足以通吃感測器、雲端到AI整個市場。

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