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AIoT啟動智慧閘道器市場 邊緣運算創造台灣商機

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邊緣運算將成為物聯網架構的重要設計趨勢,交大資工系教授林盈達指出,台灣閘道器廠商可透過AI的加值,提升產品價值,擺脫過去大量生產標準品的低利潤宿命。

從2016年底開始,全球掀起新一波AI浪潮,過去AI有兩次較明顯的發展,不過因受限於當時的軟硬體技術水準,均無法商業化,最後都回到學術領域;與過去兩次相較,這次捲土重來的AI,乘藉科技產業這十幾年來所研發的軟硬體技術,將可望具體落實應用。

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交通大學資工系特聘教授林盈達指出,具有AI功能的閘道器,可提升物聯網的運作效益,也將是台灣廠商的重要商機。

交通大學資訊工程學系特聘教授林盈達指出,就目前發展來看,AI將會與物聯網緊密結合。物聯網結構包括底層的感測、中層的傳輸、上層的雲端,其架構的運作方式是由底層感測器擷取設備資料,以有線或無線的傳輸方式,將資訊傳送到中間的閘道器,閘道器彙整資料後,再將數據送往雲端平台儲存、分析、應用。這類做法在感測器節點數不多或對即時性需求不高的物聯網系統來說已然足夠,不過如果節點數量龐大的系統,後端運算平台的負擔會過高,而且數據傳輸費用也會是沉重的負荷;若是對即時性需求極高的製造、醫療等系統,這種集中式運算方式更將無法因應終端設備的回應速度需求。

因此後期IT產業提出邊緣運算概念,也就是賦予物聯網的第一層的感測控制或第二層的通訊傳輸設備一定程度的運算功能,邊緣運算一來可以避免將所有的數據都往上傳送到雲端,降低雲端處理平台的工作負擔與數據傳輸費用,二來也可以即時反應處理底層設備的需求,讓整體系統的運作更快速。

林盈達表示,邊緣運算會是物聯網架構未來的重要趨勢,終端設備與閘道器的角色也會隨之改變,而這也會是台灣廠商的挑戰。以閘道器來說,未來物聯網的閘道器會有三種,第一種是只有傳輸功能,這種標準型閘道器量大但是價格也低;第二種是具備運算功能的閘道器,這類型產品需要針對應用領域進行設計,價格會比只有傳輸功能的更高;至於最後一種則是具有AI功能的閘道器。

物聯網智慧化  AI將是關鍵

如果說邊緣運算是物聯網的設計趨勢,AI就是物聯網的靈魂,有了AI的加持,物聯網才能真正冠上「智慧化」這三個字,而在物聯網的未來架構中,不僅雲端平台的大腦需要AI,部分終端或網路層的設備,也會需要AI。

具有學習能力的AI,可以全面提升物聯網效益,以製造系統為例,一般物聯網架構的製造系統,會將所擷取的製造設備數據傳送到後端,由後端系統集中累積為大數據,從而制定出最佳生產策略;但具邊緣運算設計的物聯網,則會在閘道器先行處理數據,除了將數據傳送到後端外,也會在前端進行簡單控制。AI功能閘道器,除了傳送與運算數據外,還會分析取得的數據,從中加以學習,不斷調整設備運作程序,使其最佳化,同時也能因應現場狀況,對操作人員提供最直覺的處理建議。

林盈達指出,AI在物聯網的應用已成既定趨勢,台灣廠商過去在IT領域雖然有龐大出貨量,不過市場價值都相對較低,從過去的PC到現在的手機,主要利潤都為歐美大廠所取得;此狀況一度也有可能重現在物聯網市場,因為在物聯網架構最上層雲端平台的AI市場,仍由歐美等全球性大廠所據,這部分台灣廠商難有機會;所幸邊緣運算趨勢啟動,閘道器這類型的中、底端設備,向來是台灣的強項,台灣廠商可藉由過去在這類型終端設備的成績取得市場優勢,透過AI設計提升產品價值,藉以擺脫過去低利潤的製造宿命。