AIoT技术商品化,带起企业新型态物联网应用浪潮如影像辨识摄影机

2018-12-31 17:12

导读: 有别于微软2018年提出的智慧边缘(Intelligent Edge),AIoT更加强调是在这些配备有感测器的各种IoT装置上执行的物联网AI应用,如自驾车、影像辨识摄影机与水电表等。 以AI人工智慧结合物联网(IoT)装置而掀起一波AIoT新应用,在2018年迅速窜红,甚至还取代

有别于微软2018年提出的智慧边缘(Intelligent Edge),AIoT更加强调是在这些配备有感测器的各种IoT装置上执行的物联网AI应用,如自驾车、影像辨识摄影机与水电表等。
以AI人工智慧结合物联网(IoT)装置而掀起一波AIoT新应用,在2018年迅速窜红,甚至还取代传统IoT一跃成为当前最火红的物联网产业新应用。云端大厂最先嗅到AIoT商机,争相推出自己的AIoT服务,从原先封闭测试,到发展成熟可以商用的AIoT产品,企业将有更多新选择。可以预期的是,2019年也将掀起企业新一波物联网应用风潮。

AIoT并不是新技术,而是一种新的IoT应用型态,来与传统IoT应用做区别,从名称来看,AIoT是AI加上IoT的缩写(或可称为Artificial Intelligence of Things),顾名思义,就是一种物联网AI应用,但是它与以往多以云端为主的AI应用不同,因为是就近在IoT装置上执行AI或机器学习(ML)运算工作,能直接套用IoT感测器串流资料用于ML模型推论,资料不用再传云,即使没有网路也不怕。

 

 

对企业来说,过去想要在IoT装置跑AI或ML推论,不是一件容易的事,但是云端技术成熟,加上运算力更强的加速硬体的出现,让这件事得以实现,现在IoT装置上不只能执行更复杂的AI或ML推论,甚至还可以在更小型的IoT装置上执行,即使是记忆体容量只有128MB大小的Raspberry Pi单板电脑也能用。

 

云端大厂纷纷押宝,争相推出自己的AIoT产品

 

一些主要云端服务商最早嗅到AIoT商机,在2018年开始推出可商用AIoT产品, 让企业开始能把云端训练完的ML模型带进IoT装置,用于执行ML推论。全球云端服务龙头AWS先是开出第一枪。在2017年尾的re:Invent全球用户大会上,AWS宣布将替自家边缘运算服务Greengrass,新增机器学习推论(ML Inference)功能,并在隔年4月正式推出,让企业开始可以利用它来打造新型态IoT应用,如Rockwell Automation、Aisin AW 与Brain Technology等业者都宣布开始采用。

 

不到2个月后,另一家云端大厂微软也在自家Build 2018年度大会上,推出第一款智慧边缘服务Azure IoT Edge,还将该服务程式码开源释出,要让企业更容易将AI与ML能力快速扩散到各种IoT装置或设备上,甚至还直接把Azure云端认知服务上热门的影像分类及识别服务,打包成可以在IoT装置上执行的影像辨识功能Custom Vision,用以实现了「智慧+边缘」的整合。

 

Google随后也加入战局,推出自己的AIoT服务Cloud IoT Edge,虽然目前还只是功能有限的测试版,但靠着主打Edge端的AI与ML分析功能,也因此吸引不少大型企业与新创加入试用,如LG CNS 、Smart Parking与XEE等。

 

随着三大公有云厂商的AIoT产品纷纷落地,这也意味着,企业未来将有更多新选择,可以依据自身应用需求,选择适合的AIoT应用部署与执行方案。

 

随着AIoT技术成熟,企业也有了现成可以套用的AIoT商品

 

而且不像以往,企业若想要在工厂IoT设备或装置上进行AI分析,还得自行费一番功夫客制才行,有了这些已经成熟可商用的AIoT产品,企业之后想在IoT装置上进行大规模ML推论部署将更容易,就像是以往IoT应用部署那样。

 

如全球大型工业自动化大厂洛克威尔自动化公司(Rockwell Automation)在2018年时就开始试用AIoT技术,来帮助石油与天然气工厂快速检测有无异常的问题油管或管线,加快异常事件的预警反应。该公司在工厂内的输送管线旁,每隔一段路,就架设一台深度学习摄影机,利用摄影机撷取到的影像画面,搭配ML模型现场作预判,用以检测输送管线的外壳表面,有无出现变形或产生裂痕等,因为不需要将资料回传,因此反应速度变更快,甚至没有网路也照样可以执行。也因为是将训练好的ML模型打包预先载入到摄影机来启用执行,因此想要在工厂内大量部署时,也相较变得容易许多。

 

根据市调机构Research and Markets的最新预测,未来4年内,物联网AI晶片出货量将连年攀升,甚至于全球AI晶片市场的占有比例,更将在2023年一举突破8成,也就是说,以后每5个IoT装置,就有4个会是具备AI运算处理能力的AIoT装置。这也意味着,企业想要让IoT装置或设备就近结合机器学习将变得更简单,也将使得这些装置变更聪明,能用来开发各种不同物联网AI新应用。

 

因应AIoT应用需求,2018年开始有台湾硬体厂商积极布局。如凌华科技除了抢攻边缘运算,更是台湾首家Google边缘运算合作伙伴,今年计画要将Edge TPU晶片整合到自家IoT闸道器产品,要让企业更容易在IoT装置上执行机器学习模型,就连科技大厂宏碁也都押宝AIoT,推出内建镜头的AIoT边缘运算装置aiSage,主打影像辨识能力,要透过AI加值,为企业提供全新客制化IoT解决方案。

 

 

 

企业实例 1【将AIoT带进连线昂贵的现场】影像免上传!洛克威尔自动化工厂靠摄影机现场作AI预判

 

 

 

美国洛克威尔自动化公司利用摄影机撷取到的影像画面,直接搭配机器学习模型现场作预判,快速检测出异常的问题油管设备,即早报修。一旦摄影机侦测到异常情况时,只须向云端发送警示讯息,不需要将整段监视影片全部上传云,有效减少网路频宽成本。图片来源/Microsoft Build 2018

 

随着3大云端巨头2018年纷纷抢进AIoT市场,也让企业开始有了成熟可以商用的AIoT产品能够选用。如美国洛克威尔自动化公司(Rockwell Automation)在2018年时就开始试用AIoT技术,来帮助工厂快速检测有无异常的问题设备,加快异常事件的预警反应。该公司在油管或管线工厂内的输送管线旁,每隔一段路,就架设一台摄影机,然而过去想要透过云端AI分析侦测异常情况,得负担昂贵网路连线成本,后来改用摄影机撷取到的影像画面,直接搭配机器学习模型现场作预判,来帮助他们加快检测出有异常的问题油管或管线,即早抢修。当摄影机侦测到异常情况时,也只须向云端发送警示讯息,不需要将整段监视影片全部上传云,有效减少网路频宽成本。

 

 

 

企业实例 2【AIoT可以随身带着走】日本东京停车厂将AI带进穿戴装置加快检修

 

 

 

日本东京的立体停车厂维运业者Famm,2018年开始试用智慧边缘技术,搭配穿戴装置,来帮助他们改善停车厂设施维护。因为该AIoT设备可以跟著作业员一起移动,而且不需要连网就能用,所以即使到了没有网路的地方也不怕。摄影/余至浩

 

东京一家立体停车厂维运业者Famm,从2018年上半,开始利用AIoT技术搭配穿戴装置,来帮助他们改善停车厂设施维护,甚至是加快检修。该公司在作业员身上配备一台可携式迷你电脑,头上还搭配类似Google Glass眼镜装置来进行现场的工作。

 

作业员进到停车场后,头上的眼镜会自动将撷取到的影像画面回传至操作员腰上的AIoT设备,并直接从设备上进行预判后,再将判读结果显示在眼镜上。透过影像辨识的结果,维护人员马上就能知道哪些零件需要更换,不需要像以前再爬上爬下,作业上也更安全。因为该AIoT设备是直接配备在人员身上,可以跟着他一起移动,而且不需要连网就能进行AI预判,所以即使到了没有网路的地方也不怕。使用至今,不仅明显减少了人为出错的情况,更大幅缩短作业的时间。而以往维护工作,需要老练的维修人员靠着长年的经验来判断,现在即使新进的人员也能够很快上手。

相关文章

最新资讯

  • Twitter绂佹鐢ㄦ埛鍒嗕韩鏈彇寰椾粬浜哄悓鎰忕殑鐓х墖鍙婂奖鐗
    2021-12-01 12:48
  • 鎹紶涓浗楠囧鎵撶畻鏀堕泦宸插姞瀵嗙殑楂樹环鍊艰祫鏂欙紝寰呴噺瀛愮數鑴戝彇寰楅噸澶х獊鐮村悗绔嬪嵆瑙e瘑
    2021-12-01 12:48
  • 鍙颁紒閾舵彮闇茬綉閾剁郴缁熺炕鏂拌繃绋嬶紝2闃舵杞瀷绯荤粺鏋舵瀯锛屽厛瀹瑰櫒鍖栧啀瀵煎叆寰湇鍔℃妧鏈
    2021-12-01 11:47
  • Scythe 澶ч暟鍒鎺ㄥ嚭 Thermal Elixer G 瀵肩儹纭呰剛鈥
    2021-12-01 10:51
  • AWS鏂版湇鍔¤浼佷笟鑷缓5G涓撶綉
    2021-12-01 10:48

手机

  • 涓鍔9RT濂戒笉濂斤紵涓嶆劎涓衡滀笉灏嗗氨鈥濈殑鏃楄埌鎵嬫満
    2021-11-25 17:44
  • 涓鍔9RT濂戒笉濂斤紵灞忓箷鍐嶅崌绾т綋楠屽浣曪紵
    2021-11-24 16:45
  • 涓鍔9RT濂戒笉濂斤紵涓鍔 9RT閫傞厤120Hz楂樺抚妯″紡
    2021-11-18 16:43
  • 涓鍔9RT姝e紡鍙戝竷 鍏ㄩ潰鍔犳枡鎬ц兘婊¤
    2021-11-16 18:43
  • 涓鍔9RT鍊煎緱涔板悧 鎬ц兘寰堟鍒峰嚭娴佺晠鏂伴珮搴
    2021-10-22 15:45

数码

  • iphone13娓増鍙互鍦ㄥぇ闄嗕繚淇悧 娓増iphone13鍦ㄥぇ闄嗚兘淇濅慨鍚
    2021-12-01 12:46
  • 鎽╂墭缃楁媺edgex30鎬庝箞鏍峰煎緱鍏ユ墜鍚 edgex30鍙傛暟浼樼己鐐
    2021-12-01 12:46
  • ios15淇′换鎺堟潈鍦ㄥ摢璁剧疆 ios15杞欢鎺堟潈淇′换姝ラ
    2021-12-01 11:45
  • 绱㈠凹Xperia 5 III鍥借鐗堝敭浠6599鍏冿細濯茬編涓撲笟寰崟鐩告満
    2021-12-01 11:45
  • realme GT2 Pro灏嗘垚鍏ㄧ悆绗簩涓彂甯冮獊榫8鏃楄埌鐨勬墜鏈
    2021-12-01 10:46

科技

  • 鑻辩壒灏斿甯冧慨澶嶅彶璇楃骇婕忔礊锛氱啍鏂拰骞界伒鏈夋湜琚叏闈㈤殧鏂
    2018-03-23 09:34
  • 涓叴閫氳鎴愮珛缁堢瀛愬叕鍙哥洰鏍囦笁骞村唴閲嶈繑鍥藉唴鎵嬫満涓绘祦鑸炲彴
    2018-03-23 09:34
  • KTM锛氱數鍔ㄨ秺閲庤溅锛熸垜涔熺暐鎳傜暐鎳 18骞碖TMFreerideE-XC鏀规鎯呮姤
    2018-03-23 09:34
  • 鐪嬪ソSiC鏅跺渾闇姹傚闀 鐩稿叧鍘傚晢鏋佸姏绋充綇SiC鍩烘澘渚涘簲婧
    2018-03-23 09:34
  • 鏈潵5骞达紝澶ф暟鎹骇涓氬皢杩庢潵鍝簺鍙橀潻
    2021-12-01 10:45