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物聯(lián)網(wǎng)/5G與人工智能整合下的智能風(fēng)暴

iotmag ? 作者:工程師之余 ? 2018-11-18 10:19 ? 次閱讀

物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things)技術(shù)經(jīng)歷了幾年的大力鼓吹與投資,從云端平臺的建置與連接大量的連網(wǎng)裝置的第一階段發(fā)展起始,所提供的新型態(tài)的云端服務(wù)與應(yīng)用,皆仰賴從數(shù)據(jù)搜集中嘗試去理解用戶需求,當(dāng)連接裝置不斷竄升,數(shù)據(jù)量不斷膨脹成長,透過大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)進(jìn)入數(shù)據(jù)分享的階段,因此而創(chuàng)造膾炙人口的智能服務(wù),今天最為各界所矚目的前五大物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新服務(wù),包含智能制造、智能零售、智能醫(yī)療、智慧能源與運(yùn)輸,都皆因此而起。 物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)超脫出僅僅只是看成是一種讓工業(yè)界得以提高效率與節(jié)省能源的技術(shù)而已,產(chǎn)業(yè)界與不同的政府組織紛紛投注不同的期待,舉日本政府所喊出的「Society 5.0」等國家級的未來規(guī)劃與倡議為例,就是期盼借助讓工業(yè)、人類和整個社會更加緊密的相連之后,結(jié)合新興先進(jìn)技術(shù),帶動經(jīng)濟(jì)和社會結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變,這當(dāng)中非連續(xù)性與破壞式創(chuàng)新,尤其是人工智能AI)與邊緣計算(Edge Computing)等技術(shù)的引導(dǎo),加上即將商業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的第五代行動通訊技術(shù)(5G)的來臨,智能應(yīng)用與自動化的服務(wù)將產(chǎn)生更大、更快的加乘效應(yīng),這些技術(shù)彼此相互串連與吸引,一個完美的科技風(fēng)暴已然成形,即將進(jìn)一步影響每一個人的生活。

跨界混搭、異業(yè)結(jié)合,挑戰(zhàn)與機(jī)會并存

這些新興的使用典范的誕生,源于大量的創(chuàng)新好主意,透過數(shù)據(jù)分析與洞察,并落實(shí)于不同的產(chǎn)品上,但是產(chǎn)品的開發(fā)過程充斥著不同的挑戰(zhàn),目前常見的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品開發(fā)的三大挑戰(zhàn),包括:1.技術(shù)團(tuán)隊(duì)的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)不一,由于物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品經(jīng)常會遇到跨界混搭、異業(yè)結(jié)合等考慮,整合不同領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)知識(Domain Knowledge)難度高;2.信息安全考慮不足,這是許多網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控攝影機(jī)成為資安攻擊的漏洞后,付出慘痛代價所學(xué)習(xí)到的重要課題;3.產(chǎn)品量產(chǎn)的考驗(yàn),由于物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品往往是少量多樣化的組合,成本變動大,供應(yīng)鏈的搭配,考驗(yàn)彼此的彈性與整合能力。 這些挑戰(zhàn)也助長了物聯(lián)網(wǎng)市場上容易出現(xiàn)的片段與零碎化的狀況,這當(dāng)中以半導(dǎo)體芯片解決方案供貨商扮演著關(guān)鍵的角色,是引領(lǐng)創(chuàng)新的火車頭,如同百年歷史的汽車產(chǎn)業(yè)今天所發(fā)生的驚天動地的改變一樣,所有的創(chuàng)新功能有80%皆由半導(dǎo)體芯片所推動,而半導(dǎo)體在物聯(lián)網(wǎng)市場上也維持相同的創(chuàng)新動能。

5G的無線通信技術(shù)涵蓋面更廣,多重協(xié)議的整合引爆商機(jī)

從5G時代所揭橥廣大的無線連接技術(shù),愈來愈多的物連網(wǎng)裝置隨著功能與應(yīng)用的重新定義之后,不同的無線通信技術(shù)讓不同區(qū)域與產(chǎn)業(yè),找到適當(dāng)?shù)膽?yīng)用方式,其背后最大的推手亦是芯片廠商所推動的創(chuàng)新。 無論是小范圍的局域網(wǎng)絡(luò)、長距離的廣域網(wǎng),以及全球的地理定位系統(tǒng),羅列各式各樣不同的頻譜與無線訊號的使用,讓接續(xù)這幾年將數(shù)以百億計的連網(wǎng)裝置,串聯(lián)成一個大網(wǎng),引爆廣泛而多元的智慧服務(wù)。 其中整合多重協(xié)議(Multiple Protocols)的需求在智能家庭與智慧電表的應(yīng)用上成為重要的訴求點(diǎn),目前市面上相當(dāng)多的應(yīng)用典范用于整合Zigbee藍(lán)牙傳輸,舉凡智慧門鎖、智慧音箱與智能家庭網(wǎng)關(guān)等裝置上,提供更貼近使用者需求的優(yōu)勢,常用的使用情境是讓使用者運(yùn)用智能型手機(jī)上的App,透過藍(lán)牙接口連接,再對Zigbee網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行包括室內(nèi)照明、家電控制與智能建筑等自動化系統(tǒng)的部署、更新、控制和監(jiān)控等功能,多重協(xié)議解決方案具備充分的彈性來提供簡易的安裝和建立可靠的網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò),有特別的成效。

超低省電的需求,換一次電池用10年的物聯(lián)網(wǎng)裝置成為趨勢

除了無線連網(wǎng)的技術(shù)之外,處理器微控制器的發(fā)展,也是另一個重要的指標(biāo),以iPhone手機(jī)的運(yùn)算效能來說,2007年的第一代iPhone到2016年的iPhone 7相比,這10年間處理器的運(yùn)算效能成長了120倍,但是10年下來的電池容量在相同尺寸下,才成長區(qū)區(qū)4%,所以透露出一味的尋求效能提升的同時,功率消耗更是一個棘手的問題,效能與功率消耗的取舍,傷透了腦筋。 功率消耗對于數(shù)量龐大的智慧電表或是穿戴式裝置的重要性,可能比高效能運(yùn)算更令人重視,日本的半導(dǎo)體芯片廠商于是開始喊出一顆鈕扣電池要讓裝置可以使用10年壽命的省電規(guī)格,這同時也關(guān)系著日本政府積極希望2020年能夠達(dá)成八成的家用電表全部改成智慧電表的計劃,順勢推動WiSUN成為家用電表的無線連接標(biāo)準(zhǔn),開放電力零售自由化與智慧電表的普及。

語音與人臉辨識開啟物聯(lián)網(wǎng)智能型應(yīng)用的新境界

人工智能應(yīng)用,尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)與影像裝置的整合,在安全監(jiān)控攝影機(jī)與空拍機(jī)以至于自動輔助駕駛的應(yīng)用,不乏夠份量的成功典范,由于云端服務(wù)與邊緣運(yùn)算技術(shù)的整合,邊緣裝置與終端節(jié)點(diǎn)使用AI技術(shù)愈來愈受到關(guān)注,由于使用者對資安上的疑慮,以及能夠在最接近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的端點(diǎn)來進(jìn)行AI應(yīng)用,遠(yuǎn)比一切都要上云端要來得合理與經(jīng)濟(jì)。 所以物聯(lián)網(wǎng)的傳感器將搜集到的數(shù)據(jù),在邊緣運(yùn)算裝置上做先期的處理,大幅度提高低延遲應(yīng)用的發(fā)展,愈來愈多的AI加速芯片,兼具效能與低功耗的優(yōu)勢,讓AIoT(=AI+IoT)裝置產(chǎn)生重要的改變,2020年的日本東京奧運(yùn),將AIoT+5G整合的示范,提供一個令人充滿期待的科技饗宴。 智能音箱進(jìn)入所引發(fā)的語音識別的應(yīng)用也在工廠或辦公室自動化、智能醫(yī)療及健康照護(hù)上,開始產(chǎn)生新一波的改變,透過聲音的辨識可以判斷工廠馬達(dá)運(yùn)作與轉(zhuǎn)速是否異常,或是用簡單的語音指令來控制家電,亦或是參加公司內(nèi)的電話會議等應(yīng)用,因?yàn)檎系墓δ馨_萬象,所以也吸引許多新創(chuàng)企業(yè)啟動廣泛與多元應(yīng)用的創(chuàng)意,今天無論是云端平臺的巨擘或是小巧可人的新創(chuàng)企業(yè),透過語音識別的技術(shù)打開一扇寬廣的機(jī)會之窗,當(dāng)然也是另一個新的競爭起點(diǎn)。 GSMA在美國加州洛杉磯的2018 Mobile World Congress Americas年度的展覽會上,用「智能連結(jié)(Intelligent Connectivity)」來描述IoT、5G與AI整合所產(chǎn)生的巨大轉(zhuǎn)變,AI與5G讓物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用,從云端加速走向Edge或是終端,讓物聯(lián)網(wǎng)的智能應(yīng)用快速接地氣,加速智能應(yīng)用的普及,影像與聲音辨識的用途,將會讓智慧連結(jié)的美麗新境界,有更大的想望。

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原文標(biāo)題:物聯(lián)網(wǎng)整合5G與人工智能,形成智能連接的完美風(fēng)暴

文章出處:【微信號:iotmag,微信公眾號:iotmag】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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