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边缘运算无所不在 商机无所不在

 共创赋能全球物联网产业链系列报导

人工智能(AI)与5G激励边缘运算(Edge Computing)的蓬勃发展,再加上愈来愈多的开放原始码软件的加持,更加速边缘运算应用的快速成长,这个标榜著本地运算、网络连接与智能应用的边缘运算的应用趋势,其所带来的低延时、低耗能、高效率、少信息流量的优势,满足愈来愈多的工业物联网(IIoT)应用领域的需求,同时让工业智能型应用的成长进入全新的里程碑。

研华IoT嵌入式平台事业群协理区晓风先生在「研华物联网共创峰会」的第二天「嵌入式与无线物联网」的专题座谈中探讨边缘运算与人工智能的相遇以及随后的爆发式发展,演讲主题为「边缘运算无所不在,引爆新商机开场」,对边缘运算趋势在工业领域上的发展给予重要的肯定,虽然商机前景令人期待,但是所面临的重要挑战仍需产业界逐一加以克服。

他揭櫫包括(1)各式无线通讯协议种类众多、标准不一致的问题,(2)一旦面对网络条件不稳定,环境状况局限之下,需要有考虑周到的系统容错率与过程管理的设计,做为重要的补救措施,(3)确实做好网络区域的隔离,确保本地信息的安全,杜绝资安风险,(4)工业现场的应用场景差异性大,边缘运算系统需要具备兼容并蓄的运算能力,以符合不同的需求,(5)成本考量下需要面面俱到,并能够支持大量的部署需求。

而人工智能(AI)技术所展现出来的强大的功能,以及同步提供全新的视野与多样化的智能型解决方案,让人目不暇给,这个专题座谈特别聚焦于智能交通与智能制造的两个关键的使用典范,期待协助产业界找寻一条成功的终南捷径。

AI边缘运算解决方案助力智能交通的发展

研华IoT嵌入式平台事业群产品经理何肇峯先生与聪泰科技研究发展与客户开发部副总经理林宏沛先生,展开对谈并探讨智能交通解决方案的新发展,着重于「边缘运算与AI技术助力智能交通影像侦测与辨识的应用」,何肇峯首先举2018年初中国春运的大数据,来说明结合AI与边缘运算技术所展现的重要效益。

这场集结一共有28.9亿次的输运人次的春运中,有80%的车票是直接使用网络交易而完成,在北京、河南、广州的大车站内,大量使用乘客的人脸辨识系统,以取代传统人工验票的机制,每3到6秒间就完成通过闸门验票的动作,而车站内的乘客导航上的功效也不遑多让,使用360度虚拟实境全景导航APP,协助乘客引路让乘车更便捷。

AI影像识别系统大量使用在中国大陆的智能交通的应用上,包括车牌车款辨识、车流与人流辨识、移动轨迹辨识、平交道路口安全管理、管制区的入侵侦测、科技执法抓违规等用途,提供的乘车便利、协助行车秩序的功效上,令人刮目相看。

聪泰科技的解决方案使用研华开发的神经网络计算引擎,这个称为ESRP-SRP-ARK2250S的边缘运算系统内建有Intel i7-6822EQ的CPU,以及Intel Movidius Myriad X视讯处理器,该AI芯片为低功耗系统单芯片(SoC)设计,加速深度学习应用所需要的处理效能,具备0.7 TOPS运算能力作为汽车车牌辨识、汽车车款识别、车辆数目计数与路边行人识别的任务游刃有余。

对于影像侦测与辨识的应用所需要的各式硬件配件,研华一并提供多样化的选配选择给技术合作伙伴,其中扮演关键「眼睛」角色的视讯摄影机,以及不同摄影镜头等影像来源装置,都是智能交通解决方案所不可或缺。

此外,为了让系统开发商预先集成此系统,研华预先提供不同的AI软件套件与工具,包括有视讯AI推论与神经网络最佳化软件,以及基于规则制定为主的视讯辨识与深度学习分析工具,还有边缘装置管理与再训练模型部署,以及视讯影像数据资料库来协助系统厂商发展独特的AI边缘运算应用,并藉由集成云端服务系统形成功能强大的交通管理系统,以提供警察完整的数码执法的辅助,也能做为下一阶段包括路边停车位管理与其它智能交通的解决方案的建立,以便于让更多的共创(Co-Creation)技术伙伴发展出更多的加值服务。

藉由侦测机械运转震动启动工厂预防维护应用

工厂生产机械与制程机台最重视停机(Downtime)的控制与预防,因为意外停机发生往往造成大量的产能与生产力的损失,对于企业的营收立即产生重大的冲击,所以预防机台故障与预测故障的能力,一直是智能制造所倚重的解决方案,由于马达与各式各样的机械装置会产生运转的振动频率与噪音,透过智能型传感器的量测与云端服务的分析软件,成为一个新兴的解决方案。

研华IoT嵌入式平台事业群产品经理鞠剑先生与产品经理高信扬连袂出席,与逸奇科技总经理王逸民博士对谈,聚焦于边缘运算与云服务议题,利用机台设备的智能联网技术启动预防维护的功能。

逸奇科技对于侦测机器运转特异震动频率与持续的时间有长时间的研究,主要探究工厂内部的关键机械运转频率随时间变化的情形,并分析各种不同频率随时间变化的组合,这种称为时频分析的技术,相较于传统只分析震动频率频谱的技术,增加了频率对时间变化的解析,利用时频分析可以看出机台平时运行时的震动与声音的关系,并做为机器需要维修或是产生故障种类的研判基础,对于工厂的营运行有重大的发现。

王逸民指出死机械设备发生诸如良率无法掌握、质量不稳定、加工精度下降、操作经验无法量化而得以传承技术时,现场工程师虽然透过仪器来量测讯号,但却不知道如何解读,为了解决这个问题,逸奇科技发展震动监控分析软件(VMA),用来监测工具机械的精准度、动平衡,甚至颤动等信息,来判断机械的现在的状态,以及避免机台的刀具耗损而产生不良品,避免马达故障而造成整个机台无法运行而产能降低。

这个解决方案使用研华的EIS-D150高效边缘智能服务器所组成SRP-E2i120与SRP-E2i121的解决方案,做为机械设备震动监控以协助工厂自动化掌握机械维修与故障侦测的进度,减少停机时间的发生,并形成智能制造一个具指标意义的应用。