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瞄准AIoT庞大商机 驱使产业价值链持续重组洗牌

除了自驾车外,包括智能制造、智能医疗等诸多领域,都有愈来愈多相当成功的AIoT应用案例。例如日本的轮胎厂商Bridgestone便善用AIoT技术,为生产设备赋予自主学习与行动的能力,因而大幅提高生产效能与良率。DIGITIMES摄

伴随物联网(IoT)应用蓬勃兴盛,加上人工智能(AI)技术日趋成熟精进,两大技术双双跃为企业数码转型过程中不可或缺的要素;在此前提下,近年IoT与AI逐渐汇流为AIoT崭新面貌,使AI得以藉由IoT渗透至各个产业与生活应用情境,连带让AIoT背后所表彰的边缘运算概念,成为继云端运算后另一个热门辞汇。

所谓边缘运算,简单来说,可视为从云端到边缘的移动,意即把原本透过云端资料中心执行的AI机器学习推论工作,移往网络逻辑上的边缘节点来处理,由于边缘节点邻近于用户端设备、也就是数据来源,因而能够以近乎实时的速度来处理资料,不仅消除了以有限网络带宽传送大量原始数据的负担,更消除了凡事唯云端是问、久候云端下达指令的依赖性,这些特性,对于类似像自驾车等时间敏感性(Time-Sensitive)应用,可说非常重要。

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Toyota为实现MaaS概念,邀集必胜客、Mazda、Uber、亚马逊等盟友创立移动服务事业联盟,意在让其新开发的e-Palette自驾电动概念车,得以蜕变为无人化快闪商店。来源:SlashGear

于是乎,AIoT被各方人士寄予厚望,看好这股趋势可望带动诸如半导体、边缘运算、5G网络、智能车辆等相关技术领域之创新发展,进而引领第四波科技创新,促使智能时代早日到来。根据知名研究机构Gartner的预估,时至2022年,在多达8成比重的企业IoT专案当中,都会含括AI解决方案,反观现今,AI在IoT专案的占比不过一成左右,显见未来还有极大的成长空间。

AI与IoT  少了任一方都难形成大局

业者形容,AIoT的背后逻辑便是「AI+IoT」,其中AI象是大脑,足以将设备的简单连接升级为智能连接,从而让万物互联演化成为万物智联,至于IoT,则是使AI得以发挥行动力的载体,犹如人类的眼睛、耳朵、鼻子与皮肤一般,可以感知你我周遭的环境事物,从中汇集大量数据,做为AI进行机器学习、深度学习的重要养分;当资料愈多、训练素材愈多,AI大脑就会愈来愈聪明,做出愈来愈准确明智的决策。

换句话说,假使仅有AI大脑,而没有连结IoT感知能力,无从收集各种环境信息,空有强大的算法、运算力也是枉然;相反的,只有IoT而未搭配AI,则象是只有感官却无法通达大脑来做出睿智反应,那么纵然收集的资料量再如何庞大,充其量仍是Raw Data,没有办法转换成为有价值的信息。由此可见,唯有AI+IoT,才足以创造最大化价值。

谈及AIoT的落地应用,无庸置疑的,自驾车(Autonomous Vehicles)肯定是讨论度名列前茅的热门题材。顾名思义,研发自驾车的初衷即是取代人为驾驶,然而要达成这个目标,需要集成众多科技,方能让原本以机械性能为中心的汽车,开始拥有感知与学习能力,进而靠自身的力量做到精准判断与操控,终至平安顺利地上路行驶。

探究自驾车的感知层面,也就是赖以随时掌握周遭环境信息的配备,除了现阶段已被广泛运用的GPS、雷达、超音波,及结合影像辨识技术的摄影机等相关技术方案外,简称为光达的LIDAR,更被喻为是实现全自动自驾的先进感测技术,只因光达的涵盖范围广阔,而且比较不受到诸如光线、温度或天候等环境因素影响,所以可提供更加可靠、精确的侦测能力。

一旦车上搭载几颗光达,便可明显提升感测效果,惟目前光达的价位偏高,未来唯有下修,才可望被多数的自驾车开发商所接受,逐渐成为标准配备,所幸目前已有业者正在努力运用不同的技术,尝试发展出价格更加实惠的光达产品。

至于自驾车的大脑,则需仰赖AI 软硬件及开发平台,来训练所需模型。GPU领导厂商Nvidia有感于自驾车在面对复杂道路环境之际,势必需要进行大量平行计算、以便能做出实时反应,所以一方面提供高效能的运算芯片 DRIVE Xavier,二方面则提供一个完整的DRIVE AV平台,以利开发者因应各种环境感测技术、分别建构不同的模型,甚至透过虚拟环境来强化训练(借以纳入一般实际道路测试鲜少遇到的状况),且能利用AR技术,裨益驾驶人在行驶过程中一并获知周遭环境信息。

凭借异业合纵连横  打造完整AIoT生态系

值得一提的,在AIoT的驱动下,已为自驾车注入许多创新设计思维、甚至是颠覆性的商业模式,使得相关的生态系更为多元丰富。比方说日系汽车大厂Toyota迎合MaaS(Mobility as a Service)概念,发想创立移动服务事业联盟,并已延揽象是必胜客、Mazda、Uber乃至亚马逊等诸多盟友,意在将其新开发的e-Palette自驾电动概念车,型塑为无人化快闪商店,随时移动至不同地点展开营运。

此外聚焦发展自动驾驶软件的英国新创企业Oxbotica,则与在线超市业者Ocado缔结合作关系,将藉由CargoPod小型自驾货车提供短距移动送货服务,当货车抵达后,消费者只需输入口令便能取货。

事实上AIoT商机甚多,绝对不仅止于智能汽车,其它象是智能医疗、智能制造或智能能源等等领域,也都蕴含莫大的想象空间;探究这一条条不同的价值链成形,背后都亟需坚强的产业链加以撑持,甚至需要涵盖电子零组件、系统组装、软件接口、服务设计等来自四面八方的厂商群策群力,方能透过一站式的供应模式,开创 AIoT 大局。

如同SEMI微机电及传感器产业联盟(MEMS & Sensors Industry Group;MSIG)的成军,基本上就是一个典型例子;因此可以预见,随著AIoT浪潮席卷,异业合纵连横的案例将会不断上演,目的在于重塑产业价值链,只因在AIoT世界,确实很难有单一厂商足以通吃传感器、云端到AI整个市场。


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