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科技

物聯網感測網路參考架構標準化,將提升物聯網應用全面導入效率

科技新報

更新於 2019年10月18日11:25 • 發布於 2019年10月18日11:30

感測網路是開發物聯網應用的底層核心,更是跨設備整合必備的基礎架構,為協助產業與企業在開發物聯網應用上有基礎架構可以參考,在經濟部標準檢驗局指導下,台北市電腦公會與台灣物聯網產業技術協會合作,於日前舉辦「從感測網路標準看物聯網應用發展」研討會,除了介紹即將公告的物聯網感測網路參考架構標準草案之外,也邀請工研院、資策會與鈺立微電子分享物聯網感測網路技術趨勢、產業現況與感測晶片應用,讓與會人士了解感測網路標準對於物聯網智慧應用的關鍵性,也讓業者為未來 AI+IoT 跨界資料整合互通預作規劃與準備。

將感測網路參考架構標準化

可確保物聯網感測器能隨插即用 服務與資料能互通共用

計畫主持人吳烈能顧問指出,要開發物聯網應用,廠商會碰到的問題是物聯網相關組織業界標準與通訊協定眾多,沒有參考依據,而且感測器資料格式不統一,開發跨系統應用,需要另外撰寫轉換程式,不容易進行大量資料交換。由於 ISO / IEC JTC 1 / SC 41 委員會進行物聯網相關標準制定,因此從標準架構圖上確認,ISO / IEC 29182 感測網路參考架構等相關標準,將是由國際標準組織所規定的物聯網架構基本標準。

吳烈能顧問表示,感測器應用廣泛,但是現階段感測器網路設計過程複雜且難以參考延用,許多感測器網路設計及部署幾乎須從頭開始。若仔細檢查各種感測器網路應用實例,可發現許多共同性,包括網路架構之選擇、架構中使用之個體/功能等都非常相似,而 ISO / IEC 29182 感測器網路參考架構(SNRA)即依此等共同性制定而成。

ISO / IEC 29182 系列標準之設立目的,包括:提供指引以促進感測器網路之設計及發展;改善感測器網路之互運性;使感測器網路隨插即用,易於新增或移除感測器節點。

感測網路結合邊緣運算將成為 AIoT 應用新架構

可滿足即時回應與資料隱私等需求

資策會智慧系統所陳仕易總監表示,AIoT 應用可說是近年來物聯網主流,而新的 IoT 架構是由雲+邊緣運算+AI 所構成,因為傳統物聯網雲端架構無法滿足即時回應、資料隱私、離線處理等多元需求,導入邊緣運算,可解決雲端架構面臨問題,增加使用彈性,並提供系統間資源共享與再利用,因此包括國際大廠如 CISCO、ARM、Dell、Intel、IBM、Google、Amazon、Microsoft 等知名大廠紛紛組成聯盟,投入邊緣運算相關設備與產品的研發。

因為 AIoT 應用要導入邊緣運算與 AI 功能,所以感測網路也要與邊緣運算相結合,將感測器所獲得的資料,透過邊緣運算模組進行處理,送回判讀過後的數據,如此一來,不僅能減少資料傳輸所需時間與雲端伺服器的資料運算負擔,也更能即時處理感測器所獲得之資料,並提供更彈性的系統架構。

光電感知技術成為 AIoT 系統發展新趨勢

多重知覺應用將帶動新光電技術發展

工研院電光所溫士逸經理指出,在 AIoT 應用方面,日本是值得借鏡的國家,尤其是日本的超智慧社會(Society 5.0)發展策略,強調以人為本,以聯網裝置(IoT)、大數據、AI、機器人等技術為基礎,打造新一代的超智慧社會,進而提升日本競爭力。

溫士逸經理認為,在開發各種 AIoT 服務,多重感知感測器是重要的關鍵因素,因為光學技術已成為新一代感測器發展趨勢。以視覺感測應用為例,就可以讓紅外線光源全球市場產值將由 2018 年的 18 億美元,成長至 2023 年的 65 億美元,年複合成長率達 29%。各種新型光偵測器(APD、SPAD)與半導體雷射元件(VCSEL、PCSEL)的技術發展,將可提供多重感知應用,若是把多重感知融合加上 AI 晶片,將可推出新一代智慧應用設備,也才能夠推出更適用的物聯網系統與服務。

3D 深度感測晶片+AI 將可提供更多感測能力

開發更具創意 AIoT 應用

鈺立微電子王鏡戎執行長特助表示,在感測器發展上,3D 深度感測越來越熱門,因為搭配相關 AI 運算技術,可以提供包括 3D 掃描、物件辨識、手勢控制、3D 人臉解鎖等 3D 視覺性應用,加上雲端資料運算,可以在智慧零售、安控、無人機、ADAS、機器人等應用領域服務提供 3D 視覺功能,如果加上專業知識(Domain Knowledge),甚至能開發創造出不一樣的應用服務。

以日本市場為例,就有日本系統整合(SI)業者用 3D 深度感測晶片,掃描即將販售的活豬,透過建立活豬 3D 影像數據,利用後端專家系統進行分析,就可以進行活豬不同部位肉類重量預測。也就是當活豬完成 3D 掃描,就可以獲得該豬身上的梅花肉、頸肉、頰肉、骨仔肉、大里肌、小里肌、大排、小排、二層肉、五花肉、肝連肉、腿肉、大腿肉、腱子肉、腳蹄等不同部位的重量預測,如果再加上肉品市場行情資料,就可以算出該豬身上不同部位的肉類總價,進而提升畜牧業的營運效率與養殖技術。

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