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3S Market 傳遞 智慧應用與價值的商業資訊
前瞻基礎建設 台鐵採購達280億
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雲端\物聯網\大數據
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2018年10月8日 星期一
．物聯網在安控行業中的應用
固緯電子2018影像安防高峰論壇
(Presentor: 固緯電子吳韋志副理)
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來源：中国安防协会 作者：范德耀
影像監控領域經過十幾年的發展，已解決「看得見、看得清」問題，正在進入「看得懂、看得明白」階段，要解決此問題，僅僅透過影像手段很難解決，而借助物聯網技術，可大大提升辨識結果、效率。目前物聯網技術已在智慧交通、智慧監所、智慧商超、智慧醫療、智慧家庭等領域得到很好應用。
智慧交通：伴隨智慧、城市、智慧交通項目落地，交通要道系統、電子警察系統、交通信號控制系統、交通誘導系統、行人闖紅燈系統、不禮讓行人系統等等遍地開花，所有這些系統幾乎都是依靠影像的方式，結合圖像辨識算法，透過對車牌、車身顏色、車輛品牌等的追蹤，實現各種業務的應用。
雖然這些系統對城市交通管理、治安管理帶來很大提升，但仍受一些環境和行為影響，如雨雪天、大霧天以及假牌、套牌等。如透過電子車牌技術可以更加高效、精確地解決上述問題。
雖然這些系統對城市交通管理、治安管理帶來很大提升，但仍受一些環境和行為影響，如雨雪天、大霧天以及假牌、套牌等。如透過電子車牌技術可以更加高效、精確地解決上述問題。
電子車牌是基於物聯網，無源射頻辨識技術的細分、延伸及提高的一種應用，它的技術措施是：利用RFID高精度辨識、高準確採集、高靈敏度的技術特點，在機動車上裝上一枚電子車牌標籤，將該RFID電子車牌，作為車輛資訊的載體，在透過裝有經授權的射頻辨識讀寫器路段時，對各輛機動車電子車牌上的數據，進行採集或寫入，達到各類綜合交通管理的目的。
智慧監所：目前監所管理主要還停留在，以獄警巡查+攝影機監視警報階段，人工作業仍佔絕大比重，資訊化程度相對不高，很難做到對監所內在押人員的即時監管，技防設施往往具有滯後性，不能起到主動積極防範和預警作用。
為保證監所的管理水平，提高對在押人員的監控狀態、改造效率，透過給每個在押人員佩戴腕帶式電子標籤，當進入監控區域後，電子標籤會不斷向外發送ID資訊，裝在監控區域的讀卡器讀到標籤ID後，將該資訊傳至後端應用系統，從而實現對在押人員位置的即時監控；當發生意外事件時，可快速透過影像和腕帶，查看現場狀況和人員定位，即時調派獄警到事故現場，提升監所整體資訊化管理和安全管理水平。
智慧商超：在商超領域，物聯網的應用也是豐富多樣，除了應用相對成熟的倉儲管理系統，對於商超結算系統也同樣適用。目前商場超市比較頭痛的問題是結算太慢，當客流量較大時購物體驗差，隨著電子標籤成本的不斷降低，透過物聯網技術，實現快速結賬已成為現實。
為進一步保障顧客權益，避免購物糾紛，結賬口影像監控系統+物聯網快速結賬系統+POS資訊系統三位一體，並進行記錄保存。
為進一步保障顧客權益，避免購物糾紛，結賬口影像監控系統+物聯網快速結賬系統+POS資訊系統三位一體，並進行記錄保存。
智慧家庭：智慧家庭透過物聯網技術，將家中的各種設備(如家電設備、照明系統、窗簾控制、家居保全安防等)連接到一起，解決安全防範、環境調節、照明管理、健康監測、家電控制、應急服務等問題。
在保全方面應用物聯網的智慧家庭業務功能涉及有：與智慧手機聯動的物聯無線智慧鎖、保護門窗的無線窗磁門磁、保護重要抽屜的無線智慧抽屜鎖、防非法闖入的無線紅外線探測器、防燃氣洩漏的無線可燃氣探測器、防火災損失的無線煙霧火警探測器、防圍牆翻越的太陽能全無線電子柵欄、防漏水的無線漏水探測器等等。
．一文讀懂 IoT Gateway 設計
What is an IoT Gateway?
(SAP EA Explorer - Short Video)
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來源：21ic
物聯網(IoT)已經成為了我們日常生活中，不可或缺的一部分，有一天你可會無法想像，如果不能在快到家的時候，從手機上打開熱水器的生活，會是什麼樣子。
如果想要實現上面提到的這個功能，或者其他更重要的功能，就需要一個由許多組件構成，並且無縫協作的生態系統。IoT架構(圖1)可以根據功能分為多個層：
設備層(也稱為終端層)一般包含三種元素：傳感器用於測量實際數據、執行器用於執行相應的功能、收發器用於傳輸傳感器的數據並接收執行器的指令。
IoT網路Gateway閘道層，是物聯網生態系統中的一個重要組成部分，是感測器、執行器和雲之間的媒介，用於處理本地感測器和遠端用戶之間的通信，並完成其他的相關功能。
雲層用於整個物聯網系統的監控和管理，它與多個Gateway閘道相連接，對收集和儲存的數據進行分析。
應用層是最終用戶的接口，用於訪問和控制物聯網產品和服務。
圖1 IoT生態系統可以被分成多個層，它們共同完成數據的測量、分發和分析，並且執行相應的動作。
網路Gateway閘道設計的關鍵
雖然每個物聯網系統是不同的，但Gateway的主要作用是聚合多個低速終端節點的數據，並將數據透過高速鏈路發送到雲。
聚合數據所涉及到的，可能不僅僅是向上層發送數據。例如，對於像ZigBee或LoRa這樣的網格拓撲結構，Gateway所接收到的可能是相同消息的多個副本。在這種情況下，Gateway必須選擇哪個消息向上層發送，哪一個消息發送到下層的終端節點。
隨著物聯網的功能越來越複雜，設計人員正在將部分數據處理功能，轉移到接近感測器/設備層的位置，也就是所謂的「霧計算」或邊緣計算。
以這種方式來劃分IoT任務，不再需將對數據分析，沒有作用的數據，發送到伺服器，這樣不僅減少了響應時間，而且降低了網路負載。
按照這種方式，Gateway設備所在的位置，是最合適的選擇，因為將響應合併到單個模組中的多個終端點，而不是在多個單元中進行劃分，通常是比較便宜的。
在大規模的物聯網系統中，每一層有明顯的物理區分。然而，在一些小型系統中，可以將多個層組合到一個單元中。例如，自動售貨機中的Gateway，包括了用戶介面、輸入、輸出和無線或有線接口。在這種情況下，IoT只包含了雲和Gateway。
考慮到選擇的多樣性，哪些是IoT的Gateway硬體和軟體所必須的呢？
硬體的考慮
下面是Gateway硬體的一些需求：
CPU：
不同IoT應用程序對Gateway的CPU，及其相關模組的需求差異很大。有些應用程序可能對計算能力要求很高，這就需要一個具有浮點計算能力的強大處理器；有些應用程序可能對安全性敏感，這就需要一個，帶有硬體增強功能的CPU，以滿足TPM規範。許多供應商提供了相容小型Gateway的CPU，例如，英特爾Atom E3800，在物聯網Gateway中很流行。該處理器具有從1個到八個核多個系列；內存從512kB到2MB；操作頻率從1.33 GHz到1.91 GHz。
儲存：
使用閃存儲存數據的固態硬碟(SDD)，是很流行的選擇，因為他們沒有移動的磁頭，性能可靠，且與硬碟驅動器(HDD)相比性價比更高。英特爾E 6000p系列是SSD是一個很好的例子：容量分為128GB和256GB版本，帶有功能標準的PCIe Gen 3接口，並提供了AES 256位的數據加密。
連接：
硬體必須支持，各種有線和無線通信接口。互聯網與雲的連接，很可能是透過WiFi或乙太網連接到路由器，但考慮到物聯網用例的多樣性，與終端節點的連接具有很強的專用性。
環境考慮：
在硬體的選擇上，也要考慮到實際的操作環境。IoT Gateway設備，將被安置在辦公室、安置在工廠的地板上，還是以某種方式暴露陽光下？並且功耗要求是多少？
軟體的考慮
IoT Gateway的軟體也需要多點考量。主要有以下幾點：
操作系統用於管理處理器、內存和其他資源，並為應用程序提供底層硬體的抽象。
IoT Gateway的操作系統有多種選擇，包括專用系統，如微軟的Windows IoT Enterprise或Windows IoT Core，還有其他的很多開源系統，如Ubuntu或Ubuntu Core，他們都是Linux的衍生產品。
與終端節點的連接和通信，可以透過USB、RS-485、IEEE 802.11/b/g/n (WiFi)、LoRa或低功耗藍牙 (BLE)等協議。與雲的通信可以使用乙太網、WiFi或蜂窩協議。
Gateway位於終端設備層和公共互聯網之間，對保證數據的安全起著重要的作用，同時Gateway也是駭客攻擊的首要目標。任何健壯的軟體棧，都必須包括層的安全，包括通信的加密和設備的認證。安全設計通常包括，硬體和軟體組件之間的緊密交互。
Gateway設計實例
為了滿足不同物聯網應用的需要，IoT Gateway設備形狀各異和大小不同。下面是針對不同應用的 Gateway 設備的例子——工業物聯網，多媒體資訊站。
工業物聯網
工業物聯網(IIoT)的應用，包括自動化製造、HVAC、智慧物流、過程控制和智慧農業等。IIoT所使用的範圍是廣泛的，因此IIoT Gateway必須能夠相容各種通信協議，能夠進行近距離的處理，具有靈活的安裝選項，並能夠工作於工廠的環境中。
圖2 戴爾EM3001網關基於Intel的雙核Atom E3805處理器，廣泛的適用於各種工業應用，如自動化汽車裝配線。
戴爾EM3001主要針對工業物聯網應用，它是基於Intel的Atom E3805處理器的，具有1MB RAM，運行頻率1.33 GHz。EM3001屬Edge Gateway 3000系列，無風扇設計，相容各種操作系統，包括Ubuntu、Windows Embedded Standard，或Intel Wind River Linux。
EM3001既支持有線網路，也支持無線網路，支持的無線協議包括IEEE 802.11b/g/n (Wi-Fi)，蜂窩網路和BLE，支持的有線協議如USB、10/100乙太網和PoE。
此外，它也包含了傳統的工業接口標準，如RS-232、RS-422和RS-485。為了提高靈活性，EM3001包含一個GPIO端口，該端口具有8個通道，可以獨立編程為數位I/O、DAC、ADC接口。
它還整合了加速度感測器、壓力、溫度濕度感測器和GPS。EM3001是針對在行動和製造環境下，使用而設計的，他功耗低，IP50的防護等級，具有一個工業級的Micro-SD卡，以及TPM 2.0安全規範。
交互式多媒體資訊站
交互式多媒體資訊站，也可以稱為銷售點的POS終端，是一個小型IoT的應用實例。它需要一個Gateway，終端透過Gateway與雲伺服務器進行數據交互，來完成預定的任務。終端需要包括一個熱敏列印機、顯示器以及麥克風、揚聲器、觸控螢幕等人機接口(HMI)。
Intel為小型應用，提供了NUC(是Next Unit of Computing的縮寫下一代單元計算)系列設備。例如，Intel NUC Kit NUC5CPYH，將終端節點和網路功能，集合到了一個單獨的設備中。
對於小型應用，數據全部在遠端伺服器進行處理，對遠端伺服器依賴嚴重，因此 Gateway 可以使用性能較低，且成本便宜的CPU。NUC的CPU採用Intel Celeron系列的雙核CPU N3050，它包含2 MB的Cache，運行頻率1.6GHz。
與應用程序相匹配的是，NUC Gateway，還包含了Intel HS顯卡，並提供了VGA、HDMI和eDP 觸控顯示螢幕接口，此外它還具有音頻功能，有耳機/麥克風插孔和內置揚聲器。
IoT Gateway設計需考慮哪些問題
Intel NUC設備是一個單板電腦，它可以用作一個優秀的IoT Gateway，來連接終端節點和雲。
Gateway吞吐量越來越大，因此NUC還具有千兆乙太網接口。與前面所討論的IIoT Gateway不同的是，一個典型的小型應用Gateway，不需要各種I/O接口。儘管如此，NUC還是包含了一個PCIe插槽，並提供了一個可用的插頭，可以透過它訪問USB、SMBus，以及電源和地。
．邊緣計算市場不斷擴張，計算力遠沒走到盡頭
太奇雲端李承勳總經理分享High performance AI image analytics solution on edge device@TCA AI Forum 2018\10\03
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来源：
「曾經，有人認為世界上已經有足夠的計算能力，我們不需要計算能力了。說實話，如果這個世界不需要計算能力，英特爾做什麼呢？可是大數據時代的到來，給計算能力帶來了前所未有的挑戰。」英特爾市場行銷集團副總裁、中國區總經理王銳博士的一番話意味深長。
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計算力會有盡頭嗎？智慧城市、智慧工業、智慧駕駛、智慧零售等物聯網應用，無一不和數據緊密相關，每種應用的落地都伴隨大量數據的產生。
據分析師預測，到2025年，全球數據量將劇增至現在的10倍，達到163ZB。如此巨大的數據，只有透過算法分析提取有效數據，才會做出判斷產生價值，而且隨著人工智慧的發展，新應用對計算力的需求會更高。
據分析師預測，到2025年，全球數據量將劇增至現在的10倍，達到163ZB。如此巨大的數據，只有透過算法分析提取有效數據，才會做出判斷產生價值，而且隨著人工智慧的發展，新應用對計算力的需求會更高。
三大策略驅動數據革命
英特爾正在進行以數據為中心的轉型，從端口設備到雲計算，加上內存和儲存、FPGA加速器技術、再加上網路以及5G連接技術和軟體支持，成為數據革命的驅動力。
王銳博士表示，「未來是AI時代，一個公司能否生存、能否成功，最終依賴的是他們到底有多強大的計算能力。越來越多的應用、邊緣計算、雲端計算，需要的是強大的計算、聯接和儲存的能力。英特爾的策略就是為新的數據世界，奠定技術基礎，增強他們計算、連接、儲存的實力。」
王銳博士表示，「未來是AI時代，一個公司能否生存、能否成功，最終依賴的是他們到底有多強大的計算能力。越來越多的應用、邊緣計算、雲端計算，需要的是強大的計算、聯接和儲存的能力。英特爾的策略就是為新的數據世界，奠定技術基礎，增強他們計算、連接、儲存的實力。」
時代在前進，技術在進步，不管擁有市場領導地位的國際巨頭，還是手握一技之長的後起之秀，都要隨著時代演進，才能在競爭中立於不敗之地，而在這場數據革命中，英特爾主要聚焦三個方面，王銳博士解釋⋯⋯：
「第一，半導體生產領導者。我們繼續推動摩爾定律，雖然它是一個人為定律，但在過去的數十年裡，而且在未來會繼續推動最基本的計算能力，我們要利用半導體計算能力，打造一流的平台；第二，我們要成為世界領先的端到端提供商，為企業提供從設備到雲端無縫協作的方案；第三，引領人工智慧和自動化革命，為卓越的、新穎的應用場景，提供強大的技術支持。」
「第一，半導體生產領導者。我們繼續推動摩爾定律，雖然它是一個人為定律，但在過去的數十年裡，而且在未來會繼續推動最基本的計算能力，我們要利用半導體計算能力，打造一流的平台；第二，我們要成為世界領先的端到端提供商，為企業提供從設備到雲端無縫協作的方案；第三，引領人工智慧和自動化革命，為卓越的、新穎的應用場景，提供強大的技術支持。」
看中邊緣計算，應用落地非常迅速
數據在不斷增加，如果全部傳輸到雲端進行處理，顯然當前的頻寬和傳輸速度，都難以滿足要求，因此將數據處理，從雲端遷移到邊緣端十分必要。
英特爾公司高級副總裁兼物聯網事業部總經理TomLantzsch認為，「我們能夠推動的下一次轉變，就是在邊緣計算。在去年，英特爾提出了物聯網的三個策略，分別是：第一，為物聯網設計高性能晶片；第二，增強邊緣計算，專注於網路邊緣計算方面的良好機會；第三，專注於電腦視覺，我們認為電腦視覺這項AI技術，將帶來變革性變化。為了實現這三個策略，我們在開發者工具，及生態環境方面進行了大量投入，我們還與合作夥伴共同為終端客戶，提供了行業整體解決方案（Intel IOT Market Ready Solutions），將這三個策略應用於教育、零售、工業、智慧城市等領域。」
英特爾公司高級副總裁兼物聯網事業部總經理TomLantzsch認為，「我們能夠推動的下一次轉變，就是在邊緣計算。在去年，英特爾提出了物聯網的三個策略，分別是：第一，為物聯網設計高性能晶片；第二，增強邊緣計算，專注於網路邊緣計算方面的良好機會；第三，專注於電腦視覺，我們認為電腦視覺這項AI技術，將帶來變革性變化。為了實現這三個策略，我們在開發者工具，及生態環境方面進行了大量投入，我們還與合作夥伴共同為終端客戶，提供了行業整體解決方案（Intel IOT Market Ready Solutions），將這三個策略應用於教育、零售、工業、智慧城市等領域。」
提出一個概念非常容易，實現起來一般很難，邊緣計算是不是也是這樣？在今年的物聯網峰會上，我們看到很多實際應用案例，比如人臉檢測與屬性提取方案，可以透過人工智慧算法，提取人臉特徵，從而判斷人的情緒；
基於英特爾OpenVINO技術的人臉辨識系統，可以應用於教育行業，幫助老師即時判斷學生的上課情況；智慧健康測試系統，可以即時測試用戶的健康狀況，並提供改進方案。展會現場筆者看到了幾十種基於邊緣計算的產品。
基於英特爾OpenVINO技術的人臉辨識系統，可以應用於教育行業，幫助老師即時判斷學生的上課情況；智慧健康測試系統，可以即時測試用戶的健康狀況，並提供改進方案。展會現場筆者看到了幾十種基於邊緣計算的產品。
人臉檢測與屬性提取方案
基於英特爾OpenVINO技術的人臉辨識系統
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智慧健康測試系統
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用英特爾副總裁兼物聯網事業部，中國區總經理陳偉的話就是，「中國市場是既大又快，有點違反物理定律，因為牛頓第二定律是質量大了之後，速度就會慢。邊緣計算在過去兩三年，發展幾乎超過了所有的行業預計，很多實際的案例落地，將來這個落地會繼續加速。」
未來訓練會發生在邊緣
從數據的產生來看，大部分數據產生在邊緣，但是由於頻寬的限制，有45％的數據都在邊緣進行計算，佔比非常高，未來邊緣計算會發生什麼變化？
TomLantzsch分析，「我認為未來我們將看到一些新產品，會開始在邊緣進行學習。現在所有的訓練數據集，都發生在雲端，將來有更多的數據會產生於邊緣，而訓練也會最終轉移至邊緣。這就是我們所預見的未來。
而自能系統（Autonomous systems），會變得越來越自能，比如自動駕駛汽車、機器人系統、更為先進的視覺系統等。由於本地產生了大量的數據，所以自主性也會逐級下推，這是我們將面對的一項重大改變。
比如，一台存有50萬張人臉的攝影機，數據非常龐大。而這些算法，將繼續在本地的系統層面上得到改善，而不會涉及到雲端，它將成為一台邊緣設備中的攝影機，而相應的學習也會在邊緣進行。」
TomLantzsch分析，「我認為未來我們將看到一些新產品，會開始在邊緣進行學習。現在所有的訓練數據集，都發生在雲端，將來有更多的數據會產生於邊緣，而訓練也會最終轉移至邊緣。這就是我們所預見的未來。
而自能系統（Autonomous systems），會變得越來越自能，比如自動駕駛汽車、機器人系統、更為先進的視覺系統等。由於本地產生了大量的數據，所以自主性也會逐級下推，這是我們將面對的一項重大改變。
比如，一台存有50萬張人臉的攝影機，數據非常龐大。而這些算法，將繼續在本地的系統層面上得到改善，而不會涉及到雲端，它將成為一台邊緣設備中的攝影機，而相應的學習也會在邊緣進行。」
為了加大邊緣計算的算力，英特爾推出了OpenVINO工具，經過對比發現，基於OpenVINO平台的機器視覺深度學習系統，在使用OpenVINO平台之後，比沒有使用OpenVINO平台前，速度提升7倍，如果使用OpenVINO平台再加上FPGA後，速度會比最初提升20多倍。
在醫療影像領域，使用OpenVino平台，可讓模型的運算能力提高188倍，也就是用在骨骼年齡檢測方面提高了188倍，肺部投影的速度提高了38倍。
在醫療影像領域，使用OpenVino平台，可讓模型的運算能力提高188倍，也就是用在骨骼年齡檢測方面提高了188倍，肺部投影的速度提高了38倍。
陳偉強調，「與幾年前相比，物聯網的概念越來越清晰。我們在物聯網領域耕耘了十年，從嵌入式概念到物聯網分布式計算的概念，概念的清晰也使得英特爾的戰略簡單了、聚焦了。因為早期ARM和英特爾相比，如果物體不能產生數據，就會使用低端的晶片，產生低端的數據單元，而數據產生之後沒有判斷能力，所以要透過網路傳到後台進行處理。
當數據量呈指數上漲時，網路頻寬放鬆了，通道更靈活。海康威視的邊緣伺服器就是一個很好的應用，幾年前根本沒有伺服器跑在邊緣。5G商用以後，如果我們打掉網路的瓶頸，可能會影響整個終端到邊緣計算、網路，以及後端的所有平台。
所以英特爾的思路清晰了，第一，專注於邊緣，邊緣本身就在擴大，從零到擴大；第二，做負載整合、應用整合；第三，做視覺計算。未來可能會演變，但這些平台化的技術，生態鏈的搭建，使得英特爾有一席之地。」
當數據量呈指數上漲時，網路頻寬放鬆了，通道更靈活。海康威視的邊緣伺服器就是一個很好的應用，幾年前根本沒有伺服器跑在邊緣。5G商用以後，如果我們打掉網路的瓶頸，可能會影響整個終端到邊緣計算、網路，以及後端的所有平台。
所以英特爾的思路清晰了，第一，專注於邊緣，邊緣本身就在擴大，從零到擴大；第二，做負載整合、應用整合；第三，做視覺計算。未來可能會演變，但這些平台化的技術，生態鏈的搭建，使得英特爾有一席之地。」
What is EDGE COMPUTING? What does EDGE COMPUTING mean? EDGE COMPUTING meaning & explanation
另外，TomLantzsch還談到了自動駕駛領域，英特爾已經收購了Mobileye；在消費物聯網領域，英特爾一直在為企業、政府以及垂直領域，不那麼側重消費領域的客戶，創造商業價值。
陳偉表示，「英特爾很好地發揮了自己的策略優勢，因為很多以消費者為導向的產品是一些很簡單、小巧、聰明的東西連接到雲端，這其實並不是我們說的邊緣，只是雲端的簡單事物。所以我相信，對於英特爾以及我們的合作夥伴來說，專注於以我們業務為導向的領域，會帶來更大的商業價值。」