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工業 4.0 智慧工廠 |
2022年1月5日 星期三
· 交叉路口的演變 —— 從感應迴路到人工智慧
Changing How We Move with Intelligent Transportation Solutions
透過智慧交通解決方案改變我們的交通運輸方式
字路口的動態特性，使它們成為城市規劃者要解決的更具挑戰性的項目之一。一個交叉點如何與另一個交叉點不同取決於許多因素。多少人穿過街道？是否有大量的行人和自行車交通？是否沿主要公共交通線路？一天中的使用量會如何波動？要創建有效、安全的交叉路口，必須對該地區進行勤奮的研究和了解。除此之外，城市規劃者必須監控不斷變化的條件，並隨著交通流量的變化做出改進。
多年來，我們監控和應對這些波動的方式發生了變化。從基本的信號計時到先進的車輛檢測，交通技術的進步推動十字路口變得更安全、更高效。隨著這些感測器性能的提高，我們對複雜城市環境的理解也在不斷提高。
我們現在在哪裡？
路口重大改進的一個早期例子，是從定時信號到存在感測器的轉換 —— 最常見的是感應迴路的形式。感應迴路安裝在道路上以檢測過往車輛的存在，提示交通信號為排隊的車輛留出充足的時間通過。採用存在檢測大大減少了流量過載期間的瓶頸。
感應迴路可以有效地從路面檢測車輛，但安裝或維護成本高且具有破壞性。
雖然感應迴路被證明是一種有用的、廣泛採用的交叉路口控制工具，但它們的缺點留下了很大的改進空間。從性能角度來看，感應迴路僅收集其附近區域的車輛存在數據。檢測多條車道上接近的車輛需要多個感應迴路。從維護的角度來看，安裝和維修環路需要昂貴的道路維修和破壞性的車道封閉。考慮到它們 3-7 年的平均壽命，這很快就會變得低效。
已經出現了幾種新技術作為解決感應迴路缺點的解決方案。地面感測器，包括可見光攝影機、熱成像和雷達，為桌面帶來了幾項改進。在信號控制方面，許多地上感測器允許用戶配置檢測區域。這允許交通營運商監控多條車道上接近和停止的車輛。以前需要安裝多個感應迴路，現在只需一個地上感測器即可實現。在維護方面，簡單地將技術帶到地面上會產生不同的世界。安裝、維修或校準可在單個感測器上快速管理，通常無需阻礙交通。
地上感測器可檢測用戶配置區域內的車輛、騎自行車者和行人。
熱成像是信號控制技術中的行業最愛。在完全黑暗、惡劣天氣和刺眼光線下檢測車輛、行人和自行車使熱成像在道路上具有明顯的性能優勢。事實上，最近 BASt（德國聯邦公路研究所）的一項研究認為，熱成像是感應迴路最可靠的檢測替代方案，「沒有其他檢測技術能夠在整個過程中，顯示出如此低的誤報率。現場測試作為熱圖像檢測。在大多數情況下，根本沒有誤報。」
下一步是什麼？現代車輛檢測的更高性能和低誤報率為能力的重大飛躍 —— 智慧設備鋪平了道路。人工智慧驅動的交通感測器的引入，為十字路口及其周圍環境提供了一個新的洞察力。能夠監控車輛位置、航向和速度的攝影機分析，不僅可以有效地即時控制十字路口，還可以收集可靠的車輛和行人移動數據，以改進預測交通系統。
除了辨識車輛的位置和運動外，配備人工智慧的感測器，還使用先進的分類算法來區分車輛類型。將卡車與公共交通巴士或騎自行車的人，與車輛交通區分開來，智慧交通系統可以自動優先考慮緊急車輛、公共交通和弱勢道路使用者。
人工智慧驅動的傳感器收集各種道路使用者的速度、航向和位置數據。
這種對車輛、行人和自行車在一天中的不同時間，如何在城市環境中移動的更好理解，使交通營運商能夠查明危險區域，並解決遠遠超出感應迴路能力的瓶頸。
隨著交通方式和車輛本身的不斷發展，我們的基礎設施也必須如此。人工智慧將為城市規劃者提供有價值的數據，以幫助塑造我們十字路口和道路的未來。
· 智慧交通攝影機市場研究報告：到 2030 年的全球行業分析和成長預測
Machine Vision Inspection using only a Smartphone, integrated with Universal Robot and IIoT
僅使用智慧手機的機器視覺檢測，與優傲機器人和 IIoT 整合
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| IDVIEW 不只是縮時攝影 |
PRESCIENT&STRATEGIC INTELLIGENCE
智慧交通攝影機市場概覽
2019 年全球智慧交通攝影機市場規模為 100.878 億美元，預計到 2030 年將達到 244.656 億美元，在預測期內（2020-2030 年）的複合年成長率為 8.5%。世界主要城市的人口不斷增加，導致日常通勤人數增加，從而造成道路擁堵，尤其是在高峰時段。安全問題日益嚴重、城市交通堵塞日益嚴重、先進駕駛輔助系統 (ADAS) 和聯網車輛的發展、政府對有效交通管理系統的倡議不斷增加，以及世界各地智慧城市的發展等因素正在推動行業。
然而，目前的全球經濟狀況及其對市場情況的影響，預計將在短期內影響該行業主要參與者的業務。主要市場，尤其是美國和中國之間的貿易戰，繼續帶來不確定性。此外，在 COVID-19 大流行之後，不穩定的材料成本、供應鏈中斷，以及最近各個經濟體的進出口禁令，在不遠的將來，預計將影響智慧交通攝影機市場的所有主要參與者。
然而，COVID-19促使許多行業利益相關者重新審視自己的策略，為市場的中長期成長做好準備，這將加速行業的轉型升級。
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細分分析
交通管理預計將成為 2020-2030 年成長最快的類別
根據應用，智慧交通攝影機市場預計，將見證交通管理類別中最快的成長。這主要是由於技術進步，包括推出人工智慧 (AI) 驅動的交通管理系統，其中包括智慧交通攝影機，可遠端訪問和控制十字路口的交通燈，以確保交通順暢。這有助於優化行人和騎自行車的人的交通流量，從而提高他們在繁忙交通中的安全性。
2-5 百萬像素 (MP) 類別在 2019 年的市場比重最大
2019 年，2-5 MP 類別在智慧交通攝影機市場中佔有最大比重，按類型計算。由於這些攝影機提供高清 (HD) 解析度，因此它們可用於車牌和臉部辨識，距離最遠可達 13 英尺（在 2 MP 變體的情況下）。此外，與解析度較低的同類產品相比，2-5 MP 功能可以提供更好、更清晰的圖像，而且價格也很實惠。因此，預計 2-5 MP 類別，將在整個預測期內保持其主導地位。
網路協議 (IP) 預計將在 2020-2030 年間發展得更快
智慧交通攝影機市場預計將見證 IP 分叉，以產品為基礎的更快成長。這主要是由於對提供更大覆蓋範圍和雲連接的技術先進的 IP 攝影機的需求不斷成長。
地理展望
歐洲——最大的工業地區
2019 年，歐洲在智慧交通攝影機市場中佔有最大比重。該地區市場受到攝影機技術進步，及其可負擔性的推動，支持其在交通生態系統中的採用。根據歐盟委員會的說法，智慧交通系統 (ITS) 對於提高該地區的安全性，以及解決排放和堵塞問題非常重要。作為數位單一市場策略（2019-2024）的一部分，歐盟委員會希望透過在該地區有效佈署 ITS，來實現對運輸網路的有效管理。
亞太地區 (APAC) – 市場成長最快的地區
亞太地區有望成為全球智慧交通攝影機市場中成長最快的地區。這可以歸因於該地區擁有世界上一些人口最多的國家，包括中國和印度，這些國家擁有龐大的公路網路。印度和中國等發展中國家政府，加大了對交通管理解決方案的投資，透過智慧交通攝影機辨識交通違規者。因此，預計在預測期內，發展中國家交通基礎設施的改善，將進一步推動亞太地區對智慧交通攝影機的需求。
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趨勢和驅動因素
策略聯盟是關鍵市場趨勢
智慧交通攝影機市場正在見證的主要趨勢之一，是智慧交通攝影機製造商、交通管理解決方案提供商和其他利益相關者之間的合作與夥伴關係。這些合作夥伴關係，目的在通過增加有吸引力的產品套件，來訪問被收購公司的知識庫，以增強投資組合。
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2020 年 1 月，FLIR Systems Inc. 和 Ansys Inc. 合作為輔助駕駛和自動駕駛汽車提供卓越的危險檢測能力，幫助汽車製造商提高車輛安全性。透過此次合作，FLIR Systems Inc. 將完全基於實體的熱像感測器，整合到 Ansys 的駕駛模擬器中，以在超現實的虛擬世界中，對熱像儀設計進行建模、測試和驗證。新的解決方案將透過優化熱像儀的放置，來縮短原始設備製造商 (OEM) 的開發時間，以便在未來的自動駕駛汽車中與自動緊急制動 (AEB) 和行人檢測等工具配合使用。
不斷增加的道路交通事故，正在推動智慧交通攝影機市場
智慧攝影機捕捉圖像或影像序列，進一步進行高級圖像處理，如運動分析和人臉辨識，並將（壓縮的）影像數據和提取的影像資訊，透過網路傳輸給有關部門進行進一步分析。印度、中國和巴西等發展中國家，人口的快速成長，正在推動改善道路安全的需求，從而使智慧交通攝影機市場受益。除了提供避免道路事故和反覆堵塞所需的資訊之外，這樣的系統還可以幫助私人和公共組織，利用現有的和新的影像資產。因此，此類系統可幫助交通管理人員，確保為公眾提供更安全、更高效的旅程。
預測期內新興經濟體的城市交通危機和交通堵塞，將推動市場成長
在印度、巴西、中國和墨西哥等世界各地不斷發展壯大的大都市地區，交通擁堵是不可避免的。世界各地的發展中國家都在採用智慧交通管理解決方案和產品，以更好地管理交通流量，並減少擁堵。例如，2019 年 2 月，啟動了印度首個 ITS 試點項目，並進行了為期六個月的評估。在交通繁忙地區的四個地點，安裝了配備智慧交通攝影機的智慧交通號誌和系統。因此，該場景成為智慧交通攝影機市場的主要驅動力。
市場參與者推出新產品和服務以獲得競爭優勢
全球智慧交通攝影機市場本質上是適度分散的，市場參與者包括 FLIR Systems Inc.、Canon Inc.、杭州海康威視數字技術有限公司、Kapsch TrafficCom AG和Sony Corp.等。
近年來，智慧交通攝影機市場的參與者，為了保持領先於競爭對手，推出了許多新的和先進的產品。例如：
2020 年 3 月，Videalert Ltd. 宣布推出 Stingray，這是一種全新的模組化自動車牌辨識 (ANPR) 攝影機解決方案。它配備帶升級紅外照明的高清攝影機，可在所有停車和交通管理應用中，提供更高的捕獲率和更高的生產力。
2019 年 6 月，FLIR Systems Inc. 推出了 FLIR TrafiData 智慧熱像交通感測器解決方案，可幫助提高交通管理和數據收集能力。感測器區分和計算車輛、騎自行車者和行人的數量，測量實時旅行活動，並提供出發地和目的地洞察力。
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‧ 機器視覺系統中的智慧攝影機整合
Performing visual inspection with deep learning aided by traditional machine vision
傳統機器視覺輔助下的深度學習視覺檢測
機器視覺 是一種圖像處理技術，它使自動化設備能夠掃描有限視野內的物體，解釋它們的方向，並根據預編程的序列做出反應。智慧攝影機或「機器視覺感測器」通常透過數位化和傳輸，用於電腦分析的幀來支持機器視覺系統，但一些智慧攝影機也可以作為獨立的視覺系統，而無需依賴外部處理設備。
與標準工業或商用攝影機不同，智慧攝影機可以解碼它們捕獲的圖像，從而減少對人類感知的依賴。智慧攝影機可以將幀數位化，確定是否應該將其傳送到外圍計算系統，並且在某些情況下，無需借助外部分析就可以決定對圖像的適當反應。它具有比傳統攝影機更廣泛的功能，並且可以執行相對複雜的自動化操作。
智慧攝影機的規格
機器視覺通常是一個多階段系統，在圖像處理的初始階段使用智慧攝影機。雖然智慧攝影機不能像人眼那樣「看」，但它可以透過模式辨識軟體檢查像素簇，並根據編程知識得出簡單的結論，從而近似視覺。用於實現此目的的組件包括：
- 感測器：圖像檢測設備，例如電荷耦合器件 (CCD) 或互補金屬氧化物半導體 (CMOS)，可將鏡頭投影轉換為電壓序列，然後可以將其數位化或儲存在內存中。
- 數位化電路：一種將一組點映射到圖像上，並將它們轉換為像素，以創建數位表示的轉換設備。
- 中央處理單元：一個 CPU，或者在某些情況下是一個數位信號處理器 (DSP)，它執行用於解釋數位圖像代碼的算法程序。
- 儲存硬體：主要和次要內存，例如 RAM 或 Flash，用於運行 CPU 程序，或記錄和儲存圖像以備將來使用。
- 通訊技術：一種將攝影機連接到外部設備的方法。乙太網或 RS232 信號將編碼圖像傳輸到電腦進行分析，或向反應設備發送指令。
- 照明設備/LED：用於更清晰圖像捕獲的照明設備。
智慧攝影機功能通常因型號而異。某些類型可能包含所有列出的組件，而其他類型僅保留支持更大機器視覺系統所需的感測器、數位電路和通信接口。
工業品質控制
智慧攝影機用於許多自動化功能，無論是補充多部分機器視覺系統，還是作為獨立的圖像處理單元。由於其成本效益和相對易用性，智慧攝影機可能是簡化自動化 方法，或將視覺系統整合到製造操作中的有效選擇。
在工業生產中，製造商經常使用智慧攝影機進行檢查和品質保證。可以對智慧攝影機進行編程，以檢測結構或組件缺陷、缺失零件、有缺陷或變形的零件，以及其他與預期設計的偏差。如果與適當的自動化設備（例如機械臂或卷收器）聯網，則具有處理能力的智慧攝影機可以向儀器發出信號，以移除有缺陷的產品。或者，智慧攝影機可以標記變形的產品以供以後移除。
智慧攝影機也用於工業測量。使用感測器，智慧攝影機可以在不直接接觸的情況下，確定和記錄組件的實體尺寸。根據視覺系統的複雜程度，這些測量可能涉及高精度分析和增量掃描。驗證產品尺寸的能力也用於品質保證，以檢查是否符合設計規範。
代碼讀取和辨識
代碼讀取和認證需要的處理能力比產品檢查少，因此相對簡單的智慧攝影機型號可以執行此類操作。條碼提供機器可讀的數據，可以被智慧攝影機快速掃描，從而能夠以相對較快的速度，對大量印有代碼的產品進行認證。智慧攝影機可以驗證條碼是否已應用於適當的產品，或確定代碼是否包含正確的數據。
光學字符辨識是一種更複雜的代碼讀取形式，需要智慧攝影機來辨識打字文本。身份驗證的速度可能比讀取條碼的速度慢，但只要有足夠的處理能力，智慧攝影機就可以高度準確地分析文本。這對於確保印刷材料顯示正確的拼寫和詞序，以及產品標籤符合設計非常有用。
與自動化工具結合使用時，智慧攝影機可以提供運動校正和重新定位數據。透過網路，智慧攝影機可以與機器人設備進行通信，以幫助它對零件進行分類或辨識。此過程透過提高零件操作的準確性，來幫助提高自動化服務的效率。
智慧攝影機的其他用途
由於智慧攝影機的功能主要取決於其圖像處理能力，因此該設備可適應多種需求。智慧攝影機用戶，可以開發或購買客製化軟體，來滿足特定的機器視覺需求，範圍從產品質保證到執法支持。
一些機器視覺系統形成視覺感測器網路，它使用位於特定位置的多個智慧攝影機，從多個角度捕捉單個物體或區域的圖像。這種方法適用於融合在一起的大量圖像，比每個攝影機獲得的單個圖像更有用的情況。感測器網路可以有效地監控環境條件、追踪運動中的物體或模擬圖像的 3D 表示。
智慧攝影機中使用的技術也已應用於生物辨識系統。視網膜、面部或指紋掃描用於安全目的。智慧攝影機的處理器可以執行程序，這些程序使用辨識算法，來驗證一個人的身份或追踪他的位置。（有關 BioMetrics 的更多資訊，請訪問BioMetric Consortium。）
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· 到 2022 年，工業 4.0 市場的驅動因素、演變和支出
Industry 4.0 Internet of Things, Technology Evolution & Big Data. How Technology Changes Our Lives
工業 4.0 物聯網、技術演進和大數據技術，如何改變我們的生活
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該行業 4.0 市場有望顯著增長。物聯網在製造業和相關行業的數位化轉型中越來越多地採用，工業機器人的興起，以及工業物聯網支出的增加，只是一些促成因素。
顯然，工業 4.0 不僅僅是技術因素的問題。雖然我們仍處於產業 4.0 的初期和挑戰，依然存在在許多方面，如整合 IT 和 OT，數據處理能力，執行方面的挑戰，指導方針和策略能力、技能、文化、標準和成熟度/戰備水平上，從純粹的優化/自動化到真正的轉型，工業 4.0 還受到供應鏈和客戶期望中的無數挑戰的推動。
到 2022 年，工業 4.0 技術市場預計將達到 1523.1 億美元
在不斷尋求實現工業 4.0 的價值的過程中，當然也受到國家和超國家，推動不斷變化的地緣政治工業生態系統的推動，並進一步受到行業中一些較大的參與者和聯盟的推動。
工業 4.0 技術支出：2017 年至 2022 年間以 14.72% 的複合年成長率成長
看看工業 4.0 最終是製造業數位化轉型的關鍵演變、驅動因素和支出領域，這很有趣。
MarketsandMarkets 於 2017 年 5 月 22 日發布的一份報告補充說，我們之前解決了其中的許多問題。概述和分析以及麥肯錫和 IDC 的其他發現。
到 2022 年，工業機器人將佔據工業 4.0 市場的最大規模
MarketsandMarkets 報告按技術著眼於工業 4.0 市場的演變和成長，因此在介紹中重點關注技術。報告涵蓋的技術有：
- 工業機器人（最大比重）。
- 物聯網（在本例中為工業物聯網）。
- 網路安全（製造業和工業 4.0 中的一個明顯問題，正如之前關於工業網路安全的報導）。
- 3D 列印（我們不確定它是否只是 3D 列印或增材製造，但包括 3D 列印）。
- 先進的人機界面。
- 大數據（當然包括分析）。
- 人工智慧（在大多數其他組件中非常重要）。
- 擴增實境(AR) 和虛擬實境 (VR)，妳可以在其中包括數位孿生。
從報告的總支出預測來看，從上述技術支出的角度來看，工業 4.0 市場預計到 2022 年將達到 1523.1 億美元。
新聞稿稱，2016 年整體市場價值為 666.7 億美元。2017 年至 2022 年間，預測的複合年成長率 (CAGR) 達到 14.72% 的兩位數百分比。
亞太地區和中國的主導地位 —— 有一些注意事項
有趣的是，根據該報告，主要增長市場不是美國（工業 4.0 可以提高工業生產力，但面臨非常具體的挑戰）或西歐，儘管人們逐漸意識到工業的重要性英國的 4.0 願景和歐盟的重要舉措，以協調和促進各成員國存在的工業 4.0 舉措。
提醒一下：「概念」和術語「工業 4.0」源於德國工業，並隨著其他國家的倡議而發展，包括「誕生」工業網路「想法」的美國。
中國引領工業 4.0 技術市場，但就目前而言，中國缺乏製造業轉型所需的文化和非技術成功因素
在預測期內，亞太地區是成長最快的工業 4.0 市場，這一成長的主要貢獻者是中國和日本。
中國製造2025：科技投入夠不夠？
中國對工業 4.0 的響應「中國製造 2025」於幾年前啟動，並一直專注於國際化方法，供應商將參加在中國工業轉型中心北京和「中國製造 2025」展館舉辦的活動。工業 4.0 年度聚會漢諾威工業博覽會等活動。
此外，中國一直在積極收購工業4.0公司，以成為全球智慧製造中心。該國與日本一樣，面臨人口迅速老齡化，從而逐漸失去廉價勞動力的好處，使其熱衷於創新。不過，它是否會成功仍然是一個懸而未決的問題。據 IDC 稱，到 2020 年，APeJ 地區（不含日本的亞太地區）的製造業 IT 支出有望達到 360 億美元，其中中國、印度和東盟國家將發揮重要作用，工業 4.0 和中國製造 2025 將成為關鍵驅動因素.
然而，正如《南華早報》所寫，根據麥肯錫的調查結果，中國製造商並未為工業 4.0 做好充分準備，包括從文化到技能的任何成功轉型的關鍵非技術方面。
然而，根據 MarketsandMarkets 的報告，從工業 4.0 佔有率的角度來看，中國、日本和韓國對機器人技術的更高採用是一個關鍵因素，因為我們理解我們在這裡只討論技術。
2017 年 4 月，IDC 預測中國將繼續引領全球機器人技術採用（包括消費者、醫療保健等），「離散和流程製造佔 2016 年支出的 50% 以上」以及跨行業應用的進一步強勁增長和工藝製造。
日本和亞太機器人市場的說明
日本的情況有些不同，因為該國在轉型方面有其他經驗，甚至採用了一種超越工業 4.0的方法，即社會 5.0。日本也因恐懼在全球人口老齡化名單中名列前茅。
關於機器人和亞太地區的最後說明：根據 IDC 的數據，到 2020 年，整個地區的機器人總支出將達到 1330 億美元，包括日本，那裡的機器人已經普遍存在。相比之下：2020 年全球機器人支出預計將達到 1880 億美元，清楚地顯示該地區是區域市場。
工業機器人和工業設備製造有望引領工業 4.0 技術支出
回到技術。根據研究，到 2022 年，工業機器人將佔據工業 4.0 市場的最大規模。主要原因：對生產力的影響、減少人為錯誤和提高產量。
到 2022 年，整個工業機器人市場預計將達到 81.47 美元，新聞稿指出，複合年成長率為 11.70%。從垂直角度看的重要驅動因素：汽車製造商和原始設備製造商。
到 2022 年，工業設備垂直市場的價值預計將達到 227.9 億美元，以 18.45% 的最高複合年成長率成長
儘管工業機器人將佔據最大比重，但到 2022 年成長最快的是工業設備市場，其複合年成長率為 18.45%，並且非常注重預測性維護。
根據報告公告，預測性維護能力將幫助工業設備製造行業，節省高達 50% 的維護成本。
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