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邊緣AI持續升溫 智慧聯網趨勢成形
2021年IoT元件供應商品牌暨採購行為年度調查

【作者: 王岫晨】   2021年12月03日 星期五

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物聯網(IoT)無疑是近年來最重要的應用發展之一,它不僅讓智慧家庭成為可能,同時也實現了智慧製造的願景。目前,它也正持續的深入我們的所有日常生活之中,幫包含智慧城市、智慧運輸等,處處都有物聯網的身影。


然而要實現物聯網應用,IoT元件的使用就是不可或缺的一環。而當前市場上已存在多家的供應商,也提供多樣化的IoT元件方案。本次所進行的「2021年IoT元件供應商品牌暨採購行為年度調查」,就是要找出哪幾家供應商具備較佳的品牌識別,能夠提供讓開發者信任的產品;另一方面,在元件的採購上,具備哪些特性的元件才是開發者所需要的。


物聯網邁向新戰場

一開始先讓我們來觀察一下物聯網的市場趨勢。我們發現在2021年的物聯網發展,物聯網已經逐步進化成為智聯網,並以AI賦能裝置邁向自主化。在2021年,物聯網以深度結合AI作為提升價值之主要核心,IoT定義也從Internet of Things演化為 Intelligence of Things,透過深度學習與電腦視覺等工具的附加,讓IoT軟硬體應用全面升級;在綜合產業動態並考量經濟振興與遠端操作需求下,具體呈現於智慧製造與智慧醫療兩大垂直應用領域。以製造端來看,非接觸技術加速工業4.0的導入,在智慧工廠追求韌性、彈性及效率下,AI致力使Cobot、無人機等邊緣端裝置具更高精度及檢測能量,由自動化步入自主化。在醫療業方面,AI為數據加值於流程優化與場域延伸,以及更快的影像辨識以支援臨床決策、乃至遠端問診與手術輔助,皆是AI醫聯網整合技術至智慧院所、遠距醫療的重要發展指標。


根據TrendForce的調查研究指出,綠地、太空、元宇宙,將成為物聯網2022年的三大主戰場。正由於跟上了5G與半導體的這一波產業熱潮,2022年物聯網接近200億台的連接設備,將持續以AI為基礎,並取關鍵性(Critical)與永續性(Sustainability)為貫穿來年物聯網產業的兩大發展支柱,進而帶出三個技術主戰場,包括訴求環境永續、脫碳生產的綠色IoT,著眼無遠弗屆、萬物相連的太空IoT,以及聚焦數據演算、鏡射現實的元宇宙IoT。


這些關鍵技術,各技術本身都可望成為產業大廠跨域布局的灘頭堡,以及物聯網產品服務的設計主軸。延伸此基礎至終端應用面,2022年物聯網將以更為穩定、即時、節能且預測之效益,賦能多元垂直領域;而市場主流的IoT應用中,預期將以智慧城市的環境監控與防疫管理、智慧家庭的居家安全與沉浸娛樂、智慧製造的虛實整合與數位模擬、以及智慧醫療的遠程服務與精準醫學為四大核心領域,協助企業於後疫情時代轉型再進化。


此外,這兩年來隨著疫情肆虐,全球企業無不加快數位轉型步伐,大舉擁抱物聯網、5G、人工智慧、邊緣運算等科技,藉此建立更韌性的營運體質。然而,這也使得過去封閉的IT與OT環境將更為開放,讓資安問題變得更為嚴峻;光是2021年上半年,IoT裝置資安攻擊事件就比去年同期大幅倍增。物聯網安全威脅已不能等閒視之。


行動物聯網時代的發展,手機硬體性能的提升,能夠快速處理巨大容量的軟體。隨著AIoT時代的到來,傳統大型軟體已經不能滿足IoT時代多設備互聯的發展,特別是在智能汽車的發展上。快應用即點即用、服務直達的優勢,順應5G時代的發展,在高頻寬、低延遲、即時處理等場景的需求下,能夠提供即時化的服務和雲端更新,對於開發者來講更為便捷,也更能滿足用戶的需求。


改善物聯網安全

而由於物聯網的普及,使得聯網安全也成為了值得關注的議題。Palo Alto Networks針對全球19個國家與地區的IT決策者進行物聯網資安調查,結果顯示,組織需要改變物聯網安全,以保護企業網路免於家庭裝置的攻擊。根據2021年的調查,77%將物聯網裝置連接到組織網路的受訪者表示,去年連接到企業網路的非商業裝置有所增加。在今年的研究中,智慧燈泡、心率監測器、連線的運動裝置、咖啡機、遊戲機,甚至是寵物餵食器被發現在網路裝置列表上也一點都不奇怪。


Palo Alto Networks台灣區總經理尤惠生表示,遠距工作趨勢的興起,讓出現在組織網路的非商業物聯網裝置大幅增加,這位組織帶來了更多資安挑戰與風險。IT決策者也認為組織需要改變物聯網安全,以保護企業網路免於非商業裝置的攻擊。98%的台灣IT決策者表示在疫情期間的遠距工作,導致組織的物聯網資安事件數量增加。駭客了解僅僅透過一個小型物聯網感測器就得以進入網路,發起如勒索軟體的攻擊。


值得注意的是,今年對全球有物聯網裝置連接至組織網路上的1,900名IT決策者進行的調查中,四分之三(75%)台灣受訪者表示,物聯網裝置網路與主要裝置和業務應用程式的網路(例如人力資源系統、電子郵件伺服器、財務系統等)各自獨立,另外目前有13%的受訪企業遵循最佳實踐,利用網路微切分(microsegmentation)將物聯網裝置保護於企業嚴格控制的安全區域,以隔離物聯網裝置並將它們與 IT 裝置分開,以避免駭客在網路上橫向移動。



圖一 : 2021年IoT元件供應商品牌年度調查結果(製圖:王岫晨)
圖一 : 2021年IoT元件供應商品牌年度調查結果(製圖:王岫晨)

IoT元件供應商品牌暨採購行為年度調查

在本次的物聯網元件供應商品牌暨採購行為年度調查中,針對了主要的物聯網元件供應商進行品牌喜好度的訪查與問卷調查。所參與調查的廠商均是全球知名的半導體大廠,競爭可說是相當激烈。而調查結果也出爐,不出意外的,前三名是由知名的半導體大廠意法半導體(ST)、Microchip、德州儀器(TI)所搶下。


針對物聯網市場,此次品牌票選居於首位的意法半導體認為,物聯網開啟了數十億智能連接設備使用無處不在的互聯網協議技術進行相互通聯的潛力。物聯網使幾乎所有系統都能夠利用互聯網和雲端運算生態系統,以進行創新並使各種對像變得更加智能和感知。互聯網連接設備數量的成長是由高品質、高可靠的無線連接以及低成本低功耗嵌入式組件的廣泛可用性推動的。雖然物聯網設備有許多不同的外形,但它們都需要通用的功能構建區塊,例如處理和安全、感測和驅動、連接、信號調節、保護、電源和能源管理。


也因此,需要高水準的創新才能提供滿足市場中各種應用特定需求的解決方案。物聯網市場發展的技術包括無處不在的嵌入式處理,如人工智能、有線和無線連接、安全和保護、創新電源技術、雲和邊緣計算以及大數據分析。在物聯網市場30多年的持續投資和經驗,使ST能夠開發出一系列技術、產品和解決方案,為客戶提供針對不同應用的定制解決方案。特別是針對要求苛刻的工業等級物聯網應用,ST有能力為所有使用者提供解決方案。


品牌票選結果位居第二的Microchip,也積極發展智能、互聯且安全的物聯網設計,並提供整體系統解決方案。這些完整的方案簡化了創新有線和無線系統的開發,讓客戶可以更快地投入生產並加速將產品上市,以轉化成為實質的收入。Microchip的解決方案利用了一個生態系統,其中包括了智能處理器、經過認證的有線和無線連接,以及強大的安全性。此外,還透過即用型軟體和工具、並與雲端運算公司策略合作提供全面的協助,使客戶從創意到雲端連結的過程變得快速而輕鬆。


票選第三名的TI也擁有完整的物聯網解決方案。從感測器到雲端,TI透過完整解決方案來讓客戶準確感知、理解和傳輸智能化的物聯網數據。從功率元件、感測器、連接元件、5G方案、人工智能和深度學習方面的進步,可幫助客戶為任何應用創造物聯網設計的下一步里程。TI的電路和設計工具以數十年的系統專業知識以及雲端合作夥伴網路為後盾。能夠解決客戶在電源、性能和安全方面的挑戰,並實現下一步目標,以加速進入市場。


至於其他品牌廠商,則是以些微票數居後,但仍各自擁有完整解決方案優勢與特色。關於這次2021年IoT元件供應商品牌暨採購行為年度調查結果,請參考圖一所示。


在這次的調查中,也同時進行了物聯網元件採購行為調查。在採購行為的調查結果,發現客戶在選擇購買物聯網元件的時候,最在乎的前三大關鍵要素分別是高整合度、支援服務,以及開發工具等。至於互連性能、升級相容與無線技術等選擇,則分別列於第四、五、六位。


智慧化聯網新趨勢

事實上,物聯網解決方案的關鍵核心運算元件,多半都是採用Arm架構所打造。特別是在物聯網逐漸導入了AI與機器學習之後,成為更新一代的智慧聯網,賦予了新的能力,卻也使得整體解決方案變得更為複雜。因此,我們也特別透過Arm的視角來解讀物聯網市場,以期能更全面地掌握物聯網市場的發展趨勢。


Arm應用工程總監徐達勇針對物聯網的發展就發表看法指出,運算從雲端轉移至邊緣端甚至是終端裝置,一直是這幾年產業的大趨勢,而Edge AI及End-point AI也是近幾年熱議的話題。從產業開始對MCU-based的AI應用,或稱嵌入式機器學習(Embedded ML)、或微型機器學習(TinyML)的研究,到客戶端逐步採用,這些發展都相當值得關注。


圖二 : Arm應用工程總監 徐達勇
圖二 : Arm應用工程總監 徐達勇

TinyML被視為是一個快速發展的機器學習技術和應用領域,包括硬體、演算法和應用軟體,能夠以極低的功耗(通常在mW範圍及以下)執行設備上的感測器數據分析,藉以實現各種長時間運作的應用,並滿足電池供電的設備需求,特別是物聯網設備。現在市場需要的是,類似像在手機這類裝置上,就能輕鬆進行的引擎異常偵測、語音助理,或臉部解鎖支付。一旦這些工作要在終端裝置上執行,牽涉到的是如何適當使用SoC的運算能力,並且與電力功耗取得完美的平衡。


面對智慧物聯在接下來的發展狀況,徐達勇表示,TinyML仍會是明年值得觀察的重點。從硬體來看,包括像是MVE(M-profile Vector Extension)向量擴充方案,Compute-in-Memory(記憶體內運算)等技術的發展,將如何進一步提升機器學習效能;而在軟體部分,則是如何讓軟體開發更加簡單好用、更易於移植到不同環境中。儘管市場相當看好TinyML對智慧聯網帶來的助益,但也可關注業界將如何突破TinyML 的限制:例如對於超低功耗的要求(1TB/sec from SRAM > 1W 16nm),成本要更低、記憶體使用更精簡、同時還要維持更高效的運算能力。


客戶採購需求


圖三 : Arm AIoT方案資深經理 黃晏祥
圖三 : Arm AIoT方案資深經理 黃晏祥

事實上,要滿足客戶的物聯網元件採購,需求可說是五花八門,而解決方案供應商都必須要能一一滿足這些需求。Arm AIoT方案資深經理黃晏祥針對這個議題指出,一般來說客戶在選擇智慧聯網元件時,會考量的因素包括了以下:


●即時性與低延遲:在許多情況下,將數據發送回雲端進行處理是不可行的。減少數據往返時間不僅可以提高回應時間,而且在工業製造等作業中,即時處理對安全和營運相當重要。同樣的原則適用於車聯網的場景。因此,在智慧聯網的應用當中,可運用機器學習(ML),更快獲得訊息,並以極低延遲的效率傳遞給人或機器。


●安全(Security)與隱私保護:當物聯網裝置被廣泛的部署,而裝置上又收集到如此多的資訊,有些甚至機敏的數據,資訊安全對於物聯網從端到雲整個過程都極為重要。企業在佈署物聯網時,對於遵從哪套標準也莫衷一是。因此,Arm便推動了PSA認證制度,提供業界一致的標準。


●低功耗及易於使用:TinyML在硬體方面需要解決對於極低功耗的要求,在軟體上則需要滿足易於使用與移植。


●規模化與經濟效益:物聯網最大的挑戰之一即是碎片化。之前許多企業傾向採用專用的(proprietary)系統,造成物聯網不易擴大規模(scale-up),導致經濟效益不彰。目前Arm Project Centauri建立了開放標準架構,可以先就底層作業預作處理(如System Ready)、簡化設計流程,物聯網的相關開發者則可針對特定應用場景進行差異化的開發。同時,物聯網相關應用可以更容易且更快的開發,更快的反應市場趨勢並掌握商機,提高企業的投資報酬率。


結語

隨著半導體技術快速提升,現在可說在物聯網終端裝置上,設計與部署真正智能的時機。具備感知環境能力的裝置,能為其搜集到的資料與促成的服務,創造極大的價值。硬體與軟體近來的發展,將為原本資源受限的終端裝置平台的能力,促成大幅度的改變,並讓開發人員結合終端裝置真正的智能,打造出視覺、語音與震動的能力。


持續推動AIoT產業去破碎化的觀念。傳統上使用Driver或者tooling來限定客戶,但是,當趨勢來到軟體定義(Software-define)的現在,想在某一個環節只使用自己專用的系統來形成對其他業者的進入障礙,已漸漸不可行。而是當有標準化平台與共通標準時,物聯網生態系的業者才有機會掌握更多商機。


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