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IoT感測網路參考架構標準化 將提升物聯網應用導入效率
 

【CTIMES/SmartAuto 報導】   2019年10月17日 星期四

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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,介紹即將公告的物聯網感測網路參考架構標準草案,並邀請工研院、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。

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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。

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。

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服務上,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。

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。

關鍵字: IoT  5G 
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