AIoT启动智能闸道器市场 边缘运算创造台湾商机
边缘运算将成为物联网架构的重要设计趋势，交大资工系教授林盈达指出，***闸道器厂商可透过ai的加值，提升产品价值，摆脱过去大量生产标准品的低利润宿命。
从2016年底开始，全球掀起新一波ai浪潮，过去ai有两次较明显的发展，不过因受限于当时的软硬件技术水平，均无法商业化，最后都回到学术领域；与过去两次相较，这次卷土重来的ai，乘藉科技产业这十几年来所研发的软硬件技术，将可望具体落实应用。
交通大学信息工程学系特聘教授林盈达指出，就目前发展来看，ai将会与物联网紧密结合。物联网结构包括底层的感测、中层的传输、上层的云端，其架构的运行方式是由底层传感器撷取设备资料，以有线或无线的传输方式，将信息传送到中间的闸道器，闸道器汇整资料后，再将数据送往云端平台储存、分析、应用。这类做法在传感器节点数不多或对实时性需求不高的物联网系统来说已然足够，不过如果节点数量庞大的系统，后端运算平台的负担会过高，而且数据传输费用也会是沉重的负荷；若是对实时性需求极高的制造、医疗等系统，这种集中式运算方式更将无法因应终端设备的回应速度需求。
因此后期it产业提出边缘运算概念，也就是赋予物联网的第一层的感测控制或第二层的通讯传输设备一定程度的运算功能，边缘运算一来可以避免将所有的数据都往上传送到云端，降低云端处理平台的工作负担与数据传输费用，二来也可以实时反应处理底层设备的需求，让整体系统的运行更快速。
林盈达表示，边缘运算会是物联网架构未来的重要趋势，终端设备与闸道器的角色也会随之改变，而这也会是***厂商的挑战。以闸道器来说，未来物联网的闸道器会有三种，第一种是只有传输功能，这种标准型闸道器量大但是价格也低；第二种是具备运算功能的闸道器，这类型产品需要针对应用领域进行设计，价格会比只有传输功能的更高；至于最后一种则是具有ai功能的闸道器。
物联网智能化 ai将是关键 如果说边缘运算是物联网的设计趋势，ai就是物联网的灵魂，有了ai的加持，物联网才能真正冠上「智能化」这三个字，而在物联网的未来架构中，不仅云端平台的大脑需要ai，部分终端或网络层的设备，也会需要ai。
具有学习能力的ai，可以全面提升物联网效益，以制造系统为例，一般物联网架构的制造系统，会将所撷取的制造设备数据传送到后端，由后端系统集中累积为大数据，从而制定出最佳生产策略；但具边缘运算设计的物联网，则会在闸道器先行处理数据，除了将数据传送到后端外，也会在前端进行简单控制。ai功能闸道器，除了传送与运算数据外，还会分析取得的数据，从中加以学习，不断调整设备运行程序，使其最佳化，同时也能因应现场状况，对操作人员提供最直觉的处理建议。
林盈达指出，ai在物联网的应用已成既定趋势，***厂商过去在it领域虽然有庞大出货量，不过市场价值都相对较低，从过去的pc到现在的手机，主要利润都为欧美大厂所取得；此状况一度也有可能重现在物联网市场，因为在物联网架构最上层云端平台的ai市场，仍由欧美等全球性大厂所据，这部分***厂商难有机会；所幸边缘运算趋势启动，闸道器这类型的中、底端设备，向来是***的强项，***厂商可藉由过去在这类型终端设备的成绩取得市场优势，透过ai设计提升产品价值，借以摆脱过去低利润的制造宿命。
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交通大学信息工程学系特聘教授林盈达指出，就目前发展来看，ai将会与物联网紧密结合。物联网结构包括底层的感测、中层的传输、上层的云端，其架构的运行方式是由底层传感器撷取设备资料，以有线或无线的传输方式，将信息传送到中间的闸道器，闸道器汇整资料后，再将数据送往云端平台储存、分析、应用。这类做法在传感器节点数不多或对实时性需求不高的物联网系统来说已然足够，不过如果节点数量庞大的系统，后端运算平台的负担会过高，而且数据传输费用也会是沉重的负荷；若是对实时性需求极高的制造、医疗等系统，这种集中式运算方式更将无法因应终端设备的回应速度需求。
因此后期it产业提出边缘运算概念，也就是赋予物联网的第一层的感测控制或第二层的通讯传输设备一定程度的运算功能，边缘运算一来可以避免将所有的数据都往上传送到云端，降低云端处理平台的工作负担与数据传输费用，二来也可以实时反应处理底层设备的需求，让整体系统的运行更快速。
林盈达表示，边缘运算会是物联网架构未来的重要趋势，终端设备与闸道器的角色也会随之改变，而这也会是***厂商的挑战。以闸道器来说，未来物联网的闸道器会有三种，第一种是只有传输功能，这种标准型闸道器量大但是价格也低；第二种是具备运算功能的闸道器，这类型产品需要针对应用领域进行设计，价格会比只有传输功能的更高；至于最后一种则是具有ai功能的闸道器。
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具有学习能力的ai，可以全面提升物联网效益，以制造系统为例，一般物联网架构的制造系统，会将所撷取的制造设备数据传送到后端，由后端系统集中累积为大数据，从而制定出最佳生产策略；但具边缘运算设计的物联网，则会在闸道器先行处理数据，除了将数据传送到后端外，也会在前端进行简单控制。ai功能闸道器，除了传送与运算数据外，还会分析取得的数据，从中加以学习，不断调整设备运行程序，使其最佳化，同时也能因应现场状况，对操作人员提供最直觉的处理建议。
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