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貼合台灣製造業特色 2019邊緣運算應用將加速
 

【作者: 王明德】   2019年01月17日 星期四

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物聯網過去幾年的發展聲勢雖強,不過落地速度緩慢,成功案例也僅是點狀出現,一直讓人有「只聞樓梯響,不見人下來」的感覺,直到2016年底AI再次掀起熱潮,兩者結合而成的AIoT架構,再次強化物聯網的市場推廣力道,各種垂直領域的應用才開始加速,而其中又以製造業的腳步最快,現已有製造業者將AIoT的邊緣運算概念應用於產線上,以產線的局部智慧化,邁開工業4.0的第一步,而由2018年的進展來看,在2019年將會有更多製造業在產線中導入邊緣運算設計,強化市場競爭力。



圖1 : 這次AI的發展已是科技史上第3次,在機器學習演算法與物聯網系統整合下,這次發展十分令人期待。(source:ReadWrite)
圖1 : 這次AI的發展已是科技史上第3次,在機器學習演算法與物聯網系統整合下,這次發展十分令人期待。(source:ReadWrite)

就整體系統來看,物聯網可分為感測、通訊、應用等3層架構,由於這一波AI的主流演算法以深度學習(Deep Learning)為主,透過不斷的錯誤更正自我學習,讓指令不斷趨近於完美,這種模式需要大量的運算,因此多建置在物聯網最上層的應用平台,從2017年開始,市場開始推動邊緣運算概念,業界人士就指出,無論是製造業本身或設備供應商,對台灣來說,邊緣運算都是最好的機會。


從雲端到邊緣 物聯網效能更佳
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