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2018 邊緣計算論壇 AI + IoT 心得分享

2018 邊緣運算論壇，AI+IOT 台灣轉型驅動新引擎 議程資訊

該論壇是屬於展覽的 Events

台北國際電子產業科技展 TAITRONICS

台灣國際人工智慧暨物聯網展 AIoT Taiwan

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事前並不知道有這兩個展覽，算是到達現場的意外收穫
剛好論壇也有發放展覽入場卷，就趁著中午休息進去逛了一波
東西很多，中午休息時間完全不夠用 李東霖

電子產業展比較像是電子零件廠商來宣傳自家產品或使用技術
而 AIoT 展則較像個專題展，有學術組織也有公司等，展出一個個應用案例

事前調查問卷

https://fusionmedium.typeform.com/to/lcsMCO

  • 您認為目前跨入邊緣運算技術最大的人才挑戰、管理痛點為何？(複選，最多2項)
    • A. 企業決策者對邊緣運算概念還不是很了解
    • B. 企業決策者對此技術有高度興趣，但是不知從何開始
    • C. 企業決策者認為還不需要採用此新技術
    • D. 企業內沒有相關的軟體人才與技術理解
    • E. 企業內沒有相關軟硬體整合人才與技術
    • F. 企業組織抗拒創新與新的技術

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44.5% : 企業內沒有相關軟硬體整合人才與技術
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42.5% : 企業決策者對此技術有高度興趣，但是不知從何開始
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42.5% : 企業決策者對邊緣運算概念還不是很了解

機器學習部署

AWS 香港台灣方案架構主管 Dean Samuels

  • AWS greengrass
    • 在 cloud 訓練與測試 model，並且能夠將 model 給 edge device 運行
    • 同時資料還是會給雲端做永久儲存，但是能夠有效降低應用延遲(資料直接在 edge device 進 model)
    • 與 cloud 失去網路連線也能夠持續對事件做出反應(使用在關鍵即時應用 e.g. 自駕車)

零延遲的數據運算怎麼做

台灣微軟 亞太區雲端物聯網事業群資深協理 李啟後

  • 微軟改過自新，朝向雲端服務前進 Azure
  • Azure IoT hub
    • 提供管理 Edge 的能力
  • Azure IoT Edge
    • 可佈署模組，去使用邊緣算力進去數據處理
    • 跟 高通 合作，推出了開發套件 vision AI devkit
    • 也歡迎其他廠商合作研發

可以發現 AWS 與 Azure 幾乎是死對頭 李東霖

把 AI 放在所有終端裝置

arm 區域市場總監 蔡武男

  • arm ML Processor
  • arm OD Processor
  • armNN
    • 提供機器學習框架(e.g. Tensorflow、Caffe …) 到實際硬體的軟體橋接
    • 令終端裝置算力達到最大運用且不用頻繁修改 model 去適應不同裝置

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別輕忽了資安

BlackBerry 北亞區高級銷售總監 丁海

  • EoT (Enterprise of things) 企業物聯網
    • 產業數位化 + IoT 萬物聯網，公司業務都需要通過終端存取 (e.g.筆電、手機、嵌入式設備…) 接入點越來越多，可能漏洞也跟著變多
    • 建立檔案足跡，強化資安保護
    • 客戶資料保護，GDPR 挑戰，用平台一次解決

台灣資安政策

行政院資通安全處 處長 簡宏偉

  • 政府人才不夠，預估十幾年才能補上
  • 積極訂立各種資安規範，最近在訂立 ipcam 規範
  • 希望提供像 金融監理沙盒 的試驗場域，給予台灣產業環境與機會

用 ML 做即時智慧網路與資安管理

Aruba 資深技術經理 陳清淵

  • 企業有內部網路也有外部網路，現在移動終端多外加人員流動，無法單靠 ip、mac 確認身份
  • 利用 ML 去分析使用者(人 or 設備)行為，找出高危險行為提早通報
  • 減輕網路管理負擔，提高資安保護
  • Aruba central

用 AI 當監工的智慧工廠應用

SAS 台灣業務支援處副總經理 陳新銓

  • 線下分析 -> 即時分析 -> 邊緣分析
  • 幫助硬碟製造商，減少 50% 報廢成本 (預警分析)
  • 站台間的參數調整

用 AR，設備檢修變即時

PTC 台灣物聯網總監 王寶慶

台灣紡織廠的數位升級之路

宏遠興業 資深經理 曾一正

  • 老闆帶頭做，抓高階主管開讀書會了解相關概念與技術
  • 尋找紡織的新出路，不能一昧的勞力密集，這樣只會逐水草而居
  • 應用
    • 染整排程
    • 自動配色
    • 生產資訊 dashboard

簡單總結

如何開始邊緣計算：先將產業數位化

在對談中，提供平台的公司都建議台灣廠商可以先取得資料，才可能有後續的 AI
並沒有說一定要翻新所有設備，可以慢慢做
讓關鍵流程變成自動/數位化 (e.g. 原料備料、設備檢測、品管)

另外在中國，都強調要用最新的技術，即使提供技術的公司都說這還不成熟

資料與模型處理放哪裡？

device gateway cloud
往 device 放 低延遲
低流量
高成本
往 cloud 放 高延遲
高流量
低成本

零和問題，看需解決的問題 因地適宜

領域知識整合非常重要

會 it 相關技術 (ml/ai) 也不一定就一定能解工業問題
要兩邊人才高度整合與溝通，同時具備兩邊知識

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李東霖
不能停止學習
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