今年1月,臺北市與光寶科技合作,在北市健康路上部署多個智慧IoT路燈共桿,開始採用邊緣運算架構,甚至要將機器學習與AI帶進路燈,這也是臺灣第一個結合邊緣運算的智慧城市應用實例。(圖片來源/光寶科技)

去年國外掀起一股邊緣運算(Edge Computing)風潮,今年也開始吹向臺灣,不只製造業開始試用,連政府發展智慧城市也開始擁抱。光寶科技旗下光林照明事業部總經理葉耀中近日在臺舉行的AWS AIoT大會上首度揭露了,他們與臺北市合作建置的智慧IoT路燈共桿,開始採用邊緣運算架構,甚至要將機器學習與AI帶進路燈,這也是臺灣第一個結合邊緣運算的智慧城市應用實例。他更預告,未來要將邊緣運算運用在新北市22萬盞智慧路燈上。

北市智慧路燈將變更聰明,開始具備邊緣運算能力

截至去年底,臺北市內總共設置12盞智慧路燈,用來測試城市智慧嶄新應用,臺北市今年更找來了國內智慧照明廠商光寶科技合作,在北市健康路上部署數個智慧IoT路燈共桿,將IoT與路燈、號誌整合,以路燈為平臺連結城市,並於今年1月開始啟用。

現場每個智慧IoT路燈共桿,除了具有智慧LED照明,還配備一個LTE行動網路基地臺可供戶外連網,共桿內也含有多種環境感測器,可用來蒐集如溫溼度、空氣品質等資訊,這些利用路燈蒐集的照明及環境資料,會經由一個遠距無線傳輸的LoRa物聯網閘道器,與後端網路伺服器連接,再將資料上傳至雲端,讓政府機關可以遠端即時監控及管理。

不過,與其他的智慧路燈不同,光寶首次使用邊緣運算架構,來建置這個智慧IoT路燈共桿。他們先是採用了AWS的邊緣運算服務AWS Greengrass,打造出可以在本地區網內執行的邊緣運算閘道器,讓資料先在本地端運算、處理後再上雲端。下一步,更要開始就近提供機器學習和AI預判功能,讓智慧路燈應用可以更即時。

葉耀中解釋,將邊緣運算運用在智慧路燈上有幾個好處,一方面可以有效降低對頻寬的負擔,節省網路成本支出,另一方面可以對資料預先處理,以利於後續分析再利用。更重要的是,可以讓智慧路燈獲得更廣泛的應用。

他以智慧交通為例,以往,當聯網汽車想要取得現場交通即時資訊,供駕駛判斷前方路況時,得要透過雲端,但遇到同時有多輛車都要經過網路連回雲端,網路頻寬不夠用時就會出現大塞車,等待的時間會更久,甚至在更進階的自駕車應用中,汽車本身反應時間需要非常短,全部透過雲端,時間來不及。

因此,當路燈開始具備近端處理的能力,能自行蒐集道路資料,在本地端就可以預先處理,甚至現場就可以先做預判,汽車可以就近從附近路燈取得目前車況資訊,不用再上雲。

他表示,透過採用分散式運算的邊緣運算,可以將原本雲端的運算工作,分散到靠近資料產生附近的路燈上來處理,甚至多個路燈可以自組成為一個本地網路環境,自行接手管理和運作。這些路燈和路燈之間彼此靠很近,網路傳輸更直接,如藍牙等,所以,資料傳遞更快速,甚至沒有網路也能用。

甚至他認為,以往透過雲端來管理城市數十萬路燈的作法,未來也將可以全部改由邊緣運算來取代,來減少雲端的工作負擔。

光寶不只將邊緣運算運用在臺北市的智慧IoT路燈共桿上,葉耀中透露,在早之前,他們已經先在臺灣某個工業區的街燈上試用邊緣運算,甚至還將AI帶進路燈,至今已經可以就近判斷汽車有無超速,以及提供空污監測等功能。

當路燈開始有了AI處理分析能力後,葉耀中表示,也將使得路燈變更聰明,開始兼具大腦的功用,可以有更多的智慧應用,例如可將雲端上訓練完成的機器學習程式碼打包,並在路燈上的邊緣運算閘道器啟用執行,讓路燈現場能就近依據車流、車速,加以判斷交通壅塞狀況,並給出改善建議,相關主管機關能夠依此建議,快速下達決策。

光寶目前在全球部署超過200萬盞智慧路燈,持續蒐集和累積城市數據。葉耀中表示,未來將透過邊緣運算,把機器學習與AI也帶進臺北市路燈,可以讓路燈更獲得廣泛應用,包括智慧交通、車聯網等等,運用蒐集來的資料,現場立即分析產生預測結果,讓應用可以更即時,「這是邁向智慧城市的第一步。」他說。

葉耀中指出,目前先在臺北市和工業區設置智慧路燈,做為邊緣運算應用的試驗場域,之後也會將逐步擴大部署範圍,甚至他更透露,未來新北市22萬盞智慧路燈也將跟進採用。


Advertisement

更多 iThome相關內容