AWS邊緣AI設備Panorama安裝方式也相當容易,甚至AWS宣稱安裝只要數分鐘就能完成,例如設備開啟後,就能夠自動偵測周圍IP攝影機並加入自己的區網,且不需要複雜的設定配置和操作,讓原本邊緣AI設備的安裝部署,變得就像是在家中安裝智慧喇叭等消費型設備一樣容易。

儘管,2020年之前,市場上已有不少邊緣AI(Edge AI)裝置產品及其解決方案推出,但由於缺少立即迫切的導入需求,因此,採用者以少數大型企業為主,直到2020這一年,疫後帶動非接觸式作業新常態,加速AI技術從雲端走向邊緣,使得越來越多企業開始增加對於邊緣AI技術的投資,來強化自動化與非接觸性技術的核心能力,並能運用於工廠產線,或其他生產作業環境上,代替原來需要實體接觸的人工作業、管理方式,以協助公司能夠繼續維持營運,保持生產力。

疫後帶動非接觸式作業新常態,加速AI技術從雲端走向邊緣

邊緣AI雖然與近年來火紅的AIoT技術,都是一種邊緣運算裝置上的AI應用型態,但與AIoT不同,邊緣AI裝置本身還涵蓋了閘道器、伺服器等非物聯網AI設備,甚至是更大型設備,如無人機、自駕車等都包含其內。

這些邊緣AI設備本身皆具備了AI或機器學習(ML)執行能力,不必透過網際網路傳輸往返雲端,就能快速在裝置上取得判讀結果,因此特別適合需要即時的影像分析及辨識處理能力的新興應用,如機器人、擴增實境(AR)、虛擬實境(VR)等。

以往,企業在工廠部署邊緣AI應用時,多作為提高生產效率,或是減低工時與人力等用途,常見邊緣AI應用,如瑕疵檢測,或遠端設備維護作業等,在臺灣已有不少大型製造業導入,例如廣達製造工廠現在就有用,他們從AI攝影機拍下的影像畫面中揪出PCBA電路板上的瑕疵,輔助人工目檢能更快找出維修位置,還利用實驗5G專網將上百臺攝影機拍下的影像畫面,即時回傳到附近AI邊緣設備上進行推論,來偵測是否有人闖入機器手臂的工作範圍,以防有人因離手臂太近而被撞傷。

2021年將掀起一波邊緣AI應用潮

在2020年全球疫情大爆發後,更加速企業對於邊緣AI技術的採用腳步,成為不只大型企業,甚至連中小企業都要開始採用的一門IT技術,讓這些企業可以利用它打造一個非接觸式作業環境,以降低人與人接觸風險。這也讓邊緣AI技術,在後疫有了新用法,成為進到後疫新常態,企業仍可穩定營運,甚至提高生產力的關鍵。

隨著全球疫情衝擊恐持續到2021年,可以預期的是,2021年將掀起一波邊緣AI應用潮。

市調機構IDC也有類似的觀察,甚至更將包含邊緣AI技術在內的智慧終端設備列為2021年十大IT重要趨勢之一,成為企業CIO未來IT投資一大重點。IDC預測,到了2023年,因疫情驅動勞動力和營運模式產生變化,將帶動企業在邊緣的投資增長80%。

另一項IDC調查則指出,未來幾年內,企業在邊緣端投資將逐年增長。2021年,65%企業的數位發展優先策略,將以強化自動化與非接觸性的智慧終端裝置的投資為主。其次在2022年,8成企業對AI邊緣運算裝置的投資將增長4倍,甚至3年後,企業在其營運基礎設施部署該裝置的比例,將從現今2成提升至9成,將加速IT與OT技術的融合。

結合影像辨識的電腦視覺套裝設備問世,企業安裝部署變得更簡單

雖然疫後帶動各種邊緣AI應用發展,不過,目前邊緣AI主力應用,仍以影像辨識的電腦視覺應用為大宗,企業可以在自家工廠產線,或其他生產作業環境運用它代替需要實體接觸的人工作業,以盡可能減少人員在工廠內近距離接觸的風險。

即使遇到非得有人進工廠作業的情況,在現場也可以邊緣AI設備分析攝影機拍攝的即時影像,來檢測人們是否保持社交距離。近年來,這一類邊緣AI產品或解決方案也不少,例如,臺灣攝影機製造商華晶科技早在2年前就推出能在本地端執行Azure與AWS兩大公有雲ML推論模型的邊緣AI攝影機,在早之前,則有宏碁推出內建鏡頭的邊緣AI邊緣運算裝置,可以辨認人臉、性別、年齡甚至情緒等。

不過,企業現在更能直接採用企業級電腦視覺套裝設備方案,使用AWS的邊緣AI設備Panorama搭配常見IP攝影機,就能快速部署一套電腦視覺應用,運用在各自場景上做應用,甚至AWS宣稱安裝只要數分鐘就能完成,不需要專業廠商協助,也可以做到隨插即用。這也意謂著,不只大型公司,即使是中小型企業以後想要在工廠部署結合影像辨識的邊緣AI應用將變更容易。

現在企業想要快速部署AI邊緣應用變得更容易,只須利用一臺AWS邊緣AI設備Panorama搭配常見IP攝影機,就能快速部署一套電腦視覺應用,尤其是運用在生產作業環境,來代替原來需要實體接觸的人工作業、管理方式。圖片來源/AWS


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