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A.I.邊緣運算趨勢下,五大終端載具成首波落地目標

A.I. Edge Computing will be Applied to Five Types of Smart Machines Promptly

2018/03/29

  • 5G與智慧行動裝置應用與技術
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國際研究機構Gartner預估,全球IoT設備數量將從2017年的84億個快速成長為2020年的204億個,預估至2022年,將有高達75%資料在edge端完成處理甚至儲存,以縮短各種智慧裝置網路傳輸的延遲程度,並能快速獲得資料分析結果。預估2022年,將有高達75%資料在edge端完成處理甚至儲存。由於可以協助解決人工智慧與物聯網快速發展下常見的四大問題: (1)數據資料處理與傳輸的延遲性;(2)頻寬限制;(3)網路連接穩定性;(4)個人或企業之資料隱私,以提高資料傳輸效率,並提高使用者體驗,進而活絡各種AIoT創新應用服務,邊緣運算的需求市場預估將快速攀升。本文分析邊緣運算的概念定義,歸納出目前最需要邊緣運算的五大載具包括自駕車、無人機/機器人、VR/AR/MR裝置、監控攝影機等,進而分析未來邊緣運算發展方向,以提供給台灣相關業者參考。

【內容大綱】

  • 一、邊霧運算用來解決雲端物聯網常見的四大問題
  • 二、人工智慧與物聯網加乘下,將促使邊緣運算需求大增
  • 三、AIoT五大載具對邊緣運算需求分析:自駕車、無人機、機器人、VR/AR/MR裝置、影像監控設備
    • (一) 自駕車:具備先進輔助駕駛(ADAS)與自駕3D視覺次系統
    • (二) 無人機/機器人:擁有3D視覺供自主移動能力
    • (三) VR/AR/MR裝置: 具有3D SLAM環境掃描與定位/2D/3D物體辨識能力
    • (四) 智慧監控設備:公共場域、商用到家用之影像監控
  • IEKView

【圖表大綱】

  • 圖1、邊緣運算、邊霧運算與雲端運算的示意圖
  • 圖2、AIoT軟硬體解決方案之運算類型分類圖
  • 圖3、AIoT解決方案對邊緣運算需求分布
  • 表1、自駕車邊緣運算需求分析
  • 表2、無人機/機器人邊緣運算需求分析
  • 表3、VR/AR/MR 邊緣運算需求分析
  • 表4、影像監控設備的邊緣運算需求分析
  • 圖5、五大載具在ASIC、FPGA、GPU效能分析圖

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