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緊密整合端、雲、網 邊緣運算打造最佳化AIoT架構

台灣大學電機資訊學院教授逄愛君指出,5G針對不同應用場域制定出對應標準,這些標準下的系統機制都與雲端技術有緊密關係。DIGITIMES攝

從過去的定點上網到現在人手一機,隨時可以連上雲端使用各種便利服務,行動通訊全面翻轉了民眾與企業的網路使用行為,進入5G時代,地端、雲端、行動網路將有更緊密的結合,並與AI、IoT兩大技術整合為智慧物聯網架構,延伸出更多元的應用,台灣大學電機資訊學院教授逄愛君在「端+雲+網全面整合 5G開啟行動AIoT時代」演講中,就從5G的技術趨勢變化,進一步分析邊緣、霧、雲等架構的應用發展。

逄愛君指出,行動通訊從最初的語音通話開始發展,隨著通訊技術與終端設備運算能力的強化,使用者開始能透過手機傳輸文字、圖片、影像,再到現在可以輕鬆快速的使用各種服務,從此一變化可以看出幾個趨勢,首先是行動通訊的數據傳輸量是以幾何級數成長,其次是可連結的設備數量也快速增加,第三是數據與聯網設備數量延伸出多元的服務;進入5G時代,這些網路服務將再次進化,進入各種垂直市場,設計出專業且貼身的平台架構。

針對不同垂直市場的需求,制定5G規範的組織3GPP規劃出eMBB、URLLC、mMTC三種標準,也就是業界常說的高網速、大頻寬與廣連結,這三大標準的架構特點都是雲端平台緊密連結,透過邊緣與雲端的緊密互動提供各種服務。不過逄愛君表示,特定領域對服務的即時性有高度要求,現有集中式運算架構的通訊延遲性恐難滿足相關需求,最好的方式是賦予終端設備一定的運算能力,這種邊緣運算不僅能解決即時性問題,還可降低雲端運算單元與網路頻寬的負荷。

針對市場需求,逄愛君與台大另外兩位教授聯手成立的動見科技,推出了行動影像解決方案。她表示,動見科技團隊長年聚焦影像邊緣運算技術,所打造的行動影像解決方案可讓市場常見的行車記錄器具備邊緣運算功能,透過演算法辨識在行車過程中的人、車、路等影像,物流、運輸業者可藉此約束司機的駕駛行為,降低行車事故發生機率,從而強化車隊管理效能,未來還可延伸到自動駕駛、智慧城市等應用。逄愛君指出,邊緣運算將成為5G系統的關鍵架構之一,業者應緊密觀察技術發展與市場動向,方能設計出最適化架構,滿足客戶需求。

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