IoT 技術推動永續營運

Posted on by Micah Kaplan

環境永續是現今最迫切的議題之一。倘若我們想要穩定地球氣候、保護生態系統並為未來保存自然資源，社會就必須認真看待實現永續營運的舉措。

各個領域都如臨大敵、倍感壓力。監管合規、金融市場、公司品牌、成本控制，甚至人才收購都在營造這種急迫感。這就是為什麼您會看到各大企業、城市、教育機構和其他組織制定積極的目標，希望在未來幾年內實現淨零營運。各種類型和規模的組織無不將環保意識的倡議作為營運模式的核心。

想要實現這項目標過程曲折，但 IoT 技術為我們提供前進的一步。各組織正在透過 AI、機器學習和電腦視覺平台的創新來改變營運方式，即提高敏捷性、生產力及營利能力。這麼做也是為碳中和營運奠定根基。

永續營運日益增長的商業案例

企業轉向永續營運的方式時，受益的不僅是環境，伴隨這些變化的還包括經濟回報和新的商機。製造業就是其中一例。除了因應氣候變遷的挑戰，將能源和原物料這類資源的使用方式最佳化，也能節省成本。

為了保持競爭力，製造商必須採用邊緣 AI 和機器視覺，用於在工廠即時品質控管及資產維護等任務。透過工業 IoT 解決方案最佳化營運，可改善機器效能和預測性維護，這不僅能降低成本，還可以減少對環境造成的影響，讓製造商實現永續目標。

舉例來說，與工業 AI 公司 BirminD 合作，這家水泥爐公司最佳化了溫度控制，減少該公司 7% 的煤炭使用量7％，這相當於大氣中少了 50 萬個每百萬分之一的 CO2 污染物。它透過在工廠機器中安裝 AI 軟體而取得這些成果，展現技術可以帶來的積極全球影響。

另一個例子是全球製造商富士康，該公司制定了一項積極的目標，以減少碳排放並遵守當地的環境規章。該公司與邊緣運算解決方案製造商研華科技合作，在其中一個設施中透過智慧感應器、功率計和始終運作不中斷的資料收集系統管理能源最佳化。由於對能源使用有了新的掌握，富士康不僅制定了容量預測計畫，而且立即改善能源效率，平均節省了高達 13 % 的成本。

電網現代化改善環境的永續性

但問題不只影響企業，更觸及全球各地的家家戶戶。氣候變遷的影響和有增無減的電力需求，成了公營事業日益增長的挑戰，在保障供電的同時還要致力於永續性、能源效率和脫碳。對電網進行現代化改造並提供能源服務的公司將搭上創造收入的首班列車。但他們面臨了多重障礙，需要電力公司重新思考如何設計、管理及維護電網。

首先，太陽能、風能和電池等碳中和能源推動配電模式產生變化。我們正在從由上而下、單向電力流動轉為橫跨電網另一側的高度分佈式網路。這種雙向分佈式電源需要一定程度的邊緣運算來支援由 AI 和機器學習工具進行的即時決策。

從儲存資料的變電站開始建構智慧邊緣，並對資料規範化，提供更多的掌控與更深入的見解，進而加快決策的速度。最終，建置資料驅動的電網可讓公營事業將再生能源的使用發揮到極致。實現這項目標的途徑是採用軟體導向的方針，從以硬體為中心轉為以軟體為中心，從以基於模型轉為基於資料，從固定系統轉為更敏捷、更可擴充且更可靠的系統。

增加更多智慧與更多營運能力，可將資料轉為深入見解，最終提高電網的可靠性和彈性。 

永續建築的潛力

除了改變電網的設計、管理及維護方式，建築業主和管理人員也可自行採取措施，減少能源使用。

例如，《世界經濟論壇》報導，建築物使用全球 40% 的能源，排放 33% 的溫室氣體。即使有愈來愈多人在家工作，但一些建築物仍然使用著與滿負荷運行時相當的電力，即使實際上只達到了一半的容量。因此，企業紛紛改造建築，以實現淨零目標、降低營運成本、提高效率，並為混合辦公模式的員工創造最佳環境。進階資料分析與 AI 支援的深入見解可協助達成這些目標。

「當然，建築技術已經存在一段時間了，而且這些建築物已經安裝了相當完善的設備。需要做的是將所有這些不同的工作負載整合到一個共同的平台上，然後尋找這些深入見解，以推動能源效率、降低碳足跡，並提高能源彈性，」 Intel 能源與永續發展全球銷售總經理 Michael Bates 如是說。

首先，建築營運商必須從各種互不相容的系統中收集及預先處理資料，從冷暖空調到照明、水乃至於空調皆然。透過分析這些資料，可以瞭解建築物的最佳化方式，考量它能使用現有的設備和系統做些什麼。整合這些資料時，就能辨識出模式，接著制定計畫、實現目標。

超市是智慧建築回報的好例子。雜貨店裡到處都是耗能大的系統，如冷凍櫃、發電機、烘焙烤箱和暖氣系統。其中一例是英國第二大超市連鎖店 Sainsbury，該超市的目標是在 2040 年實現淨零。

這家食品雜貨店與能源分析和 IoT 解決方案供應商 Hark Systems 合作，針對 20,000 個資產（包括照明和冷凍設備）實施了 Hark 平台。系統每天擷取 200 多萬個讀數、偵測異常情況，並在設備可能出狀況時發出警報，進而節能及降低成本。能源價格在冬季飆升時，公營事業供應商會向系統傳送預設通知，自動調整設定檔，減少大樓的負荷。

今後您會看到像 Sainsbury 這樣的企業能夠如何成為微電網。自行發電並將電子賣回電網，表示有效取得零碳排放的電力。許多實現這項目標所需的技術已存在，例如太陽能板、能源儲存裝置和 Hark 這樣的平台。這是智慧建築可以打下根基的永續發展之路。

今後的願景

永續發展是全球的當務之急，採用創新技術是引領淨零排放世界的要件。這正是我們大刀闊斧創新局的好時機。這不是紙上談兵，也不是遙不可及，而是必要作為。而且各方對於 IoT 解決方案的需求非常旺盛，有助於落實這個願景。

 

由 insight.tech 編輯副總監 Christina Cardoza 編輯。

電腦視覺與 AI 為智慧停車解決方案提供支援

Posted on by Micah Kaplan

開車出入停車場應該不是難事，只是有時可能會帶來令人挫折甚至尷尬的問題。例如在前往英國的旅途中，當我將代幣投入出口機器時，車子突然熄火了。電梯門關上，其中一名乘客只能跑到兩層樓之上的服務台索取另一枚代幣。

要是那天能使用智慧停車系統就好了。和我遭遇相同經歷的人不計其數。停車系統讓大多數的駕駛都吃過閉門羹。常見的問題是前面排了好幾輛車，不得不等待收費員收取通行費或檢查授權車輛清單。自助收費亭和無線射頻識別系統等解決方案讓車輛得以前行，但我上述遭遇的情況還是履見不鮮。

「我家那棟樓其實是使用無線射頻識別系統管理停車場出入，」總部位於杜拜的全球物聯網解決方案公司 Disrupt-X 產品長 Alhamade Abelgadir 表示。「有時讀卡不易，所以我必須開窗或下車。」駕駛把無線射頻識別卡弄丟、必須換張新卡的事也時有所聞。

Disrupt-X 在其平台開發了一款名為 Cognitive Neurons 的智慧停車解決方案。它結合 ANPR（自動車牌識別）技術，其使用電腦視覺和 AI 演算法識別出入停車區域的車輛。

置於出入口的攝影機會讀取每輛車的車牌號碼，與授權車輛的資料庫進行核對再開門。整個流程只需一、兩秒。遠比警衛手持寫字夾板檢查車輛更有效率。也比 Abelgadir 熟悉不過的 RFID 感應器事半功倍。

智慧停車 IoT 平台的實際使用情形

Disrupt-X 平台提供了一整套的物聯網解決方案，而 Cognitive Neurons 應用程式只是其中之一。

「大多數的物聯網平台著重於支援應用程式，」Abelgadir 表示。「企業採購平台時，仍需要進行投資，建置使用案例。因此，額外成本很多。」Disrupt-X 截然不同。應用程式為內建，客戶可以一次啟動一個。如此一來能壓低成本。

「我們不對存在的應用程式向客戶收費，而是對客戶使用或連結至該平台的裝置收費。基本上可以說我們建構的是物聯網解決方案的超大規模雲端服務商，」 Abelgadir 表示。

ANPR 為一項優先專案，因為它滿足了杜拜和鄰近城市的迫切需求。氣候炎熱、交通堵塞，加上空間狹小，對停車造成莫大的挑戰。

「杜拜本身是一座相當擁塞的城市，陸地面積稀少，」 Abelgadir 如是說。許多大樓有位於地下室或高樓層的內部停車場。人工停車系統不僅效率低下，也對安全構成挑戰。追蹤車輛進出的記錄容易發生人為錯誤，有時為了方便請見，警衛可能會放行未經授權的車輛。

Cognitive Neurons 攝影機會捕捉每台進出車輛的車牌號碼。它能防止尾隨：緊貼前方車輛，規避偵測。即使車輛成功通過，如果不在白名單上，系統也不會讓它離開，而且會引發安全警報。

Abelgadir 表示，為了保護住戶的隱私，Disrupt-X 最大限度地減少平台收集的個人識別資訊（PII），將其與其處理的其他資料隔離。

另一項經濟實惠的做法涉及在內部開發許多解決方案元素，並使平台盡可能高效。舉例來說，現場部署一部搭載 Intel 技術的小巧伺服器，執行 8 到 10 台用於 ANPR 的攝影機。

與日俱增的物聯網使用案例

除了 Cognitive Neurons 的智慧 ANPR 應用程式，Disrupt-X 也提供諸多智慧大樓與智慧城市功能，例如環品質監測和預測性機器維護、漏水偵測、資產追蹤、遠距通訊技術、停車車位佔用追蹤，和人孔蓋監控。

「我們正陸續增加項目。也有相當有趣的使用案例，例如嚙齒動物監控。我們使用傳應器來實際識別大樓內哪些地方可能有囓齒動物出，」 Abelgadir 表示。

客戶只要投資平台，就能存取任何可用的應用程式。他補充道：「如要利用那些使用案例，客戶必須將硬體或裝置連結平台，開始接收資料。如此一來便能親眼見證使用案例。」

Disrupt-X 的目標是在實用性與負擔成本之間取得平衡。Abelgadir 表示類似的解決方案花費可能要四到五倍。「您付出的錢該有道理可言，您也該從中獲得回報，」他說。

他表示，在杜拜和周邊地區，客戶要先看到技術的價值才會願意接受：「也因為如此，我們才會這麼著重成本以及它所帶來的價值。」壓低成本也表示要讓大眾更容易採用，此外簡化使用者體驗即可將訓練減至最少，讓使用者按個兩三下就能完成任務。

Intel 是我們的關鍵夥伴，Abelgadir 表示：「他們提供了一套卓越的技術，以便我們開發解決方案。」其中包括了軟硬體堆疊和 Intel® OpenVINO™ 工具組，為電腦視覺開發與功能提供支援。

「從商業角度看，與 Intel 合作讓我們有更多機會接觸他們廣大的合作夥伴、客戶和經銷商生態系統，」Abelgadir 說。

隨著 Disrupt-X 開發更多智慧城市與大樓應用程式，也驗證了這種接觸有其價值。展望未來，技術將著重於透過資料分析和自動化，有效率地使用能源與其他資源。Disrupt-X 平台會透過多款應用程式支援這些目標：用於設備管理的遠距資訊處理、資產追蹤和其他智慧大樓解決方案。

 

由 insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯。

AI 放射學助手協助服務不足的社群

Posted on by Micah Kaplan

統計資料顯示，發展中國家每十萬人中只有一名放射科醫師，這會使捕捉及分析 X 光影像成為診斷醫療保健的一大瓶頸。問題不僅在於專業人士短缺，基礎設施的差距也是費解的難題。在設備齊全的美國醫院，放射科醫師可能每天分析 200 張以上的 X 光片；在資金不足、設備落後的印度農村醫院，每天分析 100 張 X 光片都不容易。

而放射科醫師要做的不僅是分析 X 光。他們總是得在兩難的情況下當機立斷，決定在 X 光、CT 和 MRI 等形式之間分配時間，尤其是醫院要求他們優先處理 CT 和 MRT 掃描時更是如此。總總的一切都會導致未經檢查的 X 光片堆積成山。

為了因應這些問題，基於 AI 臨床支援（CDS） 工具等放射學先進技術正一一出現，協助放射科醫師更快診斷 X 光片，而不必犧牲品質。

臨床決策支援的好處

臨床支援工具正如其名，旨在協助臨床醫師分析影像及作出決策。這些工具可以有許多形式，例如基於規則的系統、對應型系統、生產力或自動化系統。

過去十年中，基於 AI 工具在幾乎所有可能受益於電子健康記錄（ EHR）和其他臨床資料之自動化分析的醫學領域都已嶄露頭角。成長如此快速，有部分的原因是使用 AI 審查患者資料的成本降低，以及 FDA 等當局發布新的監管指南，為廣泛採用 CDS（特別是 AI）鋪平道路。

然而，雖然 AI 輔助影像的成本在過去十年大幅降低，但對相對貧困的地區而言，這項技術仍然遙不可及。一部分的原因在於 AI 放射學解決方案著重於肺結核或囊性纖維化等特定診斷。倘若要有完整的診斷套件，診所必須要有多套 AI 解決方案，而成本也會因此提高。

聚焦於特定疾病的做法也限制了工具節省放射科醫師（特別是在處理 X 光片方面）時間的能力。「患者進行胸部 X 光檢查時，你不知道他是患有 A 病還是 B病，」L&T Technology Services（LTS）醫療業務部門數位健康倡議負責人 Mukundakumar Chettiar 解釋道。「胸部 X 光片一般作為篩檢工具，所以你未必知道自己在找什麼病症。」

對通用系統的需求

LTTS 開發了一款名為 Chest-rAI 的通用 X 光 CDS 工具，旨在提供更全面的 AI 輔助影像方法。Chest-RAI 不是要尋找特定疾病，而是要檢查 X 光是否存在廣泛的異常和潛在的生物標記。這套工具涵蓋了醫療機構 85% 以上的診斷，準確率超過 92 % 。

為了達到這些數字，Chest-RAI 利用名為「卷積注意力的句子重構和評分」（Convolution Attention-based sentence Reconstruction and Scoring，CARES）的新型深度學習架構。Chettiar 表示，CARES 從放射影像中擷取特徵，並產生在語法和臨床上正確的報告，說明其發現的結果。Chest-rAI 也使用名為「放射學發現品質指數」的獨特評分機制，評估確切的放射性發現結果、定位，並確定報告中每個術語的大小/嚴重程度。

此外，Intel® AI 分析和 OpenVINO™ 工具組用來最佳化推斷管道及將分析週期從大多數情況下的八週減為短至兩週，而放射科醫師可以使用網頁型的介面遠距存取報告。Intel® Extensions for PyTorch（IPEX）也用於最佳化效能。自動化報告、快速周轉時間和遠端存取的結合，大大提高了放射科醫師滿足服務不足人群需求的能力。

「使用 Intel 工具組協助團隊將推斷速度加快 1.84 倍，將周轉時間減少 75 % ，」LTTS AI 工程師 Nandish S. 表示。「它也協助模型尺寸減少近 40 % 。」

由於 Chest-rAI 高度最佳化，因此能以多種形式部署：在雲端、在內部解決方案，或作內嵌解決方案在邊緣部署。如此一來，醫院便能依照自身的預算和現有的基礎設施靈活採用解決方案。

Chest-rAI CDS 能與現有的醫院系統輕鬆整合，可作為獨立應用程式或更大系統的環節之一。整合流程的設計簡易，在與 影像封存與通訊系統（PACS）和放射資訊系統（RIS）等醫院系統相結合時，CDS 能在幾天內啟動運行。

更智慧、更經濟實惠的放射解決方案

過去十年以來，基於 AI 的工具已在眾多領域帶來顛覆性的變化，在許多應用中推動更完善的成果，例如乳癌篩檢、糖尿病視網膜病變、皮膚病變分類、感染性休克預測等。

雖然放射學技術日新月益，但放射科醫師的工作量成為醫療保健系統的瓶頸，在發展中國家尤其如此。現有的工具過於狹隘，無法滿足 X 光等廣泛篩檢形式的需求。隨著 LTTS Chest-rAI 等更通用的工具出現，放射科醫師如今擁有一套既能省時又能為更多人服務的工具，這正是許多農村醫院所需要的。

 

本文由 insight.tech 編輯副總監 Christina Cardoza 編輯。

整合性資料基礎架構 = 智慧工廠解決方案

Posted on by Micah Kaplan

工業 4.0 解決方案需要可供各種規模和預算的製造商使用，但卻難以找到可擴充、符合成本效益，並在單一平台上加入許多功能的軟體。為取得整合性的數位系統，製造商可能必須整合多種軟體服務和平台，才能讓資料於關鍵領域之間流動，例如預測性維護和製程管理。但若要在毫不相關的軟體應用程式之間進行整合，則相當耗時、所費不貲，而且結果經常不甚完美。

iProd 製造最佳化平台旨在解決這些挑戰，並讓製造商不僅可以存取整合性的數位平台，還能存取公司可以與客戶和供應商分享即時資訊的商業生態環境。雲端型隨用隨付解決方案提供邊緣裝置可採取行動的深入解析，以在組織自動化並管理關鍵商業流程時提供支援。九種不同的雲端型軟體應用程式提供最佳的系統效能，而且製造商可以使用容易使用的直覺式介面：

  • 規劃生產執行和監控
  • 管理資產
  • 檢視並管理 KPI
  • 進行採購並管理供應鏈
  • 處理行政工作
  • 即時分享圖面和註解

雲端型軟體可提升營運效率

iProd 平台付諸執行的範例之一就是 Bosch 集團的柴油系統部門 VHIT Spa。VHIT Spa 經營液壓領域，並開發車用真空泵、液靜壓控制，以及汽車部門、牽引機和土方機械的正排量泵。

Bosch VHIT 廠位於義大利北部，是全球主要汽車製造商關鍵組件的領導供應商，包括 Peugeot、Citroën、Volkswagen、Audi、Porsche、Daimler、Fiat、Iveco、CNH、Jeep、Chrysler 和 VM Motor。

Bosch VHIT 是致力於創新的公司。近年來，該公司已開始執行效率流程，汰除無附加價值的活動並強化工作最佳化活動。Bosch VHIT 執行長 Corrado La Forgia 解釋：「基於此，本公司正邁向「讓機器說話、有智慧」的道路上。必須從機器接收資料，才能取得準確、寶貴的資訊—提升生產力並掌握當日、當月或當年的生產件數—提供正確的工具給生產經理，以便他們做出提升生產品質和效率的正確選擇。」

該公司僅僅在使用 iProd 平台的幾個月內，就看到投資報酬率。在第一年前，該公司的機器達成生產力提升 10% 和成本削減 15% 的整體設備效率 (OEE)。此平台的彈性和使用簡便性可讓該公司整合該公司已在使用的任何其他 CMR 管理軟體和商業流程，限縮了安裝和資料整合管理的成本。

部署簡易的工業 4.0 解決方案

製造最佳化平台由強固型工業平板電腦、行動應用程式，以及支援 Intel 技術的 IoT 邊緣閘道器 (用於裝置互連) 組成。平台的潛在使用者包括從房產與生產經理到工程師、系統管理員、專案經理，甚至是執行長的各種角色。

製造商可以使用 iPod 解決方案輕鬆互連世界上各種不同品牌的現有機器、IoT 感應器和模組。Pier Luigi Zenevre iProd 共同創辦人暨行銷長表示：「連線、開始啟動並執行的步驟非常簡單。」「我們所有資料架構都已經整合，因此很容易就能輸入來自不同機器的資料。」資訊已在邊緣預先分析並篩選，然後安全地傳送到雲端。

與 Intel 攜手合作是讓此解決方案成功的關鍵。Zenevre 表示：「聯繫 Intel 是我們做過最重要的決定之一。」「這是我們的參考技術，而且許多公司都因為這層合作夥伴關係而與我們接觸。」

準備迎接以機器為主的市場

製造最佳化平台為工業機器將變成客戶的未來做好準備。Zenevre 表示：「我們預期自動化工廠的到來，其中機器不必等候人員輸入，而是能管理自己的工作。」

達成方式之一便是透過解決方案內建的 IoT 市場 (包含能夠與機器和人類互動的演算法)。採購方式有好幾種：由員工進行、由機器進行再由人員確認，或由機器在規定的預算內進行。

例如，連線的感應器可能會通知需要預先確定備用零件，以繼續其生產任務，避免機器停機時間。它可以根據在 iProd 製造最佳化平台上預先設定的未來生產計劃重新訂購原料。機器可以透過 IoT 市場為這些項目下單，無須員工介入。

Zenevre 表示：「當機器根據製造商所選的預先確定規則觸發時，能夠在規定的預算內進行採購。「Gartner 已將我們稱之為將能夠實作「機器客戶」技術的第一個工業平台。」

如此平台的系統最終將可讓製造商達到最大的人力資源發展成效，並投入其中。Zenevre 表示：「我們已建立整合式解決方案，可讓製造商發展人才庫，而不必讓許多員工靠近工廠機器工作。」「我們的目標是看到製造業興起創新文化，希望在這當中，操作人員是主要的利害關係人和最重要的資訊來源之一，因為他們帶來以往的豐富經驗，並能夠協助定義經營工廠的最有效率方式。」

 

由 insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯。

透過無程式碼電腦視覺打開 AI 的大門

Posted on by Micah Kaplan

電腦視覺預計會定期提高組織的投資報酬率，同時在未來數年維持工作場所安全。這是因為電腦視覺能夠提高商業生產力、精簡流程、追蹤停機時間、降低營運費用，並密切注意所有企業的安全法規。

但實現這些解決方案並非易事。為成功運作，電腦視覺系統需要三件事：大量影像資料、符合成本效益的產品線合適演算法選擇，以及反覆進行最佳化。無程式碼電腦視覺與視訊分析平台 Tusker AI 的創辦人暨執行長 Harshal Trivedi 指出，為成功完成此工作，組織需要內部專業知識 (許多組織都欠缺)，而招聘助手並不便宜。

儘管大多數商業領袖都相信電腦視覺可以省時省錢，但組好一個訓練有素的團隊後，常需耗費數個月的時間針對單一使用案例來訓練演算法。即便在完成所有工作後，許多專案都因預料之外的資料問題或實作問題，而未能通過概念驗證試驗。
幸好如 Tusker AI 等公司正在發展簡化開發流程的技術，甚至能讓完全沒有程式碼撰寫或 AI 技能的人員都能快速建立、產生、測試和擴充有效的電腦視覺解決方案。隨著智慧視覺系統日益普及，快速開發將能讓組織享有顯著優勢。

DeepTech 無程式碼電腦視覺

許多組織已在 CCTV 保全攝影機中收集到數千張影像。為簡化應用程式發展，Tusker AI 打造會將這些影像上傳到平台的工具，其中公司按一下即可選擇自己的資料驅動解決方案模型或數種模型，並立即開始針對影像/視訊訓練演算法。然後他們可以按一下另一個按鈕來測試模型並檢視準確性。如果解決方案看起來不錯，他們可以按一下 Deploy。

Trivedi 表示：「上傳、訓練、部署 — 按三下後就準備完成。」

無須程式碼撰寫或 AI 專業知識，因此有助於企業省時省錢。Tusker AI 視訊智慧平台可消除間接費用，並提供使用者介面自動化引擎，藉以簡化電腦視覺，進而協助設計、部署並理解資料來源，以符合商業需求。除了自動化和標準化模型設計工作外，Tusker AI 也包括複雜查詢功能，藉以提升業務契合性、確保資料完整性，並簡化整合作業。

Trivedi 表示：「最後的成果是更快深入解析和凝聚商業影響力、完全自動化的商業流程，以及能夠快速學習新技能。」

不用耗費數個月的時間，只要在數小時內即可提供完成的 AI 模型，因此可讓開發者有餘力專注於其他專案。此平台使用 Intel® 發行版 OpenVINO™ 工作組後，效率更加提升。此工具組包含用於結合影像辨識和深度學習模型的許多建置組塊。

Trivedi 表示：「Intel OpenVINO 加速開發、最佳化效能並降低成本。」

有了 Tusker AI，公司也可以建立其他模型或新增新的影像，無須另外收費。Tusker AI 的深度學習模型可以識別一系列概念，包括物件、事件、情緒及預測，以進行工業級部署。

「建好管道後，即可自動調整規模。無論是有一張影像或數百萬張影像，每台攝影機的成本都是降同。」Trivedi 說道。

AI 模型的萬花筒

AI 模型也可以加以微調，以更有效率的方式完成近乎無限種的特定工作。Tusker AI 的視覺智慧平台已自動化品管、視覺檢測、缺陷識別，以及組裝線最佳化。

例如，在印度舉辦為期一個月的大型宗教慶典中，主辦單位運用 Tusker AI 協助志工管理該活動的 1400 萬名訪客。

「過去有許多管理問題。沒有人知道人群什麼時候會到。」Trivedi 解釋。

主辦單位使用智慧視訊攝影機並開發 AI 模型，事先通知停車場管理員有來車、協助他們重新安排交通路線，並在一天內指引 5 萬多輛車輛停入每個停車格。攝影機也裝設在每個入口閘道和景觀入口，其中 AI 模型會計算訪客，協助員工管理人流。其他攝影機設置於小吃攤，其中演算法會追蹤小吃銷售量並將該資訊與庫存關聯，以確保食材不會短缺。

在工業中，電腦視覺模型對於工作場所安全扮演著關鍵的角色。例如，在重型機械製造廠，每年都會有一或兩名員工因過於靠近內有強大的吸氣風扇而受傷的案例—雖雖然地板上已塗上明亮的黃色線警告他們不要在機器運轉時跨過此線。

此工廠透過 Tusker AI 打造出警示系統，以智慧型攝影機在員工靠近此線時通知現場經理。如果任何人在機器運轉時跨過此線，則會響起警報聲。Trivedi 解釋，此簡易的系統正在預防工廠內嚴重、昂貴的意外事故和停工情況。

在倉庫和工廠中，也可以建立 AI 模型向經理警告起初的問題，因此甚至能夠進一步節省金錢並提升安全。電腦視覺演算法可新增或取代許多公司目前使用的第三方視訊監控服務。Trivedi 指出，這些服務雖然會記錄事件、協助法醫調查，但許多並未提供警示，來協助公司預防事件發生。

對於每個月都要承擔 100 件到 300 件包裝受損成本的電子商務運送公司而言，預防問題是高優先順序。該公司使用 Tusker AI 為其倉庫視訊攝影機打造監控演算法，以確定員工遵循正確程序。如果商品被丟掉、不當裝載或處理不到，系統都會警示經理。由於安裝此系統，因此包裝的金錢損失害和投訴降低了超過 50%。

由於視訊攝影機會收集大量個人資訊，因此 Tusker AI 採用多種控制方式來確保資料隱私。選定要分析的影像時，僅會傳輸、處理和儲存相關的中繼資料。中繼資料會在傳輸中與靜態時加密，並會受到存取控制與接受定期安全性稽核。平台遵循如歐洲一般資料保護規則 (GDPR) 和加州消費者隱私權法 (CCPA) 等法規。

未來：電腦視覺模型隨處可見

Trivedi 認為，雖然安全、易於使用的電腦視覺模型十分多樣，但卻一點也比不上即將來襲的智慧視訊海嘯。

「我們將看到自駕車、機器人、無人機，以及許多新的原宇宙、虛擬實境和擴充實境應用。這些系統若無視覺分析，就無法運作。」他說道。

雖然進階解決方案在成為主流前尚有重大阻礙需要克服，但許多公司正將時間金錢投入 AI 視覺研究中。當他們的產品發推出時，Tusker AI 希望能協助客戶自訂產品，而不用撰寫程式碼。

他表示：「我們正打算建構我們的平台，以將自動化提升至下一個境界。」

 

本文由 insight.tech 編輯副總監 Christina Cardoza 編輯。

AI 影片分析提供安全性

Posted on by Micah Kaplan

您不可能隨時無處不在。額外的視覺協助可讓產業升級—範圍涵蓋公用事業部門的老人看護服務和資產管理等。

請您想像影片圖像分析能如何積極防止醞釀中的問題與麻煩：能警示機場當局在高人流區域是否有無人看管以及不明物品。它能偵測核電廠和發電廠等重要基礎設施所在據點是否發生入侵事件。它還能在高速鐵路上找到有害物品。

攝影機可做邊緣感測器用，協助擷取異常模式。人工智慧（AI）可針對各種預先設定的事件發出警示，協助人員了解發生的事件。企業可因此積極救火、節省時間和金錢，甚至挽救生命。

邊緣到雲端的 AI 影片分析

Irisity 技術長 Zvika Ashani 表示，軟體影片分析供應商 Irisity 可透過其 AI 支援的影片分析解決方案 IRIS+ 平台，精準地提供客戶市場區隔的視訊分析解決方案。

IRIS+ 是 IoT 解決方案，可邊緣部署智慧裝置。外型規格小的電腦可作為邊緣裝置使用，可將資料路由傳送至中央後端。伺服器可執行 IRIS+ 軟體，而此軟體在電腦視覺與影片處理領域中使用 AI。

電腦視覺和視訊處理正是大型美國電力公司部署 IRIS+ 解決方案時所需的。該公用事業在全國有數百個無人看管的據點，因此入侵偵測會是該公司的一大顧慮。

IRIS+ 不是該公司經過現場測試的第一個視訊分析解決方案，但是是最符合其需求的。Ashani 說：「我們的架構是在遠端據點部署一台小型 PC，而這正是他們所需的，而且他們有網路，可連線其資料中心。」因為使用了大量攝影機，因此 AI 解決方案當然十分準確，不會像是「放羊的孩子」，一直發假警報。

邊緣解決方案也必須在開放的戶外環境中才可使用。實作 IRIS+ 可協助公用事業公司積極偵測入侵，降低昂貴的現場部署費用。偶爾進行人工巡邏無法改善現狀，因為會錯過在巡邏偵測期間以外的時候發生的事件。

公用事業公司等智慧城市客戶可選擇一樣內部執行 IRIS+ 解決方案，或在連線攝影機後透過 SaaS 入口網站執行。Ashani 表示，無論在兩者情況下，Irisity 皆可確保影片圖像的私密性。Ashani 說：「我們會針對我們儲存的影片進行加密，強化我們的雲端解決方案，並定期進行滲透測試，確保系統不易遭入侵。」由於各國的隱私法律與合規法規不盡相同，Irisity 分銷商和系統整合商可與客戶合作，確保其解決方案部署符合當地資料隱私法規。

測試解決方案

Irisity 會在 Intel AI 解決方案驗證實驗室中測試其 AI 解決方案，可讓開發者使用最適合目前問題的硬體與晶片組以虛擬方式進行修改。Ashani 說：「我們需要測試處理器模型和記憶體配置的各種設定。」他說：「若要在我們的實驗中進行，費用會非常高昂。」使用 Intel 資源可降低成本、節省時間，更快提供正確的解決方案。Irisity 會在 AI 解決方案需要處理高密度攝影機感測器時使用第三代 Intel® Xeon® 可擴充處理器。

公司也會使用 Intel® OpenVINO™ 工具組，「可幫助我們以演算法開發者最不費力的方式獲得 Intel® 平台最高效能」，Ashani 說。「他們主要專注於收集資料、訓練我們的模型，然後讓 CPU以最佳化方式執行該模型。OpenVINO 可縮短上市時間，並降低我們的開發成本。」

影片分析的未來

期待影片分析軟體在物件偵測、分析和了解行為與屬性方面能提升準確性。Ashani 說：「所有這些項目都需要大量運算能力，且隨著處理器推陳出新，我們將獲得更多邊緣能力，並將直接影響我們可執行的應用類型。」

此領域正持續進化，多部攝影機連線而得的資料已涵蓋大範圍的開放區域。室外煙霧和火警偵測是該功能的潛在應用方向。Ashani 指出，許多無人加油站曾發生火災，並造成大量損傷。他說，除了現有攝影機外，在軟體層新增 IRIS+ 解決方案可協助系統積極發出警示並避免災害。

各種規模的企業與公司行號可能無法隨時掌握各處。但有了攝影機網路的回報功能，以及處理影片資料的智慧技術，就可以在正確時間出現在正確位置。

 

由 insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯。

多合一套件讓機器視覺在製造業如虎添翼

Posted on by Micah Kaplan

製造商紛紛迫不及待想廠房部署機器視覺解決方案。這項技術可以改善產品品質、提升作業效率、降低成本，並且協助公司擴充。然而，對於服務工業領域的解決方案供應商與 SI 而言，機器視覺可說是雙面刃。

Shenzhen Seavo Technology 是智慧型製造硬體平台專業廠商，該公司副總裁 Patrick Ye 表示：「一方面，這項精密的強大技術可以解決複雜的問題。」「不過若要部署這項技術，還需要研發方面的專業知識及運算能力。另外，機器視覺解決方案必須能因應各種使用案例調整，而且可在部署後調整配置方式。」

不過，這意味著解決方案供應商必須取得靈活度與擴充能力卓越的解決方案，才能維持獲利。幸好，現在有現成可部署的多合一機器視覺套件。這些套件搭載最新的軟硬體平台，透過彈性可擴充的平台，提供強大可靠的 AI 處理能力。

克服製造業機器視覺技術的障礙

機器視覺套件逐漸嶄露頭角。這項技術趨勢就跟多項 AI 發展一樣，都是受到厲害關係人的商業與營運需求所驅動。

就製造商而言，他們正設法解決棘手的技術問題，包括實體要求嚴苛工廠環境的光學字元辨識（OCR）；需要更高精確度的複雜缺陷識別過程。然而，能夠滿足這類需求的幾種機器視覺解決方案，仰賴深度學習這類精密的 AI 技術，而且需要前所未有的處理能力及廣泛的開發工作才能部署。

此外，Ye 表示，市場正在尋找高度靈活可擴充的機器視覺平台：

「這些解決方案適合追求成長的創新企業。但也正因如此，這些解決方案必須極為彈性靈活，也就是說，製造商需要變更程序、開設新產品線，或是擴充時，必須能夠在部署後自行重新配置。另外，為了避免受到固定廠商限制的問題，模組化設計是首選。」

對於解決方案供應商和 SI 來說，滿足精密度、效能與彈性的需求也成了一大挑戰。也就是說，雖然買家引頸期待機器視覺解決方案，但是他們心目中的理想解決方案既昂貴又耗時。

機器視覺套件登場：提供各式各樣配置選項的模組化可擴充工業級套件，能夠滿足各種運算能力、I/O、外型規格與功能需求。

這些工具組對所有相關人員而言都是雙贏。工具組讓解決方案供應商縮短上市時間，以及降低開發成本，並且為製造商提供了強大、靈活且易於部署的機器視覺解決方案。

綜合運用軟體與硬體技術

若要打造同時符合各種需求的平台，關鍵是在全方位的解決方案結合同級最佳的軟硬體。為了達成這項任務，Seavo 與 Intel 合作自行開發機器視覺套件，利用 Seavo 的硬體設計，搭配 Intel 處理器與軟體開發工具。

套件有不同的元件與架構功能，使用者能享有非比尋常的效益：

  • Intel 處理器提供可靠的高效能電腦視覺處理方式，包括低耗能的環境，以及高耗能的應用情境，例如深度學習和邊緣 AI 模型訓練。
  • 模組化設計縮短了開發週期、降低成本，並且為終端使用者簡化了維護與升級工作。豐富的 I/O 選項支援高解析度 IP 攝影機，以及各式各樣的人機互動顯示器選項。
  • 採用各種 Seavo 套件模型的可擴充設計，其中包含各種擴充插槽，可以處理資料儲存模組、網路、動作擷取與控制及通訊。
  • Intel® Edge Insights for Industrial (Intel® EII) 的影像辨識精確，可在邊緣迅速擷取、處理及分析影像，實現即時控制與管理。Intel EII 支援邊緣影像與視訊處理、預先訓練的分析模型、邊緣視訊推論、AI 加速，以及專為深度學習應用而設計的工具組。
  • Intel® OpenVINO™ 工具組可加速開發機器視覺應用程式，實現 AI 最佳化。

Ye 表示，Intel 技術是 Seavo 解決方案上市的關鍵角色：「Intel 處理器很適合機器視覺應用程式，其 AI 軟體開發工具更是加速開發的一大推手。」

SI 與解決方案供應商的新商機

機器視覺套件將在未來幾年為 SI 與解決方案供應商提供具吸引力的商機，幫助更多製造商善用電腦視覺技術的優勢。

這些套件威力強大，簡單易用，能夠實現解決製造商常見困難點的解決方案。另外，套件彈性靈活，是避免工業 4.0 不斷變化這項特點的利器。對於渴望掌握機器視覺解決方案這個新興市場商機的 SI 與解決方案開發商來說，套件提供快速開發與簡易自訂的方式是一大賣點。

Ye 表示：「多合一套件將是促進工業領域機器視覺普及的重要推手。」「這種套件為企業提供了快速部署支援機器視覺技術解決方案的途徑，讓 SI 與解決方案供應商能迅速上市。這些套件整合了頂尖的機器視覺硬體和軟體，締造出超過個別貢獻總和的綜效。」

 

 

由 insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯。

電腦視覺平台協助零售作業轉型

Posted on by Pete Berta

對於電腦視覺技術的最大誤解或許是該技術僅適用於以科技為導向的業務。但創新的電腦視覺平台的崛起正快速扭轉該面貌。最好的例子就是麵包店。雖然很難想到會是更傳統的產業，但在一間跨國連鎖麵包店，電腦視覺技術正在讓人們每天買麵包的方式轉型。

全球麵包店品牌「多樂之日」(Tous Les Jours) 秉持「經典歐式風格」的匠心烘焙精神。儘管其許下傳統經典烘焙的承諾，但在行銷與營運上算是科技創新者。

Shanghai CUE Group 數位技術總經理 Xiangxiang Ying 表示：「多樂之日是傳統產業利用現代電腦視覺平台解決其商業問題的絕佳範例。」樂之日是傳統產業利用現代電腦視覺平台解決其商業問題的絕佳範例。」Shanghai CUE Group 是數位智慧行銷與邊緣 AI 技術公司。「隨著支援 AI 的產品生態系統形成，舊有的成本門檻與技術複雜性很快就消除了。」

電腦視覺平台解決商業問題

人們會將 AI 單單與高科技業聯想在一起的原因之一就是，他們常把該技術與技術使用方式搞混了。Ying 表示：「把支援 AI 的產品視為 AI 解決方案是常見的錯誤。」「電腦視覺技術只是眾多工具中的一項。這些是解決一般商業挑戰的商業解決方案，只是它們是利用 AI 的優勢完成。」

多樂之日的挑戰無疑與大型食品飲料公司與零售商相似。該品牌已經立足全球，設有 1,600 多個據點，但卻也因此開始造成自己的問題。

由於自家麵包店的據點如此多元，因此管理階層發現難以針對各據點進行差異化營運。難以針對特定麵包店的人口結構進行銷售與行銷工作。預測店內人流與尖峰時刻近乎不可能，因此品項經常缺貨，並遇到人員配置問題。

此外，讓各據點維持一致的標準需要密集人力，而且毫無效率。人工檢查的成本相當高，而且員工也不全都遵循服裝儀容、行為和衛生標準。

為了解決這些問題，中國多樂之日與 CUE 實作全方位的智慧商店解決方案。在結合店內攝影機系統、邊緣的電腦視覺和雲端分析，系統可以：

  • 即時監控現貨率，並在產品低於設定的存貨臨界值時警示管理階層。
  • 擷取不同商店中的客戶人流速率並建立模型，以預測尖峰時刻並確保人員正確配置。
  • 識別衛生和其他問題，例如不乾淨的桌面或員工未能遵循正確的衛生程序，因此店長可以採取矯正措施。
  • 觀察並分析店內客戶行為與購買習慣，以達到產品最佳的擺放效果並支援目標銷售和行銷工作。

中國多日之樂在部署看看到顯著的改善。整體銷售、轉換率及客戶體驗分數有所提升。由於不再需要廣泛的人工檢查，因此人力成本也下降了。店內營運也有所改善：人力配置不佳的麵包店與凌亂的工作區域已成為過去，現在主力產品的現貨率超過 90%。

成熟的電腦視覺解決方案價值

中國多日之樂與 CUE 所達成的成果雖然令人印象深刻，但或許同樣令人印象深刻的是，所實作的系統是使用現有的店內攝影機技術就能達成。結合 CUE 所提供易於部署的電腦視覺平台後，該公司能夠享有電腦視覺技術的優勢，而不用投入大量資本基礎架構或廣大的 IT 開發工作。

對於麵包店及其他傳統業務類型而言，成熟的電腦視覺解決方案的崛起帶來扭轉局勢的效果。這些公司並無龐大的 IT 部門或眾多軟體開發人員可供他們遣用。但有了現代視覺平台與如 CUE 的技術合作夥伴，他們就不需要上述部門或人員。

Ying 將功勞歸功於 CUE 與 Intel 的技術合作夥伴關係，協助讓此類型可立即部署的解決方案成真：「Intel 已努力推升 AI 採用率。在我們的解決方案中，我們運用 Intel® Video AI Box、Intel® Media SDK 和 Intel® OpenVINO™ 工具組。這些健全、經過測試的技術讓沒有廣大技術資源的功能得以運用 AI 之力，並協助服務這些企業的解決方案提供者和系統整合商 (SI) 縮短上市時間。

電腦視覺與品牌的未來

隨著零售 SI 提供市場更多端對端、支援 AI 的解決方案，其他傳統零售企業將仿效多日之樂的成功訣竅：提升效率、降低成本、改善目標行銷，以及增強客戶體驗。

但儘管支援 AI 的解決方案提供誘人的營運效益，但其長期潛力甚至更大。例如，多日之樂已打算將智慧解決方案運用於策略首創計劃上，例如新店選址、麵包店平面配置規劃，以及新品研究與開發。

如 Ying 所述：「大多數公司都是從專注於技術可以在日常中為他們做到什麼中，來展開智慧零售之旅。但一但這些公司看到 AI 完整的潛力，智慧零售實際上將便成為推動該品牌邁入未來的驅動力。

 

 

由 insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯

技術代理商：嵌入式至全端解決方案

Posted on by Pete Berta

科技日新月異，加上接連不斷的供應鏈問題，公司行號達成轉型目標時困難重重。仰賴晶片商提供創新產品，然後才能為客戶（設計創新技術後加入硬體的建置商）提供創新產品的 OEM，同樣也適用這股趨勢。這個價值鏈再向下延續，就是終端使用者開發出全端解決方案。這個生生不息的科技生命週期，需要持續調適並採用新技術，每家企業才能維持競爭力。

技術代理商一向是這個模式的核心，將全球供應商提供的龐大元件交給各行各業的開發者。

然而，進階的硬體元件逐漸走向客製化，因此現今的代理商必須在解決方案層級更上層樓，也就是擴大投資範圍，幫助客戶設計市場渴望和需要的產品。打造轉型解決方案的過程錯綜複雜，一方面衍生出新挑戰，另一方面也創造了新商機。因此，許多代理商已經轉為客戶提供設計、建置、供應與服務。

代理商是供應商與客戶的中間人，協助嵌入式技術元件流通，例如微處理器、主板板和感應器。目前代理商的工作範圍不僅侷限於廣泛分銷產品線元件，還包括與系統製造商和解決方案供應商密切合作，尤其是物聯網這個市場。

Intel 全球通路銷售總經理 Dave Guzzi 表示：「現今的代理商與過去的代理商截然不同。」「頂尖嵌入式全球代理商的資源比過以往多，投資範圍也更廣。」

從技術代理商到解決方案集合商

代理商正成為真正的嵌入式市場專家，為了創造未來需求，以 OEM、ODM 和解決方案供應商為諮詢對象。舉例來說，代理商紛紛投資初期設計週期，協助系統整合商（SI）設計產品與解決方案終端客戶的需求。他們為客戶與廠商提供的服務範圍更廣，包括在世界各地補充產品庫存、提供信貸專案、定價與可用性。

嵌入式代理商為客戶與廠商創造的效益越來越多，方法如下：

為客戶提供時程計劃與產品生命產品的深入解析，全方面維持健康的供應鏈，在產品從產商移交給建置商之際，締造管理庫存的雙贏局面。

  • 支援開發者規劃下一代設計週期，並且根據最新的晶片版本開始開發新產品。
  • 透過基本解決方案設計技能支援產品的設計階段、根據需求準備材料，以及提供與其他平台的整合服務。
  • 以多種零件與元件，包括主機板、硬碟、CPU 與其他元件，為製造商製作隨裝即用的套件。

代理商應用廣泛的市場和技術專業知識，透過設計與建置服務、訓練、物流，甚至是全端解決方案，協助客戶精簡產品開發過程，加快上市速度。

未來的嵌入式代理商

世界各地的解決方案集合商，例如 Avnet、Arrow Electronics、WPG 與 Digital China，皆是嵌入式與物聯網解決方案代理商演進的例子，他們與合作夥伴生態系統互動，提供頂尖的物聯網解決方案。

以 Avnet 為例。它是電子元件代理商，同時還與系統整合商合作，提供創新的技術解決方案。Avnet 投資時間與專業知識，找到最頂尖的合作夥伴，提供企業需要的轉型解決方案。該公司與 Intel 合作統籌協調端點對端點解決方案，包含 SI 能胸有成竹向客戶推薦的硬體、軟體與雲端元件。

嵌入式代理商與解決方案集合商，也是 Intel 廣大合作夥伴生態的一環，是公司如何服務客戶及帶動業務成長的要角。他們的角色可望持續演進。他們為客戶提供產品和服務的角色日益吃重，對象包括 OEM、解決方案開發者和 SI，尤其是在成長迅速的物聯網技術領域。

Guzzi 表示：「嵌入式代理商正轉變為擴充專家。」「我們重視經銷網路，仰賴這個網路讓產品上市及接觸更多合作夥伴。」

持續進化的合作關係，為 Intel 授權經銷管道創造了大量機會。Intel 能夠進一步加強與重要客戶穩固的業務關係。Intel 除了維持強大的嵌入式產品業務，還能提供獲利更豐厚的解決方案與服務，不僅能實現市場成長的目標，還能對獲利有所貢獻。

Guzzi 表示：「無論是元件代理商或解決方案集合商，我們都需要密切的合作關係，才能將觸角延伸至為改善世人生活而研發技術的的成千上萬企業。」

 

本文由 insight.tech 編輯副總監 Christina Cardoza 編輯。

提高機場營運效率的整合式解決方案

Posted on by Pete Berta

飛機航班看似例行公事，但其實每次順利起降，都是乘客與員工之間精心協調與配合的成果。

有鑑於目前乘客人數眾多，加上航空旅行蓬勃發展，挑戰可能因而更加錯綜複雜。Honeywell International Inc. 機場垂直市場解決方案技師 Deepak Kashyap 表示：「乘客與飛機都是同時在機場合體。過程宛如婚禮的協調作業，每個環節都必須順利進行，雙方都必須滿意。」

任何營運層面只要稍有閃失，延誤就可能使得旅客和機場營運商得面臨一連串的麻煩。Kashyap 指出：「一個預料之外的情形，或是一次四小時的班機延誤，都可能導致營運全面陷入混亂。」

整合式情境意識解決方案

科技可防範及管理這些異常情況，並協助日常機場營運諸多環節順利運作。

數位解決方案必須考量可能每天出現的無數挑戰。Kashyap 表示：重點在於，機場管理人員必須具備情境意識，以及「有助於讓許多利害關係人具備協作決策能力的工具。」另外，乘客與員工體驗不僅重要，而且更強調航廈室內的空氣品質，以及持續將安全與安全措施視為優先要務。永續發展和減碳目標也是多數機場優先事項名單的前幾名。

合適的技術解決方案儘管有各種需求，但是可以協助儘量提高營運效率，並且支援收益成長。

Honeywell 透過 Enterprise Buildings Integrator (EBI)，為機場營運採用了全方位的解決方案策略。EBI 整合機場指揮控制功能、保全與安全系統，包括管理閉路電視攝影機（CCTV）和建築管理系統（BMS）的影片資料。

行李處理、停車和轉機等相關領域的所有資料都是透過中央平台連線，而且系統的智慧設計會根據利害關係人的角色，過濾深入解析並導出正確的資訊。舉例而言，行李處理經理可能受到其他區的問題影響，但是卻只看得到行李區特有的深入解析。這種全方位的過程，結合依據情境提供以使用者為導向的深入解析提供方式，可協助機場順利運作。

機機運營的模組化維修方式

模組化的解決方案讓機場能夠挑選解決眼前挑戰的方案，並且視需要融入額外元素。Kashyap 表示：「我們先嘗試瞭解客戶的營運哲學。每座機場定義標準程序的

方式都不一樣。」「接著我們查明他們的困難點，並且找到解決方案。」有時候，解決方案可能意味著解決既有的效率不彰問題。

舉例來說，Honeywell 與中東某大型機場合作時，機場管理團隊正打算增建兩個登機門，以因應交通流量。使用不同分散系統的彙整資料顯示，現有登機門的容量只發揮 70% 的功能。數位化與資料分析可協助營運商優先考慮讓現有資產發揮更大效益，然後再進行資本支出。

除了眼前的實物空間，機場營運還協調城市服務提供者和交通流量資訊饋送，瞭解這些實體對航班和相關營運可能產生哪些影響。Kashyap 指出：「如果機場外出現大規模交通阻塞，可能就會因為那些外在條件而無法準時裝載可載運 200 位乘客的飛機。」「我們協助為客戶實現那種情境意識。」

提供資料驅動的情境意識

印度某大型機場打算採用類似的意識，正在尋找能夠提供連貫深入解析的 BMS。

機場希望能提高生產力，並且協助克服濃霧順利起降。Honeywell 採用的 Airfield Ground Lighting (AGL) 元件符合 CAT IIIB 要求，這些高強度照明燈能引導飛機通過能見度低的情況，協助機場維持航班準時。

機場採用 Honeywell 的 EBI，向航空公司收取實際使用服務的費用，例如根據停靠在登機門的情況提供預冷空氣和地面電力，而且過程已經透過與 Honeywell 解決方案整合自動化。這提供了準確的計量器讀數，並且會透過供應商計費軟體自動計費。

機場的伺服器與硬體採用 Intel 技術。必要時，Honeywell 也與分包商密切合作，尤其是如果客戶正在物色某類別的供應商（例如會計軟體）。

Kashyap 表示：「目前機場不同環節可能有多項解決方案，但我們側重的優先事項是航廈效率不彰的問題、乘客體驗，以及財務影響。」「我們設計問題解決方案時，絕對會確保對其中一項產生正面影響。」

航向數位未來

航空旅行的未來將超越機場，可提供端到端無摩擦體驗。Kashyap 表示：「我們已經可以預見航空公司到府收取行李，與計程車供應商合作，提供更卓越的體驗。」

無論未來何去何從，機場營運的每個層面勢必都需要資料導向效率，舉例來說，可以載運少量短程乘客垂直起降的飛行器越來越受到 航空業利用先進的技術，不僅能將收益最佳化，還可提供卓越的旅行體驗。無論情勢多麼錯綜複雜，前景都是萬里無雲一片光明。

 

 

由 insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯