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這場全球大流行或許是史上第一次有門外漢對供應鏈問題立即上手。（2020 年的 TP 危機還有印象嗎？）然而，商店貨架空無一物的問題，只是供應鏈這座冰山的一角。對於關注貨物南來北往的企業來說，Covid 危機卻成了讓系統效率問題檯面化的推手。幸好，過去幾年，資料以及 AI 與機器學習這類先進技術與時俱進。這些工具是帶動所有改變的功臣。

Siena Analytics 是供應鏈 AI 與影像辨識解決方案供應商，創辦人暨執行長 John Dwinell 加入我們的行列，一起探討供應鏈空間的難題與機會（影片 1）。他將討論即時資料對智慧物流與追蹤的重要性、系統可見度影響深遠的效益，以及無程式碼解決方案可如何為真正瞭解危急問題的網域使用者，簡化深奧的 AI 藝術。

影片 1。與 Siena Analytics 創辦人暨執行長 John Dwinnell 一起探索，公司行號正如何讓供應鏈轉型更上層樓。（資料來源 insight.tech）

供應鏈的現況和目前的挑戰為何？

電子商務逐漸成長茁壯，供應鏈承受了巨大的壓力，必須提高處理量、改善效率，以及能夠擴張。若要瞭解瓶頸之所在以及因應之道，可見度是關鍵，這樣一來企業才能實現更出色的效能和精確度，以及更高的整體品質。品質與可見度對現今的供應鏈造成了巨大的壓力。

供應鏈經常面臨的挑戰還包括供應商是否遵循標準的問題，也就是收到的產品品質。因此，真正透徹瞭解供應鏈非常重要。此外，能夠大規模清楚掌握哪些包裹符合標準及其原因、哪些包裹不符合標準及其癥結所在，並且能夠給予供應商意見反應，他們才能改善。

我們最初先從供應鏈擷取物聯網資料和影像，而後發展出將 AI 與 AI 視覺導入物聯網解決方案的能力，這對可見度轉型大有裨益。

請您進一步說明解決這些難題的幾項近期技術進展。

物聯網確實在很多方面徹底改變了問題的本質。舉例來說，普遍而言，企業資料透露的資訊包括「這是箱子的尺寸，因此拖車將裝滿 X 個箱子」。物聯網檢視箱子之後提供的資訊則是「這才是箱子的尺寸」。它產生的是貨真價實的資料。資訊的準度與精度是能夠以合理成本進行調整的關鍵。

物聯網針對進貨產品優缺點饋送的資訊非常精確。這項資訊左右了是否能快速因應供應鏈的數量變化，同時兼顧搬運產品的產能和處理量。那項即時資料可讓您進行調整，正確分配資源。這項資料效益極高，有助於永續發展：顯然取得正確的數字可讓您用效率更高的方式規劃供應鏈。

您如何利用人工智慧提高效率？

AI 是提高效率的重要因素。數量非常龐大，速度也非常快。我們每天處理的箱子超過 5,000 萬個。工作量龐大。AI 徹底改變了這個慣例，因為每個進出倉庫的箱子，六個面我們都能檢查。我們看得到箱子的狀況、包裝方式、標籤方式，以及內容物。我們可以回答箱子達到標準與否的問題？箱子是否滿足供應商的需求？過去不可能即時大規模執行這項任務。AI 以及我們使用的平台，確實實現了這個可能性。

部署 AI 這類複雜的技術有哪些最佳實務？

AI 確實有某種令人害怕的因素。如果回顧近幾年的情形，AI 宛如某種具有威脅性的藝術；你需要聘用有真材實料的專家。這方面持續有長足的進展。

我們的環境沒有程式碼，易於使用，訓練的神秘色彩隨之煙消雲散。我們化繁為簡，利用平台便可擷取影像、標記資料、訓練新模型，以及與客戶的網域專家交流，將這些工作交由他們自行完成。他們確實看到了這些模型融合的可能性，前景令人雀躍不已。另外，我們還訓練他們看出不同客戶之間的些微差異才是真正的關鍵，那才是他們必須掌握的資訊。AI 模型在這方面的應變能力極強，不過前提是必須有平台和工具才能相輔相成。

雖然我們的討論側重於工具，但是結合網域知識與技術也非常重要。有一點我一定要特別提出來，那就是 Siena 現在是 Peak Technologies 家族的一員。Peak 在供應鏈方面的驚豔豐富，確實瞭解該領域顧客面臨的難題。因此，Peak 不光有工具，還具備豐富的經驗，對於協助客戶群解決問題大有裨益。

這個領域的企業如何確保客戶的隱私和安全？

安全對於物聯網格外重要。雖然資料是即時從邊緣擷取，但是必須傳送至企業，有時則是傳送至雲端。邊緣與雲端或邊緣與企業的連線必須安全無虞。為此，我們與資安團隊緊密合作。我們善用合作夥伴的技術和平台，例如 Intel 和 Red Hat，確保環境極為安全。

Siena Analytics 還有哪些其他夥伴關係，對你們而言又有何價值？

我認為，令人雀躍的一點在於，物聯網仍在蛻變中。因此，整合對的解決方案和正確的技術，對我們而言至關重要。我們與 Intel 緊密合作，也與 Red Hat 密切配合。在硬體方面，我們與 Lenovo 這類其他合作夥伴密切配合。Splunk 則是我們在分析方面的重要合作夥伴。

我們持續見證了技術的發展，但同時也參與了協助引導必要技術發展的對話。我對我們的合作夥伴感激不盡。他們是這一切得以實現的關鍵。

供應鏈領域接下來將如何演變？

我長年投身這一行，在我看來，這只是開始而已。AI 應用於供應鏈——或者其實應該說是智慧供應鏈——才剛起步而已，成長機會很多。邊緣到雲端則是另一項在供應鏈嶄露頭角的技術，而且成長機會驚人。

任何尖端的供應鏈組織都需要即時可見度，我認為這方面也會持續成長。我認為，標準與協作方面的變化也很大。公司行號緊密合作的供應商種類繁多，因此標準是整個供應鏈順利高效運作的關鍵。

您最後有任何想法或關鍵重點與我們分享嗎？

我的建議是擁抱科技。雖然科技瞬息萬變，但大幅提高了效率。找到洞悉供應鏈並瞭解科技的合作夥伴，這點真的很關鍵。找到能在這趟旅程跟你密切配合，並且引進最佳解決方案的夥伴，才能實現最智慧靈活的供應鏈。

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若要進一步瞭解 AI 架構的供應鏈物流，請收聽 AI 架構的供應鏈物流：與 Siena Analytics 同行，以及閱讀 AI 為供應鏈物流開創機會。如欲瞭解 Siena Analytics 的最新創新技術，請跟隨他們的 LinkedIn 帳號。

本文由 Erin Noble 編審。

AI 整體環境瞬息萬變。這樣的變化對於工業視覺系統而言太快了，以自動化品質檢驗系統與自主機器人為例，預期的部署期間就算不到數十年也有數年。

如果您是設法讓機器視覺系統充分發揮效益的系統整合商、OEM 或工廠業者，您會用什麼方式讓平台因應未來需求，並且在下一個劃時代 AI 演算法或架構引進前數月或數週推出設計時，不會感到焦慮不安？

我們必須先解構典型的機器視覺系統，才能回答這個問題。

機器視覺系統的結構

長年以來，工業機器視覺系統包含攝影機或光學感應器、照亮擷取區域的照明設備、主機電腦和/或控制器，以及影像擷取卡。影像擷取卡尤其值得注意，因為這項裝置擷取的靜態影格解析度比攝影機高，而且可利用 AI 或電腦視覺演算法簡化分析。

攝影機或光學感應器透過 CoaXPress、GigE Vision 或 MIPI 這類介面，直接連接影像擷取卡。影像擷取卡本身通常是一種插槽卡，插入視覺平台或電腦後，透過 PCI Express 與主機通訊。

影像擷取卡除了能擷取解析度更高的影像，還有很多優點，包括能夠同時在多部攝影機同步化及觸發，以及在擷取到靜態影像後立即執行本機影像處理（例如色彩校正）。這項作法不僅能消除延遲（可能省下為了預先處理而傳輸其他位置影像的費用），還可讓主機處理器有餘裕執行推論演算法，以及執行相應的控制功能（例如關閉輸送帶）和其他工作。

就某幾個層面而言，相較於整合這一連串不同子系統的新式架構，這個架構更為複雜。然而，它的可擴充性與設計彈性更高，因為唯一限制影像處理效能的因素，是主機電腦或控制器的插槽數量。

其實，此外還受限於主機處理器與影像擷取卡之間的頻寬高低。

利用 PCIe 4.0 締造完美視力

對於機器視覺系統來說，尤其是仰賴多重攝影機與高解析度影像擷取卡的系統，系統頻寬很快就會變成問題。舉例來說，4MP 攝影機需要大約 24 Mbps 的處理量，對於 PCIe 3.0 互連提供的每通道 1 Gbps 左右資料速率，造成的影響微乎其微。

然而，機器視覺系統多半接受多部攝影機的輸入內容，因而接受多重串流，所以頻寬很快便會耗用殆盡。增加 GPU 或 FPGA 加速卡，或是兩種都加，才能獲得高準確度低延遲的 AI 或電腦視覺演算法執行方式，另外，週邊裝置與主機處理器之間，可能會發生頻寬瓶頸。

此時此刻，很多工業機器視覺整合商必須開始取捨。您不是因應頻寬短缺增加更多主機 CPU、選用背板型系統並在設計加入更多加速卡，就是選擇已整合加速器的主機電腦或控制器。無論如何，您的成本都大幅提高，散熱需求、耗電量，以及內嵌系統工程師耳熟能詳的其他諸多障礙，全都隨之增加。

或者您可選用搭載新一代 PCIe 介面的平台，例如物聯網解決方案開發商 SECO 的 CALLISTO COM Express 3.1 Type 6 模組（圖 1）。

SECO 產品長 Maurizio Caporali 表示，SECO CALLISTO COM Express 模組中心搭載第 13 代 Intel^® Core^™ 處理器，支援 PCI Express Graphics (PEG) Gen4 x8 介面、最多兩個 PEG Gen4 x4 介面，以及最多 8x PCIe 3.0 x1 介面。Gen4 PCIe 介面的頻寬是 PCIe 3.0 介面的兩倍，速率增加為每通道將近 2 Gbps，基本上可在機器視覺平台獲得兩倍的視訊頻道，而且完全沒有犧牲任何其他效能。

Caporali 說明，第 13 代 Intel^® Core^™ 處理器讓機器視覺獲得了進一步的優勢，包括最多 14 個 P-core 與 E-core（「P」與「E」），以及多達 96 個 Intel^® Iris^® Xe 顯示晶片執行單位，而且可依工作負載使用這些執行單位，將系統效能、用電量與散熱最佳化。視 SKU 而定，這一切有 15W 與 45W TDP 可供選擇，而且是以工業級的標準型 SECO 模組提供，尺寸僅 95 mm x 125 mm。

為了化繁為簡，這個平台與 OpenVINO^™ 工具組相容，將任何前述核心架構上部署的電腦視覺演算法最佳化，締造最高的效能。CALLISTO 使用者還可使用 SECO 的 CLEA AI-as-a-Service (AIaaS) 軟體平台。這款可擴充的 API 型資料協調、裝置生命週期管理，以及 AI 模型部署邊緣/雲端解決方案，可讓機器視覺使用者改善長期的 AI 模型效能，並且無線更新端點。

「若要管理即將遠端部署於裝置機隊的 AI 應用程式與模型，CLEA 是基礎。客戶現場若有成千上萬的裝置，CLEA 提供了可輕鬆擴充遠端管理的機會。」Caporali 表示。

工業邊緣的模組化機器視覺

建立工業機器視覺解決方案所耗費的時間、費用與資源都不容小覷。解決方案不僅必須結合各項利基型技術，例如 AI、高速攝影機、高解析度鏡頭，以及專業的視訊處理器，這類複雜的系統還必須長期創造最大價值，才能讓投資物有所值。

將系統架構模組化是防範措施之一，這樣一來便能隨時間升級。以影像擷取卡為基礎建置的機器視覺平台架構，不僅能讓機器視覺 OEM、整合商與使用者視需要擴充視訊處理與攝影機支援，COM 模組的模組化架構（插入自訂的載卡）也能讓主機電腦與控制器本身視需要擴充。因此，拜全模組化策略之賜，經過深思熟慮之後，您只需要升級 CALLISTO 的載板設計，就能滿足未來的機器視覺需求。

簡言之，機器視覺工程師再也不會焦慮不安。

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

拿起您的智慧型手機，留意已下載的應用程式。如果您看看另一個人的裝置，可能會發現應用程式則截然不同。您之所以選擇這些應用程式，就是因為有地方可以派上用場。

我們理所當然認為，每個人都能隨心所欲在智慧型手機上裝配軟體。我們用一款應用程式查天氣，但是用另外一款程式玩本日文字遊戲，製造商也一樣，他們用各式各樣的應用程式查庫存，而品質控管則必須用另一款應用程式。不幸的是，用於這些常規行業功能的軟件不能很好地協同工作。

如果製造商想要使用來自不同供應商的軟件，他們必須自己負責集成。製造執行系統（MES）供應商 MPDV Mikrolab GmbH 產品管理部總監 Matthias March 表示：「這是現今智慧型製造最大的障礙之一。」

智慧工廠需要整合各種不同的解決方案，然而 March 指出，解決方案卻往往各有各的資料和資料模型。製造商必須整合解決方案，收集需要的深入解析，才能發展真正的智慧工廠。他表示：「解決工廠各種需求的專門軟體雖然很多，但是公司卻為了整合不相容的系統吃足苦頭。」

MPDV 產品管理部負責人 Bernd Berres 表示，託管各種軟體解決方案或製造應用程式（mApp）的單一整合平台，是解決方案的起點。Berres 表示：「這種平台能整合所有解決方案，而且不需要設計多種各別的介面，就能 [以隨插即用的方式] 相互通訊。」

MES 對製造業應用程式的重要性

功能正常的 MES 是智慧工廠中那顆不停跳動的心臟。MES 是連接廠房所有作業元素的中央系統。Berres 指出，MES 將作業資料與企業資源規劃（ERP）軟體的業務資料結合在一起。

HYDRA X 是 MPDV 挑戰產業 MES 的利器。它的功能豐富，範圍涵蓋訂單、資源、材料、組建、品質與人力資源的管理。該公司為了回應業界對於相互通訊系統的需求，將 HYDRA X 託管於中央製造整合平台（MIP）。製造商的軟體環境需要整合性的基礎，這項做法能正中要害。March 表示：「我們大可說，這個平台是製造商生產作業所有 IT 系統的骨幹。」

MPDV 深知製造商可能不需要 HYDRA X 提供的所有功能，因此將每項功能切割為單一 mApp。MIP 甚至更進一步，也託管大量的第三方 mApp。MIP 的整合規則是所有應用程式都必須遵守的一項條件。

智慧型手機應用程式的規則由作業系統制定，而製造業的規則則是由 MIP 主導。這樣一來，製造商就能從大量選項挑選同級最佳的解決方案。Berres 表示：「過去客戶挑選系統後，就因為既有投資而受制於廠商。」「拜 MIP 所賜，客戶不必選擇單一供應商，而是可以視需要結合不同廠商的解決方案。」

以智慧型手機為例，每位使用者會依照具體需求，從商店新增需要的應用程式，自行彙整解決方案。

製造業應用程式的生態系統

Berres 表示，混搭 mApp 也改變了系統整合商的作業方式。「他們不再從單一廠商尋找符合多數需求的單一解決方案。反之，他們可以針對個別案例挑選最佳解決方案，而且供應商各異。」

舉例而言，系統整合商 MEGLA 採用 MPDV 的 MIP，確保不同的軟體應用程式能獲得向客戶推薦的互通性。以某塑膠製造商為例，系統整合商可以為樣品檢驗推薦一款獨立式 mApp，而且還能在 MPDV 生態系統中使用。系統整合商根據個案需要評估製造商，瞭解他們的瓶頸，以及可能適合他們使用的解決方案。

另外，製造商直接與 MPDV 合作，挑選特定作業環境需要的解決方案組合。德國玻璃製造商 Schott AG 需要為全球的 42 個生產廠址挑選一個通用平台。困難之處在於，整合全球 IT 與 OT 的分析和深入解析作業，同時繼續為各廠址提供自訂解決方案。Schott 目前採用 MPDV 整合平台，搭配 MPDV 與其他合作夥伴的 mApp。March 表示：「此外，他們還視需要自行建立應用程式。」「他們運用我們的商務邏輯搭配這個解決方案，整合過程十分彈性靈活。」

無論客戶選擇哪些應用程式，都是公司的「關鍵任務」應用程式。Berres 表示：「我們提供軟體，需要執行軟體的可靠系統，Intel 正好為我們提供了這樣的系統。Intel 講求高可用度。」

智慧工廠的未來

March 期望人工智慧（AI）能大力帶動製造業的未來，因為它能催生「自行控管的」工廠，由工廠自行解決先前發生過的問題。

MPDV 正努力讓標準化的 AI 解決方案上市，中小型企業也才有辦法善用 AI 的功能。為難題尋找量身自訂解決方案的公司行號越來越多。混搭使用通用語言解決方案的能力，日後依舊會是獲利可期智慧工廠的骨幹。

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

今年稍早最新的第 4 代 Intel^® Xeon^® 可擴充處理器 (代號 Sapphire Rapids) 已發行。這些處理器帶著全新強大功能登場，提供更佳、更快的效能，包括利用 AI 從全方位改善產業營運。不僅如此，更完美實現聯邦與工業 4.0 成功的準則：安全性、可靠性、靈活性和擴充性，亦即工業和聯邦領域所希望看到的一切。由於這些產業不喜歡「淘汰並更換」的方法，這些 Xeon 可擴充處理器能確保製造商的投資經得起未來考驗，不僅滿足工廠的當下需求，同時也能展望未來。

我們將深入瞭解第 4 代 Intel Xeon 可擴充處理器 Sapphire Rapids (影片 1)，Intel 網路與邊緣事業群副總裁暨聯邦與工業解決方案總經理 Christine Boles 將與我們一同探討，並回答關鍵問題：「為什麼要從現有版本切換為這次的新版本？」

影片 1。Intel 網路與邊緣事業群副總裁暨聯邦與工業解決方案總經理 Christine Boles，探討最新的第 4 代 Intel^® Xeon^® 可擴充處理器的工業和聯邦使用案例。（資料來源：insight.tech）

告訴我們更多關於這些最新的 Intel^® Xeon^® 可擴充處理器的資訊。

第 4 代 Intel Xeon 可擴充處理器專為極其嚴苛的工作負載量身打造，提供令人驚豔的強大功能，對此我們樂見其成。而且，正如您所說，其中多數工作負載都屬於工業領域。如果就工業 4.0 轉型來看，工業領域正在尋求技術，可用於提供真正擴大及提升商業價值的能力，以及解決製造商或公用事業的部分挑戰。

除了網路與儲存裝置之外，這些處理器的新功能更特別體現於 AI 和機器學習和數據分析的加速領域。Intel 針對微架構重新建構，進而滿足這些工作負載 (無論在網路空間或在工業邊緣) 擴展處理能力，但僅限於絕佳效能功率比的效能範圍內。同時，第 4 代亦擴充了這些工業功能所需的 IO 記憶體容量。

藉由為 CPU 提供額外加速，我們已針對幾項具體領域新增功能，其中一項便是深度學習與機器學習。而與加速相關的其中兩項更新為 Intel^® Advanced Matrix Extensions (Intel^® AMX) 和 Intel^® Data Streaming Accelerator。

正如您所想像，工業領域的製造商必須處理大量資料。AMX 為這些工業領域的工作負載加速 AI 功能，例如機器視覺、缺陷偵測，或設備以及生產線下產品的品質評估。Data Streaming Accelerator 透過虛擬化環境排定資料的優先順序和管理，以及展示資訊。

另一個我認為值得注意的領域是 Intel^® Speed Select Technology (SST)。SST 有助於將工作負載整合至運行多重工作負載的外型規格。SST 能夠選取您要處理的位置，視您的需求優化某些虛擬機器的效能，而非其他可能無需太多效能的工作負載。至於工業解決方案供應商會如何運用 SST，也讓我感到十分期待。

與前幾代產品相比，最新一代的效能如何？

就四大方面而言，我確實看到第 4 代 Xeon 可擴充處理器有助於提供客戶在 IoT 邊緣尋找的價值，以及解決方案供應商將深入開發的領域。

首先是整體效能、記憶體和 IO 方面。就整體架構而言，最新一代產品的每核心效能比前幾代還高，提供多達 52 個核心或不同插槽，適用於一系列 IoT 邊緣使用案例。我們更擴充記憶體功能，支援八個 DDR5 通道。與前一代 DDR4 相比，DDR5 的整體頻寬提升了 1.5 倍。這最終能提高記憶體使用率的效能與容量。

在工業使用案利中突破極限的領域之一便是 IO 功能，而這一代擁有多達 80 條 PCI Express Gen 5 通道。而提到 IO 領域：我們在 Xeon 可擴充處理器中大幅提升 AI 功能，倘若您需要額外 CPU 或外部加速器，我們則提供可用於與外部裝置互相連接的 CXL 1.1 連線能力。

第二個方面是該產品最大的附加功能之一：運用 AMX 擴充功能實現 AI 加速。我們更進一步確保提供正確的工具套件，以便利用 OpenVINO^™ 工具組的工作負載推斷和最佳化功能。有了改進的 AI 加速和工具套件，便能針對深度學習和工作負載完整訓練向客戶提供適當支援。

我先前曾提到 SST (即 Intel Speed Select Technology)，可用於整合工作負載。這就是第三個方面，SST 不僅更精確控制 CPU 效能，更能妥善控管如何在 Xeon 可擴充處理器中利用該效能和運算能力。我們還提供了實用工具，允許使用 Intel^® 資源控管技術工具組加以監控，從而實現資源的控制與共享，以及整體環境的管理。

第四大面向當然是恢復能力與安全性，這在製造或聯邦類型環境中尤為重要。Intel 處理器的效率和彈性聞名全球，因此這也是我們繼續提供產品時非常著重的一環。而我們還提供安全性擴充功能 Software Guard Extensions，允許在安全指定位址空間執行不同的應用程式。

何種使用案例會從最新處理器受益最多？

第一大領域當然是在工業和聯邦領域內，對運算具有高度需求的使用案例，無論是機器視覺類型的應用程式或是偵測瑕疵並加以採取行動。

針對與數位孿生功能相關的新興領域，您不僅能看到工廠區域正在發生的事情，還能再現相同場景。接著，該領域會擴展為不斷發展的自動化相關領域。其中一個例子來自於公用事業領域，隨著電網現代化，無論是軟體定義功能還是電網基礎設施或流程自動化的管理，都提升到前所未有的層次。

另外一大領域則是機器視覺。製造商如何改進一系列攝影機的缺陷偵測或品質檢查？若要處理這個問題，則須收集相關資訊、執行準確分析，然後根據圖片所帶來的資料採取行動。我們在搭配 AMX 擴充功能的 Xeon 可擴充處理器中所內建的功能，將使這些工作負載獲得妥善處理與管理。

我們在工業領域中進行相同類型的改進，您也可以考慮應用於消費者導向的零售環境產業：餐旅類型空間。過去幾年內，商店或旅館中的可用資源確實有所變化，例如自助結帳服務機。搭載第 4 代 Intel Xeon 可擴充處理器的解決方案，以及其額外的 AI 和分析功能，能夠在人們進入商店時就消費者互動提供新功能，並評估這些客戶可能擁有的任何偏好。當然，該解決方案對於後端也有所助益，機器人技術可用於評估倉儲及後台的物流，同時管理整體庫存。

接下來我要提及最後一個領域，是相比絕大多數領域擁有更多機會的領域：醫療保健與生命科學領域。該領域可以有效運用這些第 4 代 Xeon 可擴充處理器中內建的 AI 擴充功能和支援，用於評估影像或對基因體學與定序進行進階分析。有機會看到醫療設備製造商如何利用我們在處理器中加入的新功能，真是令人振奮不已。

隨著越來越多的網路和工作負載更靠近邊緣，這些處理器又將扮演什麼角色？

我們一直致力於使用這些 Xeon 可擴充處理器開發新一代平台，而最令人興奮的其中一點便是其所支援的工作負載範圍。而另一點則是網路環境的轉變，從傳統上功能更為固定的網路架構演化為更加軟體型、虛擬化網路環境。Xeon 可擴充處理器的功能使解決方案供應商擁有更趨於軟體定義的網路環境，同時利用 AI 和機器學習功能來處理透過網路傳送的資訊，並針對該資訊最佳化。

您有任何想補充的資訊嗎？

在效能和安全性方面，以及先前討論過的所有其他面向，第 4 代 Intel Xeon 可擴充處理器都能確實提供協助，不僅如此，我們也將強固型環境中支援可靠服務所需的條件納入考量。我們針對這些處理器提供各種 SKU，專為滿足工業-商業產品選擇的長生命週期和可靠性需求而設計，包括適用於 0°C–84C° 溫度範圍的處理器。我提到了 Xeon 可擴充處理器帶來的核心範圍與效能；這也反映在 SKU 範圍內，具備可擴充性來回答工作負載真正需要什麼的問題。

最重要的是，我們已確保使用這些第 4 代 Xeon 可擴充處理器的解決方案供應商，將具備在 AI 工作負載或網路工作負載與分析的效能加速方面所需功能，同時更擁有即將進入環境所需的威力與效能範圍。能夠看到基於新一代處理器的應用程式上市，令我十分雀躍。

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本文由 Erin Noble 編審。

貨船營運商和其他車主沒有什麼不同。他們想要更佳的燃料經濟、更低的保險成本，並限制船隻的損耗。

但與我們許多人不同的是，氣候惡劣或海象不佳時，他們無法待在溫暖的家。他們從事運送貴重貨務的工作，而且必須準時交貨，甚至時常必須冒著貨物、船舶和船員的危險。

為了在緊迫的時程和更加緊縮的利潤，以及保護船舶的需要之間取得平衡，如今營運商在船上使用船隊管理軟體和邊緣電腦。這種船隊管理技術協助導航，幫助船長減少燃料消耗和溫室氣體排放，避免波浪衝擊以及提高船舶壽命。

剩下的唯一挑戰是，找到能從茫然無人之處與雲端通訊、並經得起公海惡劣環境的電子系統。

強固型嵌入式電腦的製作過程

在本地電子產品零售商的貨架上，是找不到能部署在貨船上的嵌入式電腦的。海事嵌入式電腦的設計標準始於承受極端溫度的能力、高衝擊和振動耐受性，當然也少不了抗腐蝕、抗風與抗水。在不提供任何電子功能的情況下，您應對這些挑戰的方式對其餘的系統設計具有重大影響。

此外，含鹽的海水空氣會導致船上電子產品腐蝕及失效，這表示必須將其密封在氣密包裝。但由於系統必須防水，因此無法使用傳統的風扇或主動散熱建構。所以海事盒式嵌入式電腦設計師必須在開發生命週期的早期就應對氣流受限的問題。

這種設計要求，以及系統遇到極端冷熱的可能性，排除了除了最節能處理器之外的所有處理器的使用，因為它們往往具有最佳的散熱特性。

這也是為什麼一家貨船營運商招募了 DFI 工程師。DFI 提供無風扇、極度強固的邊緣運算，使用搭載 Intel Atom^® 處理器的 ECX700-AL，滿足所有海事環境設計需求。

貨船營運商船隊管理應用程式中使用的 ECX700-AL，可以利用功耗在 9.5W-12W 之間的四核心 Atom^® 處理器，不過也可以使用功耗僅為 6W 的雙核心版本無風扇電腦。即使在高達 70ºC 的作業環境中，它也有助於防止平台過熱。

Atom SoC 包覆在 ECX700-AL 的 IP67 和 IP69K 防護等級的外殼中，將系統密封以防止灰塵、浸水和高壓水注噴射。系統也配備防水連接器和智慧通風口，可以排出任何滲入壓製金屬外殼的水（圖 1）。

整個套件已經過符合 MIL-STD-810G 的衝擊和振動測試，展現可以承受海上經常經歷的惡劣海浪衝擊。

運作中的極度強固邊緣電腦

為了提供更多功能，貨運營運商整合了 ECX700-AL 及其 AI 軟體：智慧海洋系統。它使用置於船外的感應器單元追蹤船舶貨櫃的庫存、監控氣候狀況、追蹤引擎狀況，以及管理輸送到船舶引擎的空氣量與品質，以確保最佳速度和燃料經濟。這些資訊都會送回船長，以便其做出明智的決策。

統還可以插入船舶的控制網路，透過「控制台區域網路」傳送和接收資料。但平台也包含其他許多 I/O 和連線能力選項，包括用連接感應器單元的 CAN 匯流排；用於連接多功能顯示器的乙太網路輸出和 HDMI 連接埠；雙 Wi-Fi 連接器，用於存取本機無線網路，該網路也託管庫存標籤等裝置；以及一個 SIM 插槽和兩個 4G/LTE 行動數據天線連接器，用來將內建資料在雲端之間來回傳輸。

在貨船營運商的例子中，營運商能夠改善路線規劃，將燃料消耗與二氧化碳排放量減少 ₂5%，這都要歸功於 ECX700-AL 的功能。憑藉以雲端智慧為後盾的更佳導航見解，該公司也能將海浪撞擊的影響降低 70%。最後，最些益處使保險費也連帶減少，降幅為 20 %。

運用海事技術，在更智慧的海洋上生活

獨立研究顯示 65%-80% 的海上事故是人為錯誤的直接結果：這個數字勢必會隨著自動化水準的提升而降低。由於 ECX700-AL 等邊緣運算平台在貨船上打下了灘頭堡，利用開創性嵌入式技術進一步最佳化這些旅程的機會指日可待。

憑藉整合式 Intel^® HD 顯示晶片，以及影片編碼與解碼塊，目前和新一代的 Intel Atom 處理器具備足夠的效能完成工作。很幸運地，它們具備這種效能，因為海事系統的設計要求如此嚴苛，實在沒有很多選項。

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