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對於世界上很多地區來說，解決數位落差的問題，不僅關乎帶動及時取得資訊，更是攸關生死的大事。

偏鄉地區缺乏強大的數位通訊基礎設施，取得醫療保健及提供有效遠距醫療解決方案的能力受到了極大的影響。以巴西為例，這類國家的醫療保健設施的難題包括，執行大量身體檢查、以有效率的方式將這項資訊傳送給醫事人員評估，然後儘快將結果提供給患者，讓他們尋求必要的後續治療。巴西第一批專業遠距醫療供應商 Diagnext 的創辦人兼執行董事 Leonardo Melo 表示，在某些情況下，這類流程延誤不僅釀成慘劇，有時甚至導致患者喪命。

因此，Melo 立志改變這種延誤。針對不可能利用先進技術支援精密醫療活動的地方，Diagnext 打算讓醫療照護突破技術或地理位置的侷限。

將遠距醫療解決方案引進巴西

在全球大流行之前，巴西完全沒有任何正式的遠距醫療法規。Melo 說明，這是因為巴西的遠距醫療體驗一向並非為個人所設計，而且效率低落。

「經實證，傳統的遠距醫療照護，至少就巴西與拉丁美洲而言，與患者距離甚遠，導致醫師與患者之間失去了必要的同理心。」他表示。「我們設法維持傳統服務的形式與人性，同時融入一點科技，不僅拉近醫療照護的距離，更提高了效率。」

有了 Diagnext 的解決方案，醫療保健設施在照護點直接就能提供所有身體檢查。這個流程從頭模仿傳統的醫療照護：患者進入檢查室，由醫事人員執行檢查，例如 X 光、超音波或心電圖。檢查在此處理完成之後，傳送至 Diagnext 的設備，利用 AI、低價 3D 數據機，以及衛星技術壓縮並高效傳輸資訊。資料會壓縮至極致，在上限一向接近 50% 的環境，達到 97% 無失真壓縮，Melo 表示。接著，資料會以安全的方式，以最有效率且最佳化的方式，轉寄給遠端的醫療專業人員。

Diagnext 的遠距營運中心採用搭載 Intel^® 技術的伺服器，將身體檢查的資料轉散發並傳輸給醫療專業人員分析。在 AI 技術演算法的協助之下，Diagnext 會自動決定輸送資訊的最佳途徑，讓資訊儘快送達預定目的地，即使是通訊基礎設施有限的地點也不例外。該公司的解決方案對於巴西和拉丁美洲的偏鄉地區格外關鍵，因為這些地方取得科技或高速網際網路的能力有限。

Melo 表示：「這個環境會以整體的方式，根據提供檢查的急迫性，自動評估通訊結構的情況。這個流程甚至能視為傳統的遠距醫療，不過執行時間是一大差異。」相較於市場標準，這個速度快了高達 240 倍。另外，醫療保健設施採取這個方式，價格比傳統醫療照護執行流程便宜 60%。Melo 表示，這樣一來，他們便能處理更大量的諮詢，相當於每月數千次檢查。 

促進醫療保健平等

Melo 已經預見，Diagnext 的遠距醫療解決方案能帶動有意義的改變。

他說明，Diagnext 與亞馬遜雨林的政府醫療院所合作，突破侷限提供了醫療保健，而且將檢查傳輸時間從六小時縮短為兩小時。因此，臨床醫師光在一年之內，就為 52,000 名婦女提供了乳房攝影檢查，並且執行過 48,000 X 光，再次評估超過 4,500 次，癌症手術將近 150 次，協助拯救了許多性命。

該公司的解決方案在全球大流行期間也至關重要。聖保羅某大型醫院系統超過負荷，並且缺乏滿足需求的電信基礎設施，於是與 Diagnext 合作，並採用搭載 Intel^® 技術的行動電話，以安全的方式傳輸檢查資料。巴西紅十字會在系統故障之後，與 Diagnext 合作，以高效率的方式處理資料。

Melo 表示，部分大型醫院也有類似的情況，因為系統無力因應 COVID-19 全球大流行期間暴增的醫療資料。在這種情況下，Diagnext 持續挺身而出，提供 AI 驅動的智慧資料壓縮功能，重新整理及部署資料，並且為關鍵任務系統釋出容量。

Melo 表示，Diagnext 的任務是讓所有人獲得高品質的醫療照護，不受環境或地點侷限。該公司在重塑遠距醫療未來方面的成果豐碩。Diagnext 與亞馬遜州打算建置第一套整合式臨床檢查資料環境，甚至利用 AI 分析更多患者檢查。亞馬遜州的公立醫院初次合作的成果是，在一年中成功處理了 100,000 份檢查，而今的目標則是超越這個數量。Melo 表示，他希望 Diagnext 能將醫療保健的觸角延伸至最有需要的人，留下歷久不衰的遺產。

「我們的目標是將技術、流程、專案管理與方法等，推廣至世界的其他角落。」他表示。「我們正在研究人口龐大且公共衞生需求極端的國家。我們的構想，是將醫療服務帶給任何地方有需要的人，並且兼顧效率、有效性、品質以及經濟實惠。」

 

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

現今的速食餐廳（QSR）在高壓的環境下營運。為了縮短顧客等候的時間，並且供應熱騰騰的漢堡和酥脆的薯條，員工莫不手忙腳亂，並且在心中祈禱設備不出任何差錯。他們在長期人手不足的情況下，必須管理一連串新的線上訂單，還要招呼餐廳和得來速的顧客。

那麼，這些餐廳何不直接僱用更多員工？除了食物、必需品與人力成本上升，QSR 還面臨了種種難題，因此排除了僱用額外人手的任何選項。

「餐廳負擔不起增聘一名值班經理的費用，也無力再多僱用六名員工處理訂單大量湧入。他們必須學習更有效運用現有員工的新方式。」Vistry 這家開發零售業 AI 與自動化解決方案的公司創辦人兼 CEO Atif Kureishy 表示。

這正是 Vistry 開發餐廳自動化平台 Discrn 的主因之一。餐廳利用邊緣 AI 與電腦視覺技術分析營運之後，能夠以經濟實惠的方式獲得即時的深入解析，讓他們事半功倍、提高效率，並且改善服務與食物品質。

餐廳廚房中的 AI

QSR 必須取得巧妙的平衡，事先準備滿足顧客需求的充裕食物，而且不能讓食物冷掉或泡軟。然而，員工往往分身乏術，無法監控預製的漢堡或薯條。他們必須在新訂單湧入同時，協調訂單數量與準備時間，完成這項棘手的任務。

Vistry 的 Discrn 平台正好能派上用場。這套平台運用電腦視覺攝影機，記錄食物從烤架或油炸鍋取出的確切時間，透過語音機器人傳送通知給員工，避免食物擱置的時間過長。這樣一來，不僅食物更新鮮，還能減少浪費，幫助餐廳省錢。

這套系統還可協助偵測食物準備速度落後訂單需求的情況。

Kureishy 表示：「語音機器人會說『嘿，經理值勤中，請前往油炸工作台，額外準備兩批』。」

在餐廳大規模運用 AI

擁有多間分店的 QSR 業主，還能分析所有分店的營運情況與模式，獲得寶貴的深入解析。

舉例而言，分店遍布全國的雞肉餐廳更換馬鈴薯供應商時，能夠用 Discrn 剖析 2,000 家分店的資料，確保維持品質。

Kureishy 說明：「如果投訴增加，他們能判斷原因是出在產品，還是食物準備過程。」

另外，餐廳正利用 Vistry 測試透過手機點餐顧客專用的得來速車道。Discrn 平台解析傳入的資料之後，能夠預測四分鐘內的等候時間，準確度為 90%。這項資訊對顧客的一大福音，而經理則可以利用它發現並解決阻塞的情況。

Kureishy 表示：「駛過的車輛越多，賺到的錢就越多。」

資訊視餐廳與營運情況可能有所不同。這間雞肉連鎖店運用計量數據執行規定，例如薯條不能擱置超過五分鐘。其他商店則將 AI 感應器裝在設備上，向員工發出故障通知，並且量測油質與產量等因素。Discrn 利用 Intel^® 發行版 OpenVINO^™ 工具組，依照連鎖店與商店需求量身打造解決方案。

Kureishy 表示：「我們使用 Intel 技術的裝置，能以極為符合成本效益的方式執行邊緣 AI 工作負載。」「我們瞭解，餐廳尚未準備好為了添購技術花大錢。」

處理日益增加的複雜度

然而，營運日趨複雜的原因不光是餐廳人手短缺而已。QSR 必須因應全新的手機與線上點餐選項以及外送服務。

「過去的情況是，一個 18 歲的年輕人製作食物，然後交給櫃台的人。如今情況不同了。」Kureishy 表示。

線上訂單增加，高級個人化的要求隨之而來，為精簡的營運方式增添了變數。

「顧客可以在線上看到所有選項，例如：『我想在三明治多加兩片酸黃瓜，還有番茄醬，但是不要芥末』。」這樣一來，餐廳員工的負擔更沉重了。」Kureishy 表示。

另外，由於 DoorDash 和 Uber Eats 這類第三方外送服務供應商對於餐廳及其產品不熟悉，因此餐廳業主必須因應人為錯誤和疏失。

「這類訂單有很高的比例是缺少商品或商品不正確，但是出錯時，餐廳的能見度有限。對於這個產業來說，這是當前的一大問題。」Kureishy 表示。

幸好，邊緣分析能幫助業主因應這些難題。電腦視覺攝影機可分析及追蹤訂單，並且驗證員工是否依照客戶規格準備食物，以及包裝人員是否將正確的商品放進正確的袋子。分析功能還可協助餐廳處理日益複雜的訂單優先順序計算過程。

「或許某次外送服務的每筆訂單能賺到更多錢。但另一筆訂單雖然賺到的錢較少，但是客群忠誠度高。您該如何理解這一切？邊緣分析能幫助您做出正確的商業決定。」Kureishy 表示。

其他零售商的 QSR 解決方案

由於營運日趨複雜，餐廳人手可能長期短缺，因此 Kureishy 認為，邊緣 AI 將在速食餐廳越來越受歡迎。

「我認為，我們是以符合成本效益的方式，大規模推動這項技術的先鋒。」

Discrn 平台輕輕鬆鬆便能調整，幫助其他類型零售提高營運效率。舉例來說，客戶一到，硬體商店就能將線上訂購的割草機送達停車場。便利商店可衡量數位告示板促銷活動的成效。汽車商店能瞭解員工是否已翻新修補或換油、工時、使用的材料量，以及員工是否遵守規則。

「這些系統最終將與人力合作無間，改善各項功能。」Kureishy 表示。「系統能提高企業的效率與效益，讓他們以相同或更少的資源完成更多工作。」

 

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

埃及開羅以東 28 英里處，一座全新的行政首都正在崛起。這座智慧城市將利用物聯網技術徹底改變營運方式，從公共運輸到水表和停車都屬於管理範疇。行政人員日後能及時因應瞬息萬變的情況、在民眾報修之前就先派遣人員搶修停電、讓塞車公路上的車流改向，以及用最有效率的路線派出急救人員。600 多萬新居民將能利用一款行動應用程式解決各種需求，例如開啟自來水服務、預訂停車位，或是向適當的部門回報地面的坑洞，讓城市生活幾近無後顧之憂。

埃及政府的例子，完美示範了領導人如何全力打造物聯網和網路連線基礎建設，讓複雜系統控制措施自動化以及應對問題的方式徹底改變。

物聯網與智慧城市

所有規模的城市紛紛期望透過智慧城市技術與解決方案部署服務，以及用更有效的方式獲得可行的深刻見解。舉例來說，公職人員透過公車與火車上的感應器，便可追蹤車輛的位置，以及估量載重和燃油消耗量。智慧街燈會偵測行人，並且視天氣與當日時間以完整或部分功率的方式啟動。先進的攝影機系統可偵測事故、通知現場急救人員、為調查人員擷取資料，並且產生報告。

智慧基礎架構的實作方式因地區不同有極大的差異。在中東和亞洲的高成長地區，中央政府通常會合併各式各樣智慧裝置的資訊。埃及尚待命名的首都將從 32,000 台攝影機、二十五萬台智慧電錶，以及 10,000 個停車位傳送資料至 Honeywell City Suite 平台，讓管理人員以任何組合查看計量數據、設定控制方式，以及接收即時警示。

改善安全與安全機制

歐美城市往往是以漸進分散的方式採用智慧科技，而且系統之間通常無法傳遞資訊。

「城市可能無法取得需要的資訊，因為市區的交通攝影機系統無法與公共安全系統通訊，或者反之亦然。」Honeywell 的 Smart Cities and Communities 總經理 Matthew Britt 表示。

若將資料摘要移至單一平台，官員就能以更快也更協調一致的方式因應緊急情況和大型事件。也就是說，舉例而言，回應緊急情況的時間可能大幅縮短。

協調用基礎架構不僅能用於緊急情況。這個架構也有助於城市為市民提供安全方面的支援，以及管理大型公共集會的運作，例如音樂會、遊行或體育活動。

「如果您正在舉行大型體育活動，而且攝影機網路顯示有人群聚集和封街的情形，那麼您可以改變車流的路線，讓每個人都能更快速安全抵達體育場。」Britt 表示。

有了 Honeywell City Suite，所有資料都會存放於城市伺服器，由採用 Intel 技術的高效能硬體處理。官員可以用機器學習和人工智慧演算法分析平台上的資訊，預測未來的需求，在情況惡化之前改善資源。

「城市正設法做出長期規劃方面的決定，而且對於資料的需求未曾如此孔急。」Britt 表示。

透過資料深入解析，行政人員可隨車流模式改變調整紅綠燈的時間設定，或是安排預測性維修，防止公共交通運輸系統故障，避免這類所費不眥又耗時的事件。行政人員還可視需求增加提高收費，從停車場收取額外收益。

未來：永續發展的智慧城市

智慧架構的版圖不斷擴大，部分城市正透過行動應用程式提供新服務。市民不必經過市府的繁文縟節便可回報各種問題，例如地面坑洞、電線掉落，或是蓄意破壞公物情事。通勤族可以用感應式支付方式購買公共運輸交通系統的車票，並且收到抵達時間的即時更新資訊。市民可以獲得自然災害和其他安全問題的警示。

智慧營運與分析方式也有助於城市逐步實現環境保護方面的目標。舉例來說，駕駛人能收到以最有效率路線前往車位的指示，不僅節省時間，也節省精力。

「如果一出門就能掌握停車位的確切位置，便可縮短困在車陣中的時間、減少浪費燃油，並且減少溫室氣體排放。很多城市設定了高遠的目標，但是卻並未設計任何實現目標的方式。透過彙整及分析資料，他們便能找到提高效率和永續性的方式。」Britt 表示。

5G 連線的版圖擴大之際，Britt 認為，城市可望擴大智慧基礎架構的使用範疇：「有了 5G，便可連接位於四散各地資產上的數百萬感應器，而且完全不需要費用，其他類型的連線也可避免延遲的可能性。」

美國《基礎建設投資和就業法案》以及《降低通膨法》提供資助，進一步的經濟激勵措施即將上路。「目前鎖定用於升級基礎建設的資金金額之高，可能是我們這輩子前所未見。」Britt 表示。

這項挹注有助於鼓勵開發創新技術，幫助城市創造更安全且更永續發展的未來。

舉例來說，Honeywell 正在研究城市的微電網，協助城市在長時間停電期間繼續提供重要服務，例如 2021 年德州那場北美冬季風暴。城市有了微電網，便可將能源儲存於電池，不必在迫在眉睫的時刻指望遙不可及的燃料送達。電池可以儲存任何來源的能源，包括太陽能。

「如果可以現場產生太陽能，理論上就能有無窮無盡的電力隨意支配。」Britt 表示。

他預計，這類構想近期將日益蓬勃發展：「我認為，智慧城市這個概念會加速成長茁壯。政府將採用更廣泛影響百姓生活的各種技術。」

 

本文由 insight.tech 編輯副總監喬治妮．貝內施（Georganne Benesch 編輯。

肌肉萎縮症是一種遺傳性疾病，具有多種變異體，從幼年都中年的任何時期都可能發生，診斷起來相當困難。首先，必須鉅細靡遺地繪製患者的基因剖析。然後必須檢驗這些資料，並與研究中心和醫院儲存的大量基因組資料進行比較。分析工作十分艱鉅，需要醫生進行大量手工作業。整個過程可能需要 24 週才能得到結果。

一種新方法採用高效能計算和 AI 推斷，完成大部分繁重的工作，減輕醫生的繁瑣手工作業。透過指引醫生正確的方向，視患者的狀況而定，診斷時間可縮短至 16 週或更短。患者及其家人可提早開始治療，研究人員則能提高對疾病的認識，這對他們來說無疑是項喜訊。

協作促進 IoT 醫療保健解決方案的進展

這個新的診斷方法透過兩家台灣公司密切合作而來。IoT 運算設備供應商安勤科技（Avalue Technology Inc.）在醫院和實驗室擁有豐富的經驗。柏瑞醫股份有限公司（Biomdcare Corporation）專攻醫療軟體、影像和篩檢工具。兩家公司攜手開發一款肌肉萎縮篩檢套件，可快速分析巨大的基因組資料，提供準確度高達 97% 的結果。

為了建立基因組分析平台：肌肉萎縮篩檢套件，兩家公司必須克服醫療資料處理中耗時與困難的艱鉅挑戰。安勤科技資深產品經理 Lu 表示：「我們共同合作，利用最新技術開發軟硬體。」

安勤科技的任務是尋找一個能高效運輸及處理大量資料集以供分析的方法。

Lu 表示：「我們深知解決方案需要一個非常高效的 CPU，因此使用了最新的 Intel^® 處理器。」該公司也在其伺服器中內建了一個額外的顯示卡插槽，以容納密集的醫學影像，並使用 10 GB Intel 乙太網路晶片組，避免常見的瓶頸降低資料傳輸速度。

柏瑞醫軟體必須識別患者的疾病變異體，並對能用於比較的大量基因組資料進行分類。大多數醫學實驗室的處理能力都無法因應這麼大的資料集，只有研究中心和大學才有這個能耐。

柏瑞醫使用 OpenVINO^™ 工具組^開發了一款 AI 輔助軟體程式，該程式能梳理所有資料、過濾無關的結果，並鎖定前途光明的關聯。接著全面分析這些關聯，再交給醫生。

使用 AI 分析醫學影像

諷刺的是，即使需要大量資料分析，柏瑞醫遇到的難題之一是缺乏相關資料可供處理。

這有幾項原因。第一，AI 演算法對資料永不嫌多，處理的資料愈多，得到的結果就愈準確。與 AI 系統最初設計用來分析的產品和機械裝置不同，人類獨一無二，他們的基因資料充滿了位數成長的排列。

「在工廠，每天都都會產生關於瑕疵品和生產線問題的大量資料和照片。但在醫療保健領域，與患者總人數相比，我們沒有多少資料。對於醫療保健而言，低資料量始終是 AI 解決方案的一大難題，」柏瑞醫行銷總監 Richard Lin 解釋道。

涉及基因突變的疾病格外複雜，進行分析也絕非易事。這個問題對於肌肉萎縮症而言更加嚴重，據國家衞生研究院估計，這種罕見疾病全球每 10 萬人受影響的不到四人。此外，變異體之間的差異極大，因此醫療機構經常將此病症稱為一類疾病。

這些問題通常會導致難以找到足夠的具體相關性，因而無法胸有成竹地作出診斷。但柏瑞醫開發了一套專有流程，以利精準診斷。「我們使用較小的資料庫，產生更精確的 AI 模型。這是我們解決方案的關鍵價值，」Lin 表示。

經過資料分析後，系統會為醫生準備一份報告，並將報告和所有的基因組資料與患者記錄儲存在安勤伺服器上。醫療專業人士可以透過軟體軟體平台存取報告，該平台包含簡單的註釋和工作流程工具，以便他們用來做出最終的診斷。

智慧醫療保健解決方案有助於患者與研究人員

肌肉萎縮症篩檢套件不僅替醫生省事，更能讓患者更快瞭解自己是否患病。「在台灣，每 40 名患者中約有1 名可能具有隱性基因但沒有症狀，」 柏瑞醫產品經理 Olivia Wang 表示。

家族成員中若有人患此疾病，或情侶準備共組家庭，可以使用篩檢套件瞭解自己是否患病或是帶原者。雖然目前沒有一勞永逸的治癒方法，但已開發出一些治療方案，以提高肌肉強度並在某些情況下減緩病情惡化。更快的診斷能使患者及其家人有更充裕的時間做準備，並儘快尋求治療方案。

隨著愈來愈多人使用篩檢套件，其所產生的資料將擴大醫療資料庫，進一步推動研究並幫助 AI 系統提高準確性。Wang 表示：「我們希望解決方案有助於研究社群建構更多參考資料，進而協助其他需要進行檢驗的患者。」

這兩家公司也在擴展技術，篩檢其他疾病，包括乳癌和人類乳突病毒。「我們認為 AI 模型訓練解決方案能在許多情況下帶來助益，」Lin 表示。「我們預計今後會開發出更多疾病篩檢解決方案。」

 

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

現代城市交通繁忙，而且車流量越大，鋌而走險抄近路的人就越多。汽車為了閃避闖紅燈的行人急轉彎，公車因為機車佔用專用停靠區只好在街道亂停，險象環生的情況倍增。

許多城市在主要十字路口安裝了紅綠燈攝影機，讓他們能夠處理部分違規事件。然而，這類攝影機所費不眥，而且遺漏了小街道上的問題，以及基礎設施受損和公車上的危險行為，例如司機打瞌睡。

7StarLake 是生產高效能運算設備，以及為台灣半自動接駁車開發感應器系統的台灣公司，執行長 Martin Ting 與台灣、加拿大和美國的政府和運輸官員會面時，對城市交通問題有了透徹的認識。

他表示：「他們總是問我一個問題：『你可以幫助我們防止事故，改善公共安全嗎？』」

7StarLake 於是開發出一套裝載於公車的邊緣 AI 電腦視覺系統，可即時發現交通問題與危險的公車司機行為，並且就迫在眉睫的危險發出警告。城市官員分析系統長時間的資料，便可深入瞭解交通和行為模式，幫助他們改善公共安全與交通管理。

利用智慧公車預防事故

台灣在主要十字路口安裝了攝影機，以台北為例，安裝的數量是 14,000 台，就跟許多城市大同小異。然而，安裝一部攝影機的費用是 150,000 美元，而每年的維修費用也相當於這個金額。另外，攝影機無法即時解讀資訊，也無法發現有限視野以外的危險情況。Ting 說明，若要撒下天羅地網，一般的大都市必須安裝 100,000 台攝影機才夠。

相較之下，7StarLake 的 Time Eye Smart Traffic Solution 在公車安裝的電腦視覺攝影機價格便宜很多，另外還有 GPS 感應器，能夠擷取外部與內部資訊，有助於預防事故。舉例來說，如果司機閉上眼睛，座椅可以用振動的方式示警。另外，資料也會傳送給官員，讓他們能發出警告。

外部攝影機會擷取交通活動，包括違法停在小街道的卡車，以及因為其他車輛佔用而無法駛入停靠區的公車（影片 1）。

影片 1. 7StarLake 的 Time Eye 電腦視覺攝影機會辨識車輛，擷取交通違規事件的相關資訊。（資料來源：7StarLake）

這類事故可能導致司機在沒有看到另一側的情況下，在更大型的車輛附近橫衝直撞，險象環生。

在台灣，與卡車和公車有關的事故，是交通死亡事故的主要原因。Time Eye 會立即將嚴重違規情事的相關資訊轉送給官員，讓他們可以在必要時開出罰單或安排拖吊。如果是情節較輕的違規情事，系統會記錄車牌號碼，而且在某些情況下，不需要召喚官員便可送出罰單。

Time Eye 的攝影機還可轉送關於基礎設施危害物的相關資訊，例如阻擋街道的岩石或樹枝，或是人行道人口蓋不見。城市可以立即通知維修人員，並提醒公車司機減速，或是避開危險區域。

電腦視覺攝影機揭露真相

公車司機嘗試避開事故時，可能突然加速或停車，可能導致乘客跌倒。跌倒索賠是台灣常見的市府訴訟來源。

Time Eye 電腦視覺攝影機會擷取時間、交通情況、公車位置、加速與剎車。另外，電腦視覺攝影機還會顯示乘客是站立，或者依據法律規定，在坐著時繫緊安全帶（上下車時例外）。這項資訊可作為客觀的可信來源，並且簡化調查與法律訴訟。Ting 表示，某個南台灣城市採用 Time Eye 之後，行人訴訟案減少 80%。

雖然攝影機會記錄乘客活動，但並未使用臉部識別軟體。資料經過加密之後，透過企業級安全性的 VPN 傳送至市府電腦。

更聰明的交通管理改善之處

7StarLake 為城市量身打造系統，而且系統會選擇他們想收集的資訊。工程師使用 Intel^® 發行版 OpenVINO^™ 工具組，節省訓練演算法識別交通情況、車輛與人類行為的時間。

「OpenVINO 有成千上萬經過預先訓練的演算法，能夠執行 70% 左右的 AI 模型開發工作，因此我的工程師不必從零開始建置模型。」Ting 表示。「我們可以節省很多時間，而且我不需要那麼多的工程師。」

市府公車可以擷取大量資訊，每天最多可達 1 TB。市府行政人員可以收到高達 2 MB 的即時資料與影像（透過高速 Intel^® Core^™ 處理器轉送）。其餘的資料稍後會轉送，而且儲存於市府電腦供官員分析之用，瞭解特定地點與時間的交通問題。接著，他們可以更妥善分配資源，改善車流量與公共安全，例如張貼標誌、派警察前往正確的地點，或是興建新的停車設施。

5G 智慧交通管理的未來

Ting 表示，採用 5G 連線的城市越來越多，加上頻寬費用下降，因此更高的傳輸速度與低延遲讓 Time Eye 這類系統甚至能即時傳遞更多資訊，實現市府官員強烈要求的水準。公共交通運輸當局與緊急技術員不僅能查看資料與靜止的影像，還可查看事件發生時的完整影片，幫助他們更深入瞭解及回應危機事故。

「智慧交通管理可幫助城市更妥善部署資源，拯救生命。」Ting 表示。「我堅信，5G 完全部署後，一定會大受歡迎。」

 

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