整合的平台 + 邊緣智慧 = 智慧空間

如果您能憑藉從資料中擷取的智慧即時溝通及行動,那就是奇蹟發生的時候。想像一下,一層 12 樓的飯店響起火災警報。管理階層的預設行動方針是撤離所有房客。然而,倘若有中央智慧平台能精準定位響起警報的確切位置,前台便能啟動靠近源頭的攝影機,確定問題的嚴重性。

該樓層的房客可進而透過離出口最近的指引招牌即時疏散,以免群眾爭先恐後。管理階層也可向消防局傳遞有關該問題的資訊。邊緣智慧服務供應商 Kloudspot 的產品長 Surya Varanasi 表示,這樣的效率似乎微不足道,但會隨著時間的累積涓滴成河,使業務營運更加高效。

為了協助企業達到這項目標,Kloudspot 提供情勢感知和智慧平台,其吸收 Wi-Fi 和感應器資料來提取這類智慧。視企業需求而定,見解能以智慧空間、智慧監視或者甚至混合工作解決方案的形式呈現。

邊緣智慧的整合性資料平台

IoT 的優勢在於它從各式各樣的感應器收集資料,例如暖通空調和照明控制、管道控制、停車場攝影機等。但大多數企業面臨的問題是如何處理所有資料,向合適的對象即時提供背景資訊。「如果有大量資料湧入,那麼就很難真正處理並瞭解所有的資料,」Varanasi 指出。

透過在 Wi-Fi 或其他可用連線上執行,Kloudspot 平台可從各種 IoT 裝置和攝影機饋送中收集資訊,將相關的智慧分層,無論是即時報告還是歷史資料皆然。最終結果是「所有感應器聚集在同一處的智慧空間,而我們能以極其簡單的方式提供結果,」Varanasi 表示。「這樣都能讓您根據所見,做出明智的決策。」

由於所有的通訊裝置(無論是飯店或個別客房的招牌,還是透過行動應用程式)都匯入中央平台,系統管理員可以將相關的資訊傳遞到合適的裝置。管理階層也可將警報編入系統,確保房客得到卓越的體驗。

取決於企業智慧空間需要的資訊類型,系統管理員可以設定具有不同資料層的 Kloudspot 平台。 「看看現今的任何空間,您就會對現狀有些看法,」Varanasi 表示。「我們有樓宇管理檢視圖、實體安全性檢視圖,第三種是無線網路和藍牙存取點的檢視圖。憑藉中央邊緣平台,我們能夠跨越所有不同的檢視圖,在各個系統間創造成果。」

基本上,Kloudspot 會整合原本孤立的檢視圖,以獲得最多的資料。根據 Varanasi 的說法,平台與現有系統合作的能力尤其重要。「您使用我們平台的方式,不必是『淘汰再替換』,」他說。「一旦客戶瞭解我們能透過這個平台增強資料,全面提供極其獨特的成果,就很容易展現商業價值。」

醫療保健的邊緣智慧處方

Kloudspot 為其客戶全球醫療保健公司 Aspen Medical 帶來了全面改善的成果。Aspen Medical 贏得了在阿布達比服務欠缺地區提供初級醫療保健的合約,而 Kloudspot 協助執行數位轉型策略。Kloudspot 的整合性平台使用現有的 Wi-Fi 服務來改善醫療機構患者的掛號和看診體驗。患者可以登入訪客 Wi-Fi 入口網站,成為 Kloudspot 平台的一部分,這樣醫院就能路由自訂訊息並提供更優異的體驗。

Kloudspot 平台也提供閘道服務,跨多個服務供應商存取 Wi-Fi 入口網站;因此,一家供應商中斷不會導致業務營運中斷。

Kloudspot 與系統整合商合作,交付其解決方案,並使用搭載適用於視覺處理之整合式顯示晶片引擎的 Intel® Xeon® CPU。其軟體在 Intel 服務上的 Docker 容器執行。Aspen Medical 解決方案使用 Intel® Core i5 NUC 盒裝、刀鋒伺服器和 OpenVINO 工具組。

整合性資料平台的眾多用途

醫療保健與樓宇管理並非透過整合性資料平台實現邊緣智慧的唯一方式。

比方說,Kloudspot 的 Immersive Work 解決方案使混合型員工無論身在何處都能存取同樣的環境。透過 Kloudspot 的整合性智慧空間與智慧監控平台解決方案,機場可以使安檢隊伍更快移動,乘客也就能在免稅商店花更多時間,進而增加機場收益。同樣地,攝影機資料可以追蹤車牌,確定沒人亂停車。管理階層可使用自然語言命令搜尋有標記中繼資料的影片輸出,追蹤各航廈間的可疑活動並改善安全性作業。

Varanasi 表示,智慧空間的未來是以視覺化、易於理解的格式呈現資訊,因此相關利害關係人能夠更快做出決策。畢竟當企業透過單一管理平台向相關利害關係人提供及時的背景資訊,就能節省成本、提高效率。

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

監視錄影 AI 作業系統支援大規模採用 AI 應用程式

對於監視錄影 AI 應用程式的開發及使用,這是一片無畏的新天地。監視錄影 AI 的使用案例包羅萬象、琳瑯滿目,其中全球電腦視覺市場價值 112.2 億美元。且預計在未來幾年會以 7.0% 的複合年均成長率持續成長。

使這種快速成長態勢進一步風馳電掣的原因是深度學習技術,其在許多工業中擴展了電腦視覺解決方案的可能性。近期該領域的發展改善了神經網路架構和訓練演算法,減輕支援 AI 演算法的硬體負擔,並方便跨部門存取資料。

隨著這些技術的進步,監視錄影 AI 使用案例的潛力幾乎永無止境,而且不再侷限於特定的產業。

城市中見於安全檢測;運輸業中用於錯誤偵測,甚至在製造業用來偵測瑕疵。此外,透過 SKU 計數與視覺庫存管理,倉庫管理的流程變得前所未有地精簡。鑑識專家如今可以在幾分鐘內查看冗長的監視錄影內容。這些只是現今運用監視錄影 AI 的少數可能性。

監視錄影 AI 市場挑戰的雙重性

然而,AI 運用可能性的爆炸性成長伴隨著市場破碎化的挑戰,這些挑戰開發者建立應用程式以及利用它們的組織密切相關。

從開發的角度來看,開發者的困擾是潛在使用者不容易發現他們的應用程式。從組織的角度來看,企業難以大規模使用 AI 應用程式。

問題之一是,電腦視覺應用程式傳統上是由不同公司開發的,他們著重於地理分佈有限的小眾領域。然而,客戶對於監視錄影 AI 的需求日益多元且橫跨各行各業,因此愈來愈難找到符合他們特定需求的監視錄影 AI 應用程式。

監視錄影 AI 作業系統和市場的共同創辦人 Yatin Kavishwar 表示,倘若沒有可擴展的集中式平台,便無法因應五花八門的需求。

即使某個組織真的找到信譽良好的開發商、擁有一兩款合適的應用程式,但擴展的問題還是沒有解決;小眾應用開發商也無法為自家產品護航。Kavishwar 解釋,有鑑於支援監視錄影 AI 採用的關鍵要素所費不貲(例如網路、硬體、基礎結構和攝影機),光投資一兩個孤立的應用程式,任何公司都不會實現理想的投資報酬。

「根據我們的經驗,有心投注監視錄影 AI 應用程式的企業客戶,目的是購買至少八個應用程式,」他進一步說明。

解決電腦視覺市場破碎化

因此,Awiros 正透過軟體平台和作業系統 Awiros OS 試圖解決市場破碎化的問題。解決方案旨在讓客戶從靜態影片內容和即時攝影機串流中獲得多元的見解與業務成果。

透過其集中式市場 Awiros AppStack,客戶能以迅捷整合的方式獲取一系列的監視錄影 AI 應用程式,第三方開發者則可存取工具,以建立、部署、訓練、拓展及管理監視錄影 AI 應用程式。

比方說,一家全球頂級豪華汽車製造商為了滿足 14 個獨特的使用案例,尋找一套監視錄影 AI 應用程式,因而找上了 Awiros。透過 Awiros OS,該公司找到一種在單一平台下探索、託管及管理大量監視錄影 AI 應用程式的集中方式。而 Awiros AppStack 也讓他們能夠尋找現有的應用程式,解決眼前的當務之急。

短短兩個月,Awiros 團隊便使用 Awiros OS 成功執行了概念驗證(POC),其中整合了多個地理位置的應用程式、網站和伺服器。Awiros 不僅提供了解決每個客戶使用案例參數的監視錄影 AI 應用程式,其應用程式市場 AppStack(影片 1)也為各種使用案例提供未來的解決方案,全都託管在單一平台。

開發者與企業客戶皆能從 AI 作業系統中受益

Awiros 為客戶帶來的最大優勢之一,是消除了攝影機特有的限制並擴大可能性。

企業客戶可以在 Awiros AppStack 現有的 60 款應用程式中隨意選擇、指定攝影機串流、在任何所需的時間部署應用程式,並自動安排其他攝影機的重新部署。Kavishwar 說明,這些都有助於更有效率地管理資源匱乏的應用程式並推動更高的投資報酬率。

影片 1。Awiros AppStack 是一個影像智慧市場,也是各行各業電腦視覺應用程式的集合商。(資料來源:Intel

開發者也可以從低代碼環境中受益:省卻容器化的麻煩,讓應用程式快速上市。此外,Awiros 也為小眾開發者提供平台,以建立特定網域且需要本地化資料的應用程式。Kavishwar 表示這能夠大幅消弭差異,因為訓練有素的演算法是在本地化資料上訓練的,而本地化資料往往是孤立的。

由於 Intel 的協助,Awiros 得以在雲端、內部和混合環境中成功部署作業系統。該公司在某些最重要的專案上利用 Intel 硬體,例如 Intel® Xeon® 處理器,並在整組電腦視覺程式庫上使用 OpenVINO 工具組。

監視錄影 AI 前途一片光明

儘管監視錄影 AI 開發存在著障礙和破碎化,但Kavishwar 預計採用率會在未來幾年持續上升。

「攝影機即感應器和 IoT 即技術的角色日漸吃重,」他說。「這些用來解決企業面臨之日常問題的技術愈多,監視錄影 AI 就會與我們的生活愈加息息相關。」

Awiros 展望未來,Awiros 的目標是建立一個包含 1,000 個監視錄影 AI 應用程式的市場(2025 年前多由第三方開發),進而更容易找到因應商業挑戰的相關解決方案。

 

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

開放的混合式雲端:製造業自動化的關鍵

製造業公司非常清楚技術是實現目標的手段。歸根究底,他們只是希望系統能順利運作。只可惜知易行難,尤其對那些較晚進入工業 4.0(相當於該產業的數位轉型)的公司來說更是如此。

問題之一是 COVID-19 的疫情使許多人措手不及,也因此耽擱了這個過程,軟體公司 Red Hat AI/邊緣部門資深首席業務開發經理 John Archer 表示。營運技術(OT)的所有人沒有時間再培訓,業界也察覺到必須向 OT 團隊展示他們可以從工業 4.0 獲得的改善,才能進一步採用他們視為「黑盒子」的東西。

「工業 4.0 帶來顛覆性的轉變,這確實會影響終端使用者並帶來一定程度的阻力,」Red Hat 全球電信聯盟經理 Reza Mokhtari 表示。他指出,硬體供應商已準備好使用可以處理感應器資料及提高效率的小型邊緣運算裝置,只是對於如何實現所有目標的專業知識有限。

向 OT 提供 IT 的待遇

與現代營運不相容的舊式系統,使情勢更加複雜。「您會走進一家由專屬硬體執行軟體的商店,除了『火燒眉毛』的緊急情況外,沒有人維護軟體,」Archer 解釋道。「因此,現今如果製造商想要變更生產線,有時不得不關閉生產線數週以更新軟體。」

製造商渴望擺脫這類過時系統,升級並重新設計靈活的解決方案。要達到這項目標,就必須改變目前的流程。例如,想要實現工業 4.0 計畫,就必須把 OT 資產當作 IT 資產那般管理。

Archer 表示,Red Hat 提供開放式的互通系統,以便更有效率地管理 OT。由於開放式的系統彼此相容,可以互相溝通,因此和 IT 一樣能夠大規模部署。

此外 Archer 表示:「我們在提高安全性的同時,讓邊緣機器學習的作業變得更容易。」

但是,在開放式的互通系統能大規模部署、以利製造業自動化之前,企業需要另一個關鍵要素:強大的連線能力。資料處理的延遲與遲滯是行不通的。這就是為什麼現代化的 5G 基礎架構也是工業 4.0 的關鍵要素。Red Hat 的 OpenShift 和 Intel® Xeon® 解決方案可協助製造業公司取得最佳體驗:具有無線區域網路(LAN)的可靠度以及 Wi-Fi 的靈活性和行動力的私人 5G 網路。

開放混合式雲端的重要性

Red Hat 對靈活性的重視有利於數位轉型的各個面向。根據客戶資料需求所在的位置向其提供運算資源,是解決方案的其中一環。「您可以稱之為混合式或多雲端,叫什麼無所謂,但它確實是針對事物所處現實的架構,」Archer 如是說。

混合式雲端使製造商能根據需要,在內部和其他雲端資源之間分配工作負載。Mokhtari 表示 Ansible 等 Red Hat 產品能協助製造商優先處理工作負載,並自動化此類管理的作業面。

進入工業界 4.0

數位轉型的許多動態面貌可能令人無所適從,因此 Red Hat 讓製造商相信「系統會正常運行並得到支援,」Archer 說。 「這就是我們的價值主張,指導您調整營運規模並大規模管理。我們確保『如果它執行我們的東西,您可以確定它以某種方式運行及管理。』無論負載是在裸機 Linux 還是在容器化及虛擬化的運算環境中執行,」他補充道。

為此,Red Hat 正在測試 Intel 的軟體開發工具組,以進行驗證並「引進客戶能更輕鬆使用並擴展生產的地方。」Red Hat 和 Intel 也推出了 Intel 邊緣解決方案中心,這是一個專為推動工業 4.0 生態系統而設的實驗室環境。透過在全球各地展開合作,這兩家技術公司開發以電腦視覺和遙測模型為主的潛在解決方案。這些地點充當試驗台,為客戶與夥伴開發自訂解決方案。

Red Hat 為了為製造業的自動化建立智慧邊緣,一直使用 Intel® 發行版 OpenVINO 工具組和 oneAPI。他們也使用 Intel® Edge Insights for Industrial,在邊緣協作處理裝置管理及佈建工作流程。

隨著許多公司迎來數位化轉型,製造業正在穩健地向前發展。Archer 表示,無論製造商在數位成熟歷程中的哪個階段,都可以利用開放式混合雲端與智慧邊緣。

「我們致力讓邊緣基礎架構運作,客戶無須管理一堆不同的定制平台,」Archer 表示。「客戶需要具有見解的單一管理平台,希望我們展示大規模管理數位轉型的方式。這正是我們提供的指導服務。」

 

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

監視錄影安全與保障帶來業務效率

安全性監視錄影和感應器資料可為尋求最佳化樓宇使用率和使用者安全的組織提供大量業務見解。因此,當各組織出於安全與保障的原因投資昂貴的監視錄影基礎結構時,他們也希望為業務目的利用資料。

零售業就是其一。商店購物者的圖像不僅能嚇阻竊盜事件、確保人們安全,也能讓零售商瞭解顧客在店內的移動路線以及駐足最久的地點。

挑戰是要符合成本效益的方式取得見解。監視錄影解決方案的雲端型管理有助於控管成本,但利用雲端來分析攝影機擷取的資料量卻要價高昂。在邊緣進行較經濟實惠。

「雲端型管理平台對許多工作負載皆能發揮卓越成效。但是要將視訊這類的工作負載移出內部部署,不僅要求嚴苛而且所費不貲,需要一定程度的靈活性,」視訊實體安全性解決方案供應商 Genetec 視訊設備產品集團資深經理 David Grey 表示。

Genetec 為客戶提供技術與全球服務,解決了這項難題。公司的整合性平台結合了監視錄影與來自感應器的存取控制資料。一個名為 Streamvault Edge 的設備位於客戶站點的邊緣,用來分析資料並為其提供上下文。

約 70% 的資料是在邊緣處理。Genetec 將需要進一步分析的所有內容都傳輸至雲端。接著,該公司將資料見解轉換為客戶可透過網路介面存取且易於使用的格式。

超越安全與保障

「從安全性系統收集而來的監視錄影只有 5% 可用來播放以調查事件,」Grey 表示。「基本上,傳統部署的其他 95% 都被扔棄。30 天週期或保留期結束時,就會覆寫監視錄影內容。」

為監視錄影大攦幣的組織不會樂於讓白花花的銀兩付諸東流。獲得價值的一種方法是利用即時分析來防範安全性事件。一旦從監視錄影機發現行跡可疑的人士,便能阻止他非法溜進樓宇或竊盜。

但現今的公司希望從既有的監視錄影安全性系統獲得更多功能。他們尋求的是可付諸行動的商業智慧。例如,倘若公司知道進出設施的人數,即可衡量容納人數的趨勢。能夠取得這些類型的趨勢,便能推動從能源管理到會議室需求的決策。

「就營運而言,如果您的上班地點是一間辦公室,瞭解辦公場所的實際情況就有很大的價值,」Grey 如是說。

監視錄影資料帶來新的商機

無論您是零售商、體育場或機場,均可從安全性資料獲得的營運效率創造商機。舉例來說,零售商總是希望追蹤顧客逛商店的歷程,打造更優異的購物體驗。Genetec 透過監控人流和結帳隊伍做到這一點。

「當一定人數在收銀櫃台前排隊,是否應該開設另一個收銀櫃台?是否能夠計算因為隊伍太長而決定不買的人數?「如何更有效率地經營零售商店,箇中有許多奧妙值得探討,」Grey 表示。

金融服務業等其他產業也能從中獲益。一家全球部署的金融服務業客戶需要在無法存取公司網路的情況下監控地點。如果要將網路擴及每個站點,會是一筆可觀的開銷。

於是該公司利用 Genetec 在這些站點部署 Streamvault Edge。由於解決方案是透過雲端管理,因此只需要對該公司的網路略為變更兩處,即可進行安全性監測和存取控制。

該公司透過兩種方式節省資金:解決方案不需要重大的網路整合,且客戶無須在樓宇中派駐保全人員即可獲得存取控制,」Grey 表示。

持續改善:從監視錄影安全到網路安全

除了監視錄影安全、分析和商業智慧,網路安全在 Genetec 的解決方案與服務策略中也扮演舉足輕重的角色。Grey 表示該公司的所有硬體和軟體都經過第三方的強化和滲透測試。其軟體合作夥伴每年都通過兩次網路安全訓練。

平台能即時追蹤網路風險,如有人蓄意破壞攝影機則會發出警告。Grey 表示 Genetec 不會使用缺乏密碼保護等安全控制的攝影機:「網路安全是我們取信於客戶的關鍵之一。」

與 Intel 合作進一步鞏固我們的威信。Genetec 使用 Intel CPU 為 Streamvault Edge 注入動能,並與 Intel 在研發和上市策略上密切合作。

Grey 展望未來,相信 Streamvault Edge 將在新市場開疆闢土。解決方案快速且易於部署,軟體也持續更新。「新功能推出時會自動向客戶提供,因此他們總是能獲得我們最新最好的產品,」Grey 表示。「我們希望為全球各地的組織提供提高商業智慧、營運意識和安全性的方法,來保護日常生活順利進行。」

 

本文由 insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯。

高效能運算 + Azure IoT 邊緣促進 IIOT 發展

好事太多,會不會樂極生悲?對於使用 AI 從營運技術(OT)資料中獲取見解的製造商來說,答案愈來愈肯定。OT 素材現在產生太多資訊,無法透過雲端型 AI 有效分析。

「工業 IoT(IIoT) 的成長表示製造商正在從工廠收集大量原始資料。但您不能直接將這些資料全部倒至雲端處理,」邊緣運算解決方案製造商 Advantech 產品經理 Penny Chen 表示。「基於資料傳輸和儲存成本,將一切都傳送至雲端所費不貲。它也是資源密集型,會引起網路效能和延遲問題。」

這是問題所在,但有一個明確的解決方案:在邊緣執行部分 AI 處理工作負載,預處理和篩選 OT 資料,然後傳送至雲端以進一步獲取業務見解。

對製造商和 OT 系統整合商(SI)來說,好消息是現已提供專為此任務建構的邊緣 AI 設備。這些靈活、可隨時部署的解決方案將核心 AI 功能從雲端直接帶到邊緣,在多種製造情境中實現效率、節約成本及便於執行的益處。

模組化邊緣 AI 結合 Azure IoT

將 AI 分析帶到邊緣是昭然若揭的答案,但這並非沒有挑戰。克服這些挑戰的關鍵是在成熟的硬體上運作的模組化架構。

例如,憑藉採用 Azure IoT Edge 解決方案的 Advantech Intelligent Platform,終端使用者決定哪個 Azure IoT 模組最適合其使用案例,然後從雲端部署到邊緣 AI 設備。Advantech 的閘道器軟體 EdgeLink 處理從工業設備使用的各種專屬通訊協定收集及標準化資料串流的重要工作,這是在產業環境中執行資料處理任務的一大挑戰。

然後,本機 Azure IoT 執行階段會執行邊緣所需的任何 AI 推斷,接著將預處理的資訊傳送至雲端以供額外處理。

這種方法有若干好處:

  • 在邊緣執行 AI 處理,減少需要傳送至雲端的資料總量、降低成本、減少延遲,並且節省網路頻寬。
  • 在邊緣進行資料預處理,表示製造商可以將 OT 資料轉換為有意義的資訊,篩除不重要的內容,只選取最相關的資料以供額外分析。
  • 邊緣運算針對工廠發生的情況提供近乎即時的見解,帶來安全性和營運效率的助益。

Chen 強調模組化在工業邊緣 AI 的重要性,並指出選擇 Azure 作為 IoT 平台正是出於這項考量:「憑藉 Azure IoT Edge,您可以選擇將許多不同的雲端智慧模組部署到邊緣。這麼一來,終端使用者只需將心力集中在所需的企業見解,如此而已。」

Chen 表示,選擇 Intel 硬體也是出於靈活性的考量:「我們主要關注的是最佳化邊緣 AI 的效能和功能,而Intel 處理器對此非常在行。Intel 包羅萬象的處理器選項也表示無論任何使用案例或產業,我們都能滿足客戶在規格方面的需求。」

多個情境的邊緣 AI

靈活的模組設計表示邊緣 AI 平台可用於多種工業設定。

Advantech 已在一家全球輪胎製造企業以及為歐洲運輸業服務的 OT SI 部署其解決方案。不過,AI 當然在任何涉及設備監測、處理最佳化及資源管理的情境中都很有用,這包括工廠環境和城市建築,乃至於能源生產與物流的一切(影片 1)。

影片 1。展示如何使用邊緣 AI 最佳化飲料製造流程的示範。 (資料來源:Advantech

對於服務於這些產業的 SI,AI 平台建構於經過驗證、有據可查的技術,提供了向客戶銷售支援創新邊緣 AI 解決方案的機會,而不會受到技術屏障的阻礙。

解決揮之不去的 IIoT 痛點

能夠將雲端 AI 處理邏輯部署至邊緣,是產業數位轉型的一大步。但有些問題仍在:在使用 OT 資產時,資料整合極為複雜;處理相關程式任務需要大量的時間和心力;在人員稀少或偏遠地區難以確保運作時間。

支援邊緣 AI 的解決方案供應商的因應之道是,試著為其 SI 和終端使用者簡化 IIoT 部署和管理。

例如,Advantech 正在開發一款無程式碼的 SaaS 平台 WISE-Edge365,可允許終端使用者即時佈建裝置及監控資料 — 這些全都是來自一個預先設定、產業特定的儀表板,以便實現資料視覺化。

「目標是提供一個使用便利的整合式平台,為使用者提供對邊緣和雲端等一切事物的完整連線能力和裝置管理,」Chen 表示。

結果是,隨著愈來愈多的製造公司繼續在數位轉型的道路上前進,他們會發現自己處在一個日益成熟、支援邊緣 AI 產品的市場,邊緣 AI 的優勢可以像現今的 IT 服務一樣順暢實現。

 

insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯。

混合型工作力迎接高影響力空間

工作方式永遠改變了。全球大流行之初,我們多數人都是從居家辦公開始,然後逐漸習慣使用視訊會議軟體。隔離措施解除之際,員工平均分配在家中與公司辦公室工作的時間,並且繼續使用這些平台。會議包含親自到場參加與透過 Zoom 或 Microsoft Teams 出席的參加者,成了今日的常態。

然而,工作方式逐漸轉變,工作空間也隨之進化。在辦公大樓,以及專為同時支援現場和遠距使用者設計的其他公共空間,混合型工作力成了「高影響力空間」問世的推手(圖 1)。高影響力空間是專為儘可能提高分散型團隊生產力和參與度所打造,部署視訊處理、語音啟動攝影機切換、回音消除、邊緣運算與連線等技術的可自訂組合,讓傳統會議室變身為合而為一的混合型工作環境。

會議室插圖,內容描繪了混合型工作技術的組合:影音設備、照明與邊緣運算。
圖 1. 高影響力空間在整合混合型工作力的環境中,善用先進的影音設備、照明與邊緣運算組合。(資料來源:Q-SYS

這些截然不同的技術必須以一致的方式運作,高影響力空間才能為企業和學校等組織提供順暢的會議體驗。另外還必須內建自動化,識別說話者的身分和所在位置,並根據他們的地點調整攝影機、照明、音訊設備與顯示器。

這一切似乎成了 IT 部門的重擔。然而,若是選對硬體和軟體基礎架構,便可自動將普通空間改造為高影響力空間,過程不需要專業技能,還能為現今的工作力創造新機會。

降低高影響力工作空間的障礙

高影響力空間與一般影音專案的差異在於,多套本機與遠端系統,必須利用整合性的通訊平台以一致的方式運作。因此,改造任何混合型辦公室最重要的一步,就是整合實現空間所需要的一切元件。

整合式影音和控制平台供應商 Q-SYS Americas 行銷副總裁 Patrick Heyn 表示,除了預期中的影音設備,這些元件甚至可能還包含協助自動化「空間和體驗一切相關環節」的智慧建築系統。

「高影響力空間的原則包括專業級多區影音分配、攝影機切換與控制。空間自動化的程度驚人。」Heyn 解釋。「系統將空間的環境要素納入考量。空間會回應空間內的人。

他繼續說道:「您必須在單一生態系統整合多套系統,除了包含影音和控制系統,還要加入第三方技術。」「如果您考慮打造會議室,通常必須考慮控制處理器、音訊處理器及視訊矩陣式系統。您甚至至少必須將三或四種不同的處理器連接起來,才能踏出第一步。」

混合型工作環境的開放彈性

一直以來,這對 IT 部門都是一大挑戰。目前市面上許多影音解決方案都是為專門的 DSP 或專有的 ASIC 所打造,因此通常必須透過專門或專有的語言才能程式化。打造高影響力空間需要的所有系統與周邊裝置,程式化工作更是大幅增加,整合與維護工作可能很快就會抵銷任何優勢。

若要避免這種後果,就必須減少入門的障礙,也就是以容易取得的開放式技術,取代罕見的封閉式技術。為此,Q-SYS 採用 Intel® Xeon® 處理器技術設計整合式影音與控制平台,透過一系列 IEEE 通訊協議和廣泛的支援生態系統,締造優異的多頻道訊號處理效能與相容性。

該公司的現成硬體在 Q-SYS 作業系統上執行,提供管理高影響力空間元件的彈性軟體套件,內容包括:

  • 影音與控制引擎
  • 即時網路封包處理器
  • 經由 API 接受 Lua 與 JavaScript 命令的使用者控制介面伺服器

最後締造出的標準式 IT 架構,不僅可以從雲端管理,還可簡化高影響力空間技術(Q-SYS 與第三方技術)的整合過程。

「除了原生裝置產品組合,例如攝影機、揚聲器、擴音器與觸控螢幕控制器,Q-SYS 平台還提供架構及處理能力。我們負責所有回聲消除工作,並且弭平影音系統與電腦之間的差距。」Heyn 表示。「那些影音控制元件已完全整合。這些元件由一個 Intel® 處理器驅動,也就是說,使用者或程式設計師什麼事都不用做,那些元件就能相互搭配運作。

「他們不需要經過學習,就能讓那些元件相互聯繫,因為元件的設計本來就能相互聯繫。整合非常成功。」他繼續說道。「接著,導入第三方元件時,透過越來越豐富的外掛程式和技術合作夥伴資料庫,輕輕鬆鬆便可與 Q-SYS 整合。」

換句話說,Q-SYS 平台與 Intel 技術的硬體普遍相容,猶如空白畫布,能夠在空間或建築物整合空調系統、照明、門鎖、無數感應器,以及幾乎是任何其他系統,而且透過 API 即可通訊。

Heyn 補充道:「有了這項選擇,我們能根據執行的軟體,將平台徹底改變為符合使用者需求的平台。」

提高影響力的途徑

高影響力空間市場突破辦公室空間,將範疇延伸至教室等公共場地,市值預計將達到數十億美元。混合型工作力逐漸成為常態的同時,這些轉變早已展開。

組織準備迎接網宇實體的未來之際,仍有諸多問題尚待解決。Heyn 指出,「使用辦公室的人數減少,我們是否能合併空間?」、「我們是否該為容納團體而非個人打造空間?」,以及「我們是否能讓遠端員工充分發揮效益?」是營運長、設施管理者和 IT 工作人員現今面臨的幾個基本難題。

有了開放式標準型影音基礎架構,這些問題的答案都一樣:只要是高影響力空間,答案就是肯定的。

 

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

OT SI 利用流程自動化開創新契機

營運技術(OT)系統整合商必須整合硬體、軟體和雲端服務供應商,為客戶提供完整、端對端的解決方案。因此,部署 AI 支援的預測維修系統對於 OT SI 而言遙不可及,對於製造商而言卻是不可或缺的。

他們與 Arrow Electronic 等解決方案集合商合作,就能克服這些挑戰,找到新契機。Arrow 與頂尖技術供應商合作,提供完整全套的解決方案。解決方案集合商耗費許多資源和時間尋找、採購、測試並整合所有系統要素,為此奠定基礎。

其中一個例子是 Senseye PdM AI 支援的預測維修解決方案(影片 1)。Arrow 與 Senseye 合作,建立邊緣到雲端解決方案,其中包括預先設定的硬體、感應器與分析軟體,以及專家設定與支援。

https://www.youtube.com/watch?v=uWz5yP0_CQk

影片 1。Arrow 提供 Senseye PdM 解決方案,大規模為製造業與工業組織提供 AI 支援的預測性維修。(資料來源:Senseye

預測分析縮短作業停機時間

Arrow 選擇 Senseye,不僅是因為 Senseye 擁有領先業界的 AI 技術,也因為其非常擅於將預測性維修作業融入終端客戶的現有作業流程。

Arrow 智慧型解決方案業務技術主任 Andy Smith 表示:「對於成功的專案而言,將解決方案整合客戶流程十分重要,其重要程度不亞於技術的重要程度。「Senseye 與企業和營運團隊合作,爭取其認同與支持,接著深入洞悉其完整工作流程,目標是以可測量和永續的方式實現高投資報酬率。此流程十分穩固可靠,共有八個步驟,可由 Senseye 或系統整合商提供。他們愛不釋手,因為他們正在透過數位轉型流程幫助客戶,更為其提高價值。」

全球領先的鋁產品製造廠商 Alcoa Corporation 是 Senseye 的合作客戶。Alcoa 的業務目標是採用設備維修最佳作法,包括從規劃性維修轉向預測性維修。

起初,Alcoa 在冰島東部偏遠的鋁冶煉廠實施 Senseye 解決方案,作為全球部署第一個廠址。此廠址以零廢棄物填埋計劃為設計,是第一座環境永續的鋁冶煉廠。

PdM 解決方案與現有維修系統相連,可在發生功能性故障前分析機器條件指標,並提供自動警示與診斷。例如,該系統可以提早警告現場工作人員鋸床裡有元件鬆脫,避免造成問題。該工廠已減少 20% 的非計畫性停機時間,改善作業效率並降低維修成本。

運用邊緣 AI 實現製造流程自動化

在工廠生產線上,AI 支援的 PdM 工業邊緣電腦利用現有的嵌入式流程控制器和 PLC 資料來源,收集即時分析資料。製造商也可以為缺少 PLC 元件的設備新增新的感應器,讓管理員可以收集機器溫度、震動、目前的負載等其他詳細資訊。

在 Intel® OpenVINO 工具組的協助之下,系統軟體可使用 AI 推斷來預先篩選資料,並將資料從專有格式轉換為雲端就緒的通訊協定。搭載 Intel® 處理器的機器專為應用於嚴苛的工業環境而設計,可將資料回傳至 Senseye 平台。此雲端型平台能將不同來源的資料結合至分析報告和可自訂儀表板,讓製造商可以輕鬆地在多個廠址間擴展解決方案。

AI 演算法未必皆相同。大多數預測維修解決方案皆會從掃描感應器資料異常開始,接著標示出異常情況,提醒操作人員注意該機器。Smith 表示:「這種方法的問題在於,即便有相同類型的馬達和傳動裝置,幾乎所有機器都有不同的簽章。」

Senseye 採用指紋法,這種方法更能區分出細微差別,可識別出不同機器間的差異。AI 系統可以在任何裝置運轉一段時間後建立其個別設定檔圖片,即所謂的「指紋」,代表其未來健康情況的模型。當機器偏離其指紋模型,系統就會發出警報,代表該機器需要進行維修。

Smith 表示:「Senseye 花費了數年研究並讓此方法更臻完善,創造出差異化優勢,並為其解決方案帶來更高的價值。」

OT SI 開創新契機

Arrow 與 OT SI 生態系統合作,確保這些合作夥伴能從加速上市與新商機中獲益,同時其製造商客戶也能改善作業、節省支出。

隨著電腦視覺和私有 5G 網路等相鄰技術的出現並對製造業造成影響,Arrow 也會持續提供新的解決方案,改善異常偵測功能、確保工作者安全無虞並維護網路安全。

Smith 表示:「我們已經明確看見,整體市場需要能運用 OT SI 創造解決方案的角色。隨着製造業邁向數位轉型,我們還有許多工作要做,我們將持續創新。」

 

insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯。

大眾傳播媒介是實體零售業的訊息傳遞管道

全球大流行期間,工作在 Zoom 進行、學校改採遠距教學,而購物絕對是在線上進行。疫情過後,實體商店重新思考,如何吸引並留住消費者在實體世界購物。便利性人人都愛;所有人都寧可選擇忽略完全不感興趣的產品與訊息。那麼,哪裡找得到如此完美的零售體驗?其實線上未必是解答。

零售技術解決方案供應商 VSBLTY 共同創辦人兼執行長 Jay Hutton 認為,電腦視覺可能是線上與實體困境的解答。他將探討數位世界中實體購物的未來、零售業在全通路體驗的地位,以及數位看板對你我這種消費者的效益。

實體商店過去幾年與線上購物的競爭,表現得如何?

實體商店尚未過時,也並非日薄西山。消費者行為絕對已經改變,導致特定商業量是由線上完成。但是這未必代表商店已日薄西下;它其實正持續進化。零售業因為這場全球大流行,開始真正審視消費者體驗,而且我不得不說,改造之後,比較像線上體驗。它可立即回應,並且以兼顧品牌價值與消費者價值的方式,立即展開互動。

商店必須進一步數位化、增加消費者互動,並且更以消費者為導向,重新自我改造,線上和離線體驗才能合而為一。我認為,這對許多傳統零售商都是一大挑戰,不過我很開心在此告訴各位,他們正展開行動。

「商店即傳播媒介」是什麼意思?

商店一向是傳遞訊息的媒介。過去是透過海報欄,或是汰漬洗衣精前方地板上的貼紙這種形式傳遞訊息。這種形式的意義在於,它改變了品牌支出的方向:品牌花錢增加在銷售點曝光的次數,也就是最可能受到訊息影響的關鍵時刻。

過去這兩三年的不同之處在於,訊息全面數位化了。我們所說的是商店欣然採納數位表面:它可能是電子式冷卻平台;它可能是內嵌數位螢幕的走道末端;它可能是銷售點的互動式展示架標條,能夠更吸睛並且增加互動。

這些都是商店投資,欣然將商店改造為廣告媒介的方式。我們知道,網路是廣告媒介。大家都知道,公路兩側的大型廣告板是廣告媒介。現在的商店本身就是廣告媒介或管道。聯合利華、可口可樂和百事公司這類大品牌,正在斟酌該投資哪些管道。商店既然是消費者下決定的地點,當然是順理成章的選擇。品牌可以在商店陳述故事,影響消費者的決定。這一點相當寶貴。這正是商店即傳播媒介的意思:順理成章與消費者互動。

商店即傳播媒介如何融入零售的全通路體驗?

在過去,我們通常必須等待科技趕上市場的需求。如今我們有電腦視覺和推論能力;我們能從眼前的目標對象導出有意義的資料。究竟有多少男性、多少女性、多少 25 歲的人、多少 35 歲的人?(這並非隱私資料,並非會讓任何人感到毛骨悚然的資料,而是與品牌相關的資料。)大家都知道,一旦我們找到解方,商店便能真正成為一種寶貴的媒介,化身為「全通路」的其中一個管道。現在則不可同日而語了。

如今,我們有這個機會推動真正有意義的見解。這是資料所帶來的效益。品牌不僅有意在銷售點廣告,電梯也是他們感興趣的地點;他們想銷售更多產品。另外,他們也有興趣利用這個錯綜複雜的強大資料集。這種前所未見的資料集,可以讓他們區隔市場、集中焦點,而且比過去更精確瞭解客戶互動過程。

客戶可以從這個情況獲得哪些好處?

如果無法取得客戶同意,依舊可以用族群成員的方式向對方進行目標極為明確的行銷,例如性別族群或年齡族群。

然而,如果客戶同意,現在或許可以推出會員紅利 App,並且讓 App 內容與數位顯示器的最新狀況保持一致。如果該客戶獲得個人化廣告,並且能夠選擇偏好的品牌,那麼對於消費者而言便更有意義。這便是客戶可獲得的好處。這不僅是一般性質的播放,並非亂槍打鳥式的廣告,而是目標明確的內容:「Jay 喜歡可口可樂,比較不喜歡百事可樂,所以我打算推出數位優惠券。」或者「我會針對他推出行銷促銷活動,因為他是品牌會員,而且他對品牌感興趣。」

這些數位解決方案還可用在其他哪些類型的零售使用案例?

要說哪個品牌類別有能力投資數位基礎架構,那麼答案便是醫療與美容業。利潤非常高。醫療與美容業目前很難找到訓練有素的充足人力,在銷售點擔任教育角色,因此這個產業可以投資數位基礎架構,而且幾乎立即就能獲得 ROI。這個產業之所以優先採用這項技術,就是因為立即能獲得 ROI。這未必代表與雜貨店部署或倉儲式部署有所衝突;醫療與美容可以共存共榮,攜手合作。

VSBLTY 究竟如何實現這個目標?

實現或許是商業模式中最複雜的環節。一般而言,零售企業的毛利率為 3%-4%。那麼,多數零售商願意為數位覆蓋層投資數百萬美元資本建置基礎架構的機率是多少?除非是 Target 或 Walmart 這種規模真的很大的企業,否則機率幾乎是零。

假設我們這種所謂的商店即傳播媒介同盟,有辦法合作代替零售商解決那個問題,進而建立媒體基礎架構(善用、部署、管理,甚至是為媒體網路進行品牌需求建立),那麼就能簡化零售商的價值主張。我們說過:「您什麼事都不必做。由我們為您代勞。」商店將投資基礎架構的責任交給 VSBLTY 就好。

我們最大的部署位於拉丁美洲,Intel 與 Anheuser-Busch 是我們的合作夥伴。第四年年底之前,我們將建置觸角延伸至 50,000 間商店的網路。如果我們達成那項目標,將會是全球規模最大的零售媒體網路部署。我對此深具信心。如果我們在瓜達拉哈拉市土路路邊 10 平方公尺大的便利商店都能部署成功,那麼在難度更低的環境便更具優勢。

Boston Consulting Group 表示,2025 年前,這個市場的價值將高達 1000 億美元。目前則不到 50 億。即便那是誇大其詞的說法,我們仍確信這個市場正如火如荼發展中。這不再是紙上談兵;「我們目前就正在進行中。」

您與 Intel 的合作關係,如何實現商店即傳播媒介。

Intel 在全球的觸角無遠弗屆。如果我們難以與零售商的高階主管搭上線,Intel 絕對能使命必達,因為他們有負責思維領導力的專屬團隊。當然,Intel 的最終目標是推動晶片。他們在邊緣提供高容量強大處理器的領導地位有目共睹。然而,Intel 的專業知識水準也令人驚豔。無論是主題專業知識或垂直專業知識,他們隨時都是值得我們信賴的後盾。

另外,他們還賦予我們正當性。我們是並肩合作的夥伴。身為 2022 年 Intel 最佳通路夥伴,我們對此感到自豪。另外,Intel 一直以來都將錢花在刀口上,而且成果豐碩:在真正帶動思維領導力方面,Intel 無時無刻都是我們的後盾,必要時,隨時都能適時協助我們。對於能夠有那樣的成就,我們非常欣慰。

商店即傳播媒介需要哪些類型的技術投資?

人人都幻想能利用現有的基礎架構,進而降低總資本支出。然而,一般而言,情況並非如此。Target、Kohl 或 Walmart 的 Wi-Fi 通常都很難用。然而,如果打算推出新內容,就必須能連線網路。為了獲得我們需要的頻寬,我們必須部署在店內的 Wi-Fi 上。零售業為了防範失竊,顯然已經有攝影機與網路了。但攝影機通常都裝在天花板,從上方俯瞰,而非直接對準臉部。

因此,大部分都是重新建置。然而,關於重新建置,請容我快速補充一下。我們讓零售商不必承擔資本支出的責任。如果零售商的商店數量龐大,我們會直接籌措實現目標所需的資金。

商店即傳播媒介日後的展望如何?

它不再是臆測了;大規模部署目前正在進行中。如果您對這個類別的真實性存疑,那麼不妨看看 Amazon 與 Walmart 這兩個實例。如果您是零售商,但是對於自己並未採取與 Amazon 和 Walmart 相同的行動完全不擔心,那麼您想必是思慮不周。速度是當前的一大難題,也就是採用技術的速度、展開部署的速度,以及可以開始實現收益的速度。當前的目標就是搶佔市場。

您還有什麼要和我們分享的嗎?

做好準備,零售體驗即將改變。客戶歷程將有更多新體驗登場。如果您選擇加入會員計畫,那個計畫將會更符合個人需求。必要時,那項體驗的範圍可延伸至您家中。

整個客戶歷程,也就是整個互動模式,都是以實體為起點,不可能從線上體驗開始。因此,體驗將全面改變,但實體商店將屹立不搖。

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若要進一步瞭解當前的零售轉型,請收聽網路廣播節目以傳播媒介的方式重塑智慧商店,並且閱讀零售數位看板利用電腦視覺更上層樓。若要瞭解 VSBLTY 最新創新技術,請上 Twitter  @vsbltyco 與 LinkedIn 跟隨該公司。

 

本文由Erin Noble編審

速食店:視覺人工智慧也能在其中扮演要角?

說到 AI 時,您一般不會聯想到餐廳。但餐飲業是最受疫情及其後果影響的一大產業。第三方外送服務的崛起也為情勢帶來變化,送餐管理不善可能會損及餐廳和駕駛的聲譽。事實證明,AI 能為全新的享飪面貌提供許多幫助。

我們的來賓是智慧軟體自動化供應商 PreciTaste營運部門副總裁 Hauke Feddersen。他會探討快餐店廚房面臨的挑戰(即使在最佳狀態下也帶來莫大壓力),以及邊緣技術與視覺 AI 能如何提高效率,讓更新鮮的食物更快送達顧客手中。因為誠如 Feddersen 所提醒,之於快餐店,「快的不是食物,是服務。」

目前餐飲業為什麼對 AI 有所需求?

我堅信只有出現問題時,才有可能萌生解決方案。而這個產業正面臨許多問題。我們對勞動力的需求很大,無奈勞動力的流失率又很高。伴隨流失率而來的是,許多行之有年的最佳作法、許多廣為接受的專業知識也往往付之一炬。

自疫情開始延燒以來,需求模式也有所改變,導致廚房的作業員因為資料有限而捉襟見肘。他們瞭解餐廳真實情況的唯一窗口是廚房顯示系統(kitchen display system,KDS)。KDS 雖能顯示過去的訂單,但沒有一套系統能預測未來。

因此,我們要把餐廳變成資料驅動作業。AI 非常擅常解決方程式,而且幾乎沒有變數難得倒它,無論是流量模式、歷史銷售額、上個小時的銷售額、前幾天的銷售額,AI 都盡在掌握,比所有人類更能預測需求。這有助於減輕廚房工作人員的認知負擔,確保個別的站點只要照著螢幕上做事就好。

如今外送的訂單爆增。曾幾何時,站在您面前點餐的顧客在一夕之間都跑得不知去向,在別的地方等候送餐。訂單的準確性因而變得舉足輕重。「你忘記我小孩的快樂兒童餐了!」「真抱歉。多送您一份快樂兒童餐的玩具。」皆大歡喜。可是,如果顧客離您的餐廳十萬八千里,而且食物才剛送達,您不可能憑空換餐補貨。一次就得搞定。

2020年,PRECITaste 推出一款自動準確性驗證工具,以搭配其研發的快餐店大腦平台。攝影機安裝在天花板上,可查看餐廳的動態,查明什麼餐點裝進袋中,快樂兒童餐的玩具有沒有裝進去,確保正確的袋子遞出窗口,交到正確的顧客或外送司機手中。

第三方外送服務還能如何影響餐廳營運?

這個局勢改變了餐廳對顧客的看法。上門取貨的人不見得是您的顧客,而您根本不曉得點餐的人是誰,因為平台將他們以匿名方式顯示。倘若您知道顧客是誰,並與其直接互動,就能擁有從下訂到配送的完整顧客體驗。轉瞬間,餐廳只成了交易中的一個環節。不過,一旦出錯,他們仍然會得到迅速的意見回飾,而且代價慘重。訂單出錯要退給 Uber Eats 等平台的款項極其高昂。

廚房本就是一個壓力爆表的環境,要團隊在一小時內變出所需的餐點量,然後全數外送、交到正確的顧客手中,有時候比中頭獎還難。因此,我們最好能減輕壓力、減少認知負荷、確保流程順暢且始終庫存充足,這家運作良好的餐廳就不必停下腳步。

接下來聊聊執行 AI 解決方案所需的技術投資。

這是一門小本生意,沒有多餘的錢可以揮霍,因此投資必須有針對性、立竿見影。要讓顧客切實感受到 KPI 的改善。

我們深信邊緣 AI 的威力。我們所做的一切都在 Intel® NUC 這樣的小型電腦上運行。其中一項主因是價格。我們打算以 2,000 美元至 5,000 美元的價格安裝一套完整的解決方案,包括所有的攝影機、所有的邊緣裝置,以及所需的所有網路套件。

如果已經安裝了符合 TSP 標準的安全攝影機(即 IP 攝影機),那麼使用現有的影片串流是再好不過了。視覺 AI 不需要完美無缺的影像;實際上很少像素能在極其精密的模型上運行。我們的模型是:肉眼能看到什麼,我們就能教電腦看到什麼。資料一旦數位化,就會上傳至我們邊緣 AI 安裝的大腦部位,接著它會根據所見的事物作出預測。

因此,基於多重原因,邊緣 AI 的角色極為重要。第一點:成本。隨著時間的推移,雲端 AI 平台往往要價不菲。第二點:我們從獨立於網際網路的裝置所得到的緊密整合和低延遲推斷。即使網際網路中斷,我們的解決方案也能持續運作。

第三點是不可或缺的面向:管理 PII(個人身分識別資訊)。我們將邊緣裝置安裝在距離攝影機僅幾英呎的地方,該裝置可從一般安全攝影機擷取資料。PII 這種視覺資料會遭立即丟棄,唯一只剩下:六個人在等候訂餐;得來速車道上有 12 輛車,其中兩輛已點餐了。

可以分享 PreciTaste 的使用案例嗎?

我最喜愛的是 Chipotle。Chipotle 經營得有聲有色,堪稱最棒的「從無到有廚房」。他們在餐廳內切削、調味、醃製、烹飪原料,一早從生酪梨和生番茄開始製作美味的酪梨醬。我們的解決方案關乎前台生產線的庫存感應,以及用來外送訂單的後台數位生產線。它總是能感應還剩下多少庫存、庫存量消耗的速度,然後指導工作人員接下來何時要烹飪什麼。

就拿料理雞肉的過程來說好了,因為過程相當需要手工、非常的「從無到有」,從對工作人員下指令「現在請料理雞肉」到雞肉送到前台生產線,一共需要 25 分鐘。所以您要提前 25 分鐘知道何時要補貨。當然需求模式在一天當中的不同時段也有所不同。

因此,午餐時間即使滿鍋都是雞肉,您還是必須馬上烹煮更多。一小時後,就算雞肉只剩半鍋,您還是可以等上 10 到 15 分鐘,因為才等一下子,還是很美味。還有,請先料理其他食材;20 分鐘後再烹飪雞肉即可。這套 AI 系統對預測未來非常拿手,可幫助工作人員絕不缺少食材,同時又盡可能提供最新鮮的食物。

每個專案一開始都有一個被動階段,以便瞭解餐廳在沒有我們的協助下表現如何。接著套用我們的軟體套件,與評測基準進行比較。事實上,這是我們最大的賣點,數據會說話:「前後對照,一清二楚。」這麼做總是奏效。

與 Intel 及其技術合作有何價值?

Intel® NUC 第 12 代外型小巧、效能強大,而且極其可靠。即使餐廳沒有伺服器櫃或像樣的辦公室,也能隨處安裝。使用那些裝置就是這麼得心應手。Intel® RealSense 同樣能運用自如。

OpenVINO 也為我們立下大功。憑藉 OpenVINO,我們能將模型移植到 CPU 或整合式 GPU 上執行。如此一來,我們能靈活運用的裝置就多了,這在過去兩年數位元件供應鏈危機期間格外重要。

您認為 AI 之於餐飲業還有什麼用武之地?

依我看,還會有更多實踐 AI 的地方,從顧客看得到的前台到最佳化流程的後台,AI 的用途無所不在。關鍵在於以少搏多:更少的工作人員,更多的食物;或維持同樣數目的員工,但生產力提升 20%。

我們會看到技術變得更加專精,以便第三方解決方案從單一廚房提無各種不同的食物選項,您可以點墨西哥菜配義大利料理,加上壽司,再搭配雞翅,全由同一位駕駛配送。如此一來,圍坐的每個人都能享用他們喜愛的美食,不必受限於統統吃同一種料理或必須支付三筆外送費用。

我也認為我們這一行在預測方面會更加精確,洗刷快餐店鎮日無所事事的污名,至今仍有人將那種刻板印象和這類餐廳連結。食物將會更新鮮,如果不必最佳化保鮮期,食物也能更加有趣。我個人身為一個消費者,也為此興奮不已。

您最後有任何想法要跟我們分享嗎?

我最高興的是這一切不是科幻小說的情節,而是此時此刻就存在的技術,而且它已經在顧客不知不覺中改善他們的生活。我期待在未來看見餐廳或您最愛的外送應用程式上多加一個招牌或標章,寫著:「我們使用最先進的視覺 AI 技術精益求精。所以不要猶豫、不用擔心:您每次都能在這裡得到最佳品質,因為它的系統設計正是為了追求卓越品質。」

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如要進一步瞭解 AI 在餐飲業的現況,請收聽 AI 在餐飲業的成功秘訣:PreciTaste(The Recipe for AI in the Food Industry: With PreciTaste),並閱讀當顧客深刻品嚐到人情味時(When the Customer Experience Feels Deeply Human)。有關 PreciTaste 的最新創新,請在 LinkedIn 追蹤他們

 

本文由 Erin Noble 編審。

降低行動影片串流的成本

任何在視訊通話中遭遇回音、聲音時斷時續、動作不同步的經歷的人,都知道直播串流並不總是像宣傳的那般美好。

您可能有所不知的是,當各個城市將攝影機從公路和鐵路連結至市鎮中心與街燈時,也會開始遇到類似的問題。對市政當局而言,影片串流的好處令人心馳神往。他們可以確實看見事件的發展,更有效地回應緊急狀況,也更有效率地組織工作人員,處理交通壅塞和人潮擁擠的公共活動。

但一如之於消費者,影片串流可能有重大侷限。覆蓋範圍往往不平均,但影片屬於極其資料密集型的活動,會對城市的行動網路造成沉重的負擔。因此在關鍵時刻可能會導致服務延遲和中斷,更別提帳單高得驚人了。

新的技術可以克服許多這些阻礙,在幅員更遼闊的區域更有效率地傳送影片,而且幾乎沒有延遲。透過行動數據 24 小時全年無休的影片串流,您可以實現可靠度、趨近於零延遲,以及高品質的影片。因此,城市可以更精準地掌握營運和事件,同時保障資料的安全,省納稅人的錢。

趨近於零延遲,降低營運成本

智慧城市的影片串流帶來雙重問題。在人口稠密的都市空間,尤其是在大型運動賽事或其他現場活動進行的當下,行動網路很快就壅塞卡頓。至於偏鄉,可能根本沒有手機服務,或者訊息太弱,無法傳輸影片。這可能會導致發生緊急狀況或災難時,城市無法聯絡大範圍的社群,在街道和公路上也有無法攻破的盲點。

「透過行動網路即時串流影片不只困難,而且可能所費不貲,」為市政當局及企業提供影片解決方案的供應商 Digital Barriers 行銷長 Fredrik Wallberg 表示。「為了取得可靠的影片,您必須降低數據使用量和頻寬要求。」

Digital Barriers 多年來為美國和歐洲的政府機構研究影片技術,利用專業知識滿足這項需求。搭載 Intel® 處理器的 EdgeVis 視訊路由器可壓縮影片資料、解決壅塞問題,以及改善固定網路上近乎即時的資料傳輸,即使在偏遠的農村地區也不例外。

「城市可以使用它從任何地方以 3G 、 4G 或 5G 串流。電信公司獨立測試發現行動數據的成本能節省 50 % 至 90 % 不等,」Wallberg 如是說。

管理員也可使用路由器來規範部門視訊攝影機的使用,確保城市不會超出其數據方案上限或產生超額費用。

緊急情況與事件的即時影片

獲得經濟實惠又可靠的覆蓋率,能鼓勵城市拓展影片串流。其中最要緊的使用案例就是緊急應變。針對洪水、暴風、地震和其他危險氣候事件掌握準確、即時的資訊,管理員即可更有效地協調團隊及部署資源。舉凡有人員受傷的情況(如交通事故和電纜倒塌),即時影片都能協助急救員挽救生命。

「您可以串流整起事件、遠距放大或傾斜攝影機,並將即時影片傳送至醫院專家,以便他們為途中或現場醫治患者的急救員提供建議。醫院可以預先準備病房和設備,」Wallberg 表示。

城市也可使用影片監視足球賽和演唱會等大型活動,成千上萬的群眾可能提前聚集,把街道和人行道擠得水洩不通。運輸部門能監控馬路和公路的交通,視需要變更車輛行進路線,以提高安全和效率。

「無論是高爾夫巡迴賽還是遊行,有好多雙眼睛為您把關,確保活動順利進行,」Wallberg 說。

改善視訊攝影機系統的網路安全

透過影片監視加強實體安全的同時,城市往往遭遇另一項難題:網路安全。許多視訊攝影機系統欠缺妥善的防護,裝置駭客層出不窮,城市和公司行號都不堪其擾。為了防止濫用,EdgeVis 路由器包含強大的防火牆和進階的端對端加密,其運行標準與政府機關用來防護最高機密資訊的標準相同。

影片監視也引發人們對個人及資料隱私的關注。Digital Barriers 路由器的設計方式遵循所有隱私原則和法規。

從邊緣分析系統獲得見解

城市部署視訊攝影機的原因之一,是為了進一步瞭解市民使用基礎設施的方式,以及市政團隊提供服務之道。EdgeVis 系統可將攝影機和任何 VMS 或分析平台連結,隨著城市使用它們以獲得改善營運的見解,這些平台正迅速拓展。

例如,如果視訊供給顯示某個十字路口出現堵塞,資料分析可預測其他可能遭受影響的轉角,以便管理員視需要調整交通號誌或為車輛重新安排路線。城市也能將影片資料用於其他類型的使用案例,例如指引駕駛到最近有空位的停車位。緩解交通堵塞不僅能改善生活品質,也能提升城市的空氣品質。

「城市會持續增進邊緣的分析能力,」Wallberg 預測。「讓它們發揮功效的秘方是透過行動網路提供可靠的串流影片。」

 

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