將行動機器人開發時間減半

Posted on by Pete Berta

開發人員一開始會使用 ROS（機器人作業系統，現又稱為 ROS1），是因 ROS 消除了對於專有機器人程式設計知識的需求。但是，開發人員發現 ROS 無法支援整組（又稱群體）行動器人。

這個問題是即時編程、反應性、低延遲方面的限制造成的，而這三者都需要精準的機器人控制才能改善。舉例來說，智慧型工廠裡的一群自主行動機器人必須能夠互相合作，揀選、抓取並移動物品，且不互相干擾。這些任務如果沒有即時電腦視覺處理是不可能完成的。

ROS2 相較於 ROS1，提供了重大的 API 變更。這些變更讓作業系統能支援更多運算環境，利用與 ROS1 不相容的技術，並支援即時電腦視覺編程。理論上，開發人員可以將開放原始碼的中介軟體用於群體機器然上。

但是，仍然有一個問題，使得開發人員無法利用任一種 ROS 建造商用行動機器人。ROS 開放原始碼社群無法提供保固，為透過其作業系統建造的機器人背書。

這個情況給 ADLINK 創造了一個機會，ADLINK 推出了 ROS2 自主行動機器人控制器：ROScube。ROScube 是一個針對 ROS2 最佳化的開發平台，附保固，為客戶提供整合與簡化軟硬體的解決方案。此外，因為 ROScube 有一個演算法和軟體庫，它能將編程時間減半。

「傳統的機器人開發過程中，編程是最花時間的階段。開發人員可以將編程時間縮短百分之五十，這也就代表他們可以更快進行測試並做出改善。」ADLINK 的專案經理 Bill Wang 表示。

他說，解決方案整合商使用 ROScube，從現成到建立概念證明 (PoC) 部署只需要三個月的時間。他們之所以做得到，是因為他們用了 ROScube 所附的演算法，而非編寫自己的程式。

開發人員還可以獲得 ADLINK 提供的技術支援和疑難排解協助。此外，使用來自同一個公司的軟硬體能夠簡化行動機器人的建造過程，因為所有的部件都能一同順暢運作。

一窺機器人視覺

ROScube 含有 ADLINK Neuron SDK，適用內部溝通以及車輛間的協調，後者對於群體行動機器人應用是不可或缺的。該 SDK 還具備商業版本（相較於開放原始碼版本）的資料分散式服務 (DDS) 中介軟體，確保通訊穩定又即時。另外，它也提供了一系列 QoS 資源、NeuronLib API、UI 介面、機隊管理軟體，並具有 ROS1 和 ROS2 相容性。

開發人員能夠因此獲得額外支援，這是利用開放原始碼社群工具構建的機器人所缺乏的。開發人員唯一需要的技能，就是要會使用常見的程式語言，如 C、C++ 和 Python，且必須熟悉常規的作業系統，如 Linux。他們不必具備深入的機器人知識或專長。

Neuron SDK、ROScube、ROS Starter Kit 和 NeuronBot 支援機器人視覺、物件辨識及訓練所需的 AI 演算法和推論運算平台（圖 1）。

ADLINK 的解決方案支援機器人視覺和物件辨識開發，可用於多種使用案例
圖 1。ADLINK 的解決方案支援機器人視覺和物件辨識開發，可用於多種使用案例。

效能絲毫不少

開發時間較短，並不代表效能或功能會被犧牲。ROScube 可與 Intel® RealSense™ 深度相機、Intel® Movidius™ VPU 神經運算引擎等技術搭配。

RealSense 相機可以讓自主行動機器人運算顏色及距離資訊，從而進行定位和導航。這點非常重要，因為此類機器人必須能夠計劃、執行和更改其路線，避免與移動中和靜止的物體相撞。

Movidius 中的 AI 演算法資料庫支援多種 AI 架構和神經網路，讓行動機器人可以學習並辨識物件和人臉。這兩項技能都非常重樣，會影響物品運送以及機器人與物品（包括其他機器人）何人之金的互動。

多部行動機器人與其他設備之間的即時通訊也可以透過 ROScube 控制器完成，控制器根據使用者選擇，可配有 Intel® Xeon® 或 Intel® Core™ 處理器，並有多種 I/O 連接埠。通過這種方式，使用 ROScube 構建的自主行動機器人可以使用電腦視覺來參與各種應用場景。

由於 ROScube 與 ROS1 和 ROS2 相容，它可以讓企業開發出最適合其需求的行動機器人類型。無論如何，這個解決方案都能縮短機器人編程時間、降低成本和提升效能。

數位看板能促進工作場所溝通

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有一間業界領先的全球供應鏈公司，旗下共有超過 7500 個員工、遍佈 45 個國家。這間公司因此難以與員工維持穩定且有力的關係。隨著業務需求成長，這間公司陳舊的溝通方法（結合使用書面、電子郵件、內部網絡、電子顯示器）不再能滿足公司需求。

特別是，公司無法聯絡倉庫員工，因為這群員工沒有電腦，更無法使用電子郵件和內部網絡。而公司現有的顯示器平台各不相同，因此想管理並維持一個統一的通訊系統相當困難。公司不僅無法分享內容，還時常得要一件事做兩次。

公司的領導層發現，數位看板是正確的解決方案，能夠帶動員工交流，並創造出包容的氛圍，不論在世界何處、不論是在倉庫還是鋪著地毯的辦公室，都能被包進來。

但是，要使用這個解決方案，必須有動態、方便創作且可快速部署的內容。此方案也需要一個容易操作、容易使用的數位看板系統，可以「設定完就不用操心」，但同時也讓全球人員都能一同合作、參與溝通。這間公司發現，L Squared Digital Signage 提供的 L Squared Hub 解決方案能滿足他們的需求（圖 1）。

L Squared 的數位顯示系統部署於世界各地
圖 1。L Squared 的數位顯示系統部署於世界各地。

數位看板平台提升了倉庫安全，並讓解決方案可以在不同部門及國家廣泛推出，這些結果讓公司管理層非常印象深刻。

「他們在加拿大各地部署系統後，便發現這是一個非常強大的平台，可用於企業的許多不同層面」，L Squared CEO Ratnavel Gajendra 表示。「很快的，這個系統便成為了一個銷售工具。不同國家的銷售小組透過系統分享他們的成功經驗，從而激勵整個銷售團隊。」

第一週內，公司發現分享銷售成功故事可以帶來成果，不僅提升了團隊士氣，也讓負責的 IT 主管獲得讚賞。

內容與工作流程協調

這間公司希望可以集中控制，但又希望能讓多階級的創作者使用同一個網絡、互不干擾。內容和工作流程權限分為三級：全球、區域、地方。這讓不同管理員可以存取控制，同時在系統上可以共存。

「使用者可以叫系統在特定時間顯示特定內容，並根據群組或標籤來指定位置。」Gajendra 表示。「這些時程表基本上會涵蓋顯示內容、時間和地點。系統接收到時程表後，會處理各種衝突、內容重疊等等。」

內容創作是透過一個創新的使用者介面來完成的。該介面支援拖放功能，行銷人員和負責溝通的主管因此不必擔心需要使用困難的技術。用戶可以將來自各種來源的內容帶入資料庫中，包括基本圖像、串流影片，以及現有的第三方資料源，如天氣，新聞和社群媒體信息。

下一階段則是需要整合特定的企業資料，如呼叫中心、ERP 和企業情報儀表板。一旦內容進入資料庫後，使用者不僅可以將它發送到任何數位顯示器，還可以指定在螢幕上的特定區域顯示。

具有全球足跡的數位看板

由於公司的業務涉及多個國家、時區和語言，該公司受益於這款現成的解決方案，而解決方案也根據公司全球各地的辦公室進行了本地化。L Squared Hub 滿足了核心需求：

  • 單一平台根據全球狀況進行本地化，開箱即可部署
  • 簡單的內容創作工具，並與常見的工作場軟體整合
  • 數位看牌播放器自動更新來自各部門的相關內容
  • 總部到個別國家的連線式內容分享
  • 可擴充，且支援數千個節點

該系統提供了多種安全級別，例如端到端加密、混合代管模型、以規則為基礎的調度、根據角色決定權限等。「安全性非常重要，對於大型企業尤為如此。因為，每次您將設備添加到客戶的網絡時，就有可能損害整個網絡。」Gajendra 表示。

L Squared 利用 Azure 平台建立了一個私人代管環境。有了 Azure 同級最佳的安全功能，IT 團隊對這項技術有所瞭解並感到安心（圖 2）

L Squared 數位看板解決方案提供多級別安全性和自動軟體更新
圖 2。L Squared 數位看板解決方案提供了多級別安全性和自動軟體更新。

持續成功

不管是邊緣還是雲端還是兩者之間，此系統旨在讓 IT 團隊的工作變得更加輕鬆。因為這些媒體播放器在 Intel​​​®​​​ 硬體上執行 ​Windows 10，實際上就像支援網絡上其他的個人電腦一樣。

「我們可以提供在世界各地都能穩定運作的裝置。」Gajendra 說。「我們發現， 沒有哪個解決方案比得上 Intel 技術。」

工業級硬體加上智慧型網絡架構，創造了一個統一且配置相同的平台，在全球範圍內皆可部署。預先安裝的媒體播放器軟體帶來即插即用的體驗。

更棒的是，L Squared 提供管理服務，例如項目管理、軟體維護和內容支援，為公司的持續成功奠定基礎。

結果如何？由於交流度和員工滿意度有所提升，該公司正在逐步替換其在各地過時的系統。原本這個系統僅部署在加拿大，現在已經擴展到美國、英國、德國、法國、杜拜和其他國家－而且還有更多國家正在準備中。有了專為全球團隊設計的集中式平台，公司獲得了財務上的回報，系統運營成本降低了30％。

數位顯示的未來無比明亮。您的企業準備好了嗎？

即時分析有助於未來道路發展

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全市交通複雜，正將現有的交通管理系統推向極限。過時的基礎架構基於專有的單用途子系統，因此獲取、操作與維護成本不貲。而目前的道路並沒有為自動駕駛汽車的未來做好準備。

參加 SPaT 挑戰賽，該計畫鼓勵城市和各州對新的交通管理技術進行投資，以減少道路事故、提高安全性並協助管理自動駕駛汽車。為達成此目標，需要使用標準的訊息傳遞與通訊協定來部署。

佛羅里達州是勇於面對挑戰的一州。佛羅里達州交通部和橘郡與 Cisco 合作開發了行人防撞系統，以支援該計畫要求和其他更多要求。目前，該系統已成功部署在交通擁擠和行人安全成為重要問題的繁忙十字路口。

該系統亦更新數位道路標牌並提供天氣狀況警告。如果確實發生事故，可將重要資訊傳送給第一回應者。整體設計透過將先進技術整合到現有道路基礎設施中來降低營運成本。它也保留了與自動照明燈、出入口和其他傳統路邊裝置的相容性。

橘郡 SPaT 的部署基於 Cisco Roadway 解決方案，該解決方案旨在保護和連接智慧交通系統。它使車輛、道路、旅行者和交通管理中心能夠彼此即時通訊。城市和運輸機構可以簡化作業，而不必替換現有的基礎設施。

路邊即時分析

Cisco 解決方案的核心是其 Industrial Compute 3000，這是部署在十字路口交通櫃中的高效能邊緣電腦。該系統搭載 Intel® 處理器與 Cisco Kinetic 應用平台，該系統弭合了傳統與現代交通控制裝置之間的差距（圖 1）。

行人安全是實際使用的 Cisco 道路解決方案的一個例子。
圖 1。行人安全是實際使用的 Cisco 道路解決方案的一個範例。

Cisco 運輸架構師 Mark Knellinger 表示：「我們的資料涵蓋交通號誌、控制器、天氣到連線車輛的所有內容。將其融合為一款新的應用程式。這項整合有助於我們的客戶提供下一代基礎設施到車輛的通訊解決方案。」

該解決方案的特點是，它如何像在實體連接裝置一樣快速發布對象位置。透過使用 LiDAR（燈光偵測與測距）和視訊，十字路口會關注行人行動。建立「人身安全訊息」，並為所追蹤的每個行人每秒傳送 10 次訊息。

因此，車輛無需感應器便能得知行人的位置。例如，如果車輛離十字路口太遠或被其他車輛擋住，它仍可得知這些行人的位置。

Knellinger 表示：「我們透過連接交通控制器和傳統裝置（例如號誌和標誌）來保護行人安全。我們亦提供自動駕駛汽車無法自行取得的資料來實現新一代連接能力。」

但是，如果沒有邊緣的高效能運算，就無法完成這種即時分析。例如，僅 LiDAR 系統每秒就能擷取 300 MB，如果交通櫃中未處理該資料，則該系統將無法即時回應。事實上，Cisco 符合安全應用的國家標準，要求偵測到發出通知的時間必須在 20 毫秒以內的時間。

即時分析的基礎元件

Kinetic 軟體可以從數百種通訊協定和不同介面類型中獲取、篩選和標準化資料。無論部署了何種感應器，始終可以在邊緣執行應用程式（圖 2）。

即時資料處理的五個元件。
圖 2。即時資料處理的五個元件。

智慧道路系統的一項重大挑戰是，幾乎每個物聯網感應器都會以不同的格式發布資訊，進而導致資料碎片化。Kinetic 軟體會在獲取資料時對其規範化，這表示在網路邊緣實施客戶模型。

Knellinger 表示：「無論供應商為何，我們都可以透過規範行人位置的視訊分析或不同的 LiDAR 系統類型，來分發行人偵測之類的邊緣應用程式。這就是 Intel 技術的用武之地；解決了高速資料傳輸的獨特需求。」

另一項具有挑戰性的資料管理功能是每秒獲取數百萬條訊息。篩選原則允許適合應用程式需求的定制資料模型。Knellinger 舉了一個例子：「道路基礎設施營運商接收的連線車輛資料，約 80% 是重複的封包。我們透過軟體在邊緣對重複的封包進行重複資料刪除和篩選。」

連線車輛的物聯網

連線的道路解決方案不僅解決了行人安全挑戰，也可協助運輸組織奠定廣泛的改善基礎，從減少道路壅塞到改善空氣品質法規合規性。並期待更進階的應用，畢竟它為連線自動駕駛汽車的到來奠定了基礎。

無須從頭開始，物聯網開發套件是您的好幫手

Posted on by Pete Berta

除了傳統感應、閉路與控制工作，工業物聯網邊緣裝置正逐漸整合更多的智慧、網路與安全功能。這樣一來，工作負載合併便越來越像必需品，而非奢侈品。多項功能結合為單一系統後，整體元件成本、耗電、硬體佔用面積、纜線及其他資本與營運成本隨之減少。

雖然對一般使用者而言，好處顯而易見；但是對於期望迅速大規模開發工作負載合併裝置的 OEM 和系統整合商而言，優點又是什麼呢？工程團隊建立這類系統的原型時，必須先單獨建置各個子系統，再將那些個別獨立的設計，整合至一個統一的工作負載合併架構。

建立工作負載合併原型的問題

以掃描自動化生產線上瑕疵品的工業視覺系統為例。這類系統目前使用神經網路演算法來搜尋生產缺陷。系統也支援乙太網路 TSN 這類適合 IT 的固定通訊技術，因此需要先進的內建安全性。此外，如果偵測到生產異常情況，系統也必須以微秒為單位，發送控制信號給驅動自動化生產線的 PLC。

就開發初期而言，這意味著投資一系列支援各項期望工作的目標設備，就和傳統系統架構的投資方式一樣。

Congatec 的行銷總監 Christian Eder 表示：「如果採取傳統方式，運動控制部分就是透過乙太網路從將 PLC 從盒中連接至開關」。「接著，當然就是備妥雲端連接器，通常是負責處理與人工智慧攝影機這類外部應用程式安全通訊的另一個盒子。」（圖 1）

圖 1.建立傳統內嵌式系統原型的方式，需要先微調多項功能，然後才能進展到工作負載合併設計。(資料來源：congatec)
圖 1.建立傳統內嵌式系統原型的方式，需要先微調多項功能，然後才能進展到工作負載合併設計。(資料來源：congatec)

將所有東西整合至單一盒子的方式需要稍快的 CPU，相較之下，光是硬體成本就有可能高出一倍。另外，為了確保各種元件能在最終系統順利運作，工程設計可能也必須耗費大把的時間進行軟體整合。

物聯網開發套件能減少工作量

為了解決這些設計的系統整合落差，congatec 在 2019 年嵌入式技術應用展推出了工作負載合併概念驗證 (PoC) (影片 1)。一年左右後，該公司與 Intel® 合夥，將 PoC 打造為 OEM 和系統整合商適用的現成 Workload Consolidation Starter Set (工作負載合併入門組)。

影片 1. congatec 的工作負載合併 PoC 將即時控制、電腦視覺和雲端連線能力結合於單一裝置。(資料來源：嵌入式運算設計)

如圖 2 所示，工作負載合併套件搭載 congatec Conga-TS370 COM Express Type 6 主機板，其中配備了六核心 Intel® Xeon® 處理器。這些核心獨立存在，使用即時系統的即時內嵌式 Hypervisor，讓 congatec 套件得以合併透過虛擬乙太網路連線的三個獨立子系統：機器視覺—Ubuntu Linux 型視覺系統使用四個核心，但是整合了 Basler 工業 USB 攝影機與 ReFLEX CES 的 Arria® 10 FPGA 加速卡。使用 Intel® OpenVINO™ 工具組開發的電腦視覺演算法，執行於桌面作業系統。

雲端連線—另外一個核心會執行 EdgeOS，也就是擁有套件實體乙太網路埠且支援 MQTT 這類企業連線能力的小型 Linux 實作。它也提供安全閘道功能，負責擔任其他子系統與外界的防火牆。

即時控制—最後一個核心執行的是即時 Linux 作業系統，負責管理系統的控制型工作，功能與 PLC 相似。從套件是透過 USB 與伺服驅動單擺連結這件事就看得出來。

圖 2.工作負載合併讓工業物聯網邊緣裝置，能夠在同一個硬體支援多項 IT 與 OT 功能。(資料來源：congatec)
圖 2。工作負載合併讓工業物聯網邊緣裝置，能夠在同一個硬體支援多項 IT 與 OT 功能。(資料來源：congatec)

Workload Consolidation Starter Set 出廠時就已預先配置 Hypervisor、載入作業系統，並且能存取網路堆疊與 OpenVINO 人工智慧程式庫。對於期待簡化強大工業物聯網邊緣解決方案設計的組織來說，這種合併方式不僅降低開發成本，更縮短了上市時間。

Eder 表示：「每樣東西都整合於單一平台當然較易於維護。」「完整的環境已設置妥當。您可以立即著手，最佳化應用程式的特定詳細資訊。」

「無須從頭開始。從 90% 開始，最佳化剩餘的 10%，」他補充道。

嵌入式系統原型的最後一哩路

電子系統的價值逐漸轉向應用程式軟體與服務，因此技術重複使用對於任何設計深度嵌入的部分至關重要。Workload Consolidation Starter Set 簡化了基礎技術的複雜度，並讓物聯網工程設計組織專注於核心附加功能，無須擔心日後複雜的軟體整合。

顯然套件出廠時並未針對各種可能的使用案例最佳化，但是 congatec 等公司的工程設計服務能夠修改硬體和軟體子系統，以確保達成最終設計目標。

工作負載合併解決方案現在可為您完成 90% 的成品。您在最後一哩路會怎麼做呢？

機器視覺應用程式的快速成功之道

Posted on by Pete Berta

隨著製造商將全球工廠多達 65% 的預算投入物聯網計劃，企業領導者想瞭解能如何將投資報酬率最大化。例如，營運收益是否可以彌補從頭開發具有電腦視覺之解決方案的成本？是否存在更具成本效益的技術，可以達到相同的目標？

有了機器視覺開發套件，製造商與系統整合商便更能負擔投注機器視覺與人工智慧 (AI) 的成本。要怎麼做到？可透過建立概念驗證 (PoC) 或針對特定工廠使用案例，量身打造完整開發的解決方案來讓他們迅速著手。

例如，使用此類套件進行部署可協助製造商大大減少生產線的浪費，並能在緊迫的時間內生產更多符合規格的產品。JWIPC 之類的公司已投資打造此類型的開發工具，並部署在各種製造廠區。

人工智慧就緒以進行品質控制

渝美壓鑄廠正在使用基於 JWIPC AI Ready Vision Kit for Smart Manufacturing 打造的自動缺陷偵測解決方案。與手動檢查相比，這項解決方案使該公司的品質控制流程準確性提升 20%。製造商可發現的缺陷包括零件或模具內殘留的過多鋁金屬，以及鑄件的裂痕與翹曲 (圖 1)。

JWIPC 套件為系統整合商提升了打造電腦視覺解決方案的能力
圖 1。JWIPC 套件可協助系統整合商打造電腦視覺解決方案。

為了獲得這些成果，渝美的開發夥伴開始使用套件中提供的軟硬體。其中包括資料擷取與分析軟體，以及 Intel® Industrial Edge Insights 與 Intel® OpenVINO™ 工具組。這種結合協助開發團隊加速建立專為解決壓鑄工廠缺陷偵測需求而設計的演算法。

JWIPC 物聯網事業單位總經理劉迪科表示：「面對如此眾多不同的工業應用情境與要求，製造商需要大量資料與時間來訓練演算法。我們的套件提供基本功能，可協助廠商在更短的時間內輕鬆開發與部署機器視覺解決方案。」

透過集裝箱化，智慧製造套件可為不同類型的工廠與使用案例整合視覺軟體應用程式。這樣降低了完成資料儲存、資料分析以及與公共雲端或製造執行系統接合的複雜性。

JWIPC 產品提供了完整的堆疊，其中包括工業閘道和可選的攝影機與感應器，以開箱即用的方式開發有效的 PoC 或生產就緒解決方案。此外，透過許多在 Ubuntu 作業系統上執行的機器視覺應用程式，該作業系統已整合到套件中。

如此一來，系統整合商便可使用 Docker 來移植應用程式，其有助於進一步加速開發週期。Docker 也和其他作業系統相容，進而減少了其他編碼的需求。這些和其他功能（如圖2所示）均已合併到套件中。

軟體堆疊與硬體減少了開發機器視覺解決方案所需的時間。
圖 2。軟體堆疊與硬體減少了開發機器視覺解決方案所需的時間。

最佳化系統

在降低成本的同時提升電腦視覺解決方案效能，必需整合多種功能。這些功能包括視訊擷取與處理、工業通訊與控制、資料分析、資料儲存以及雲端上傳。如果在多部裝置上執行此類流程，則該解決方案將導致成本增加與延遲，進而導致即時效能喪失。為了避免這些問題，JWIPC 可支援在高效能 Intel® Xeon® 或 Intel® Core™處理器上執行多個工作負載。這些選項可以降低成本、確保即時效能，並減少維護工作負載。

整個製造業對工業機器視覺解決方案的需求預計將快速增長。然而，許多工程師與系統整合商缺乏開發 PoC 所需的時間與專業知識，更不用說全面的端對端解決方案了。這可能表示會錯失參與物聯網市場擴展的機會。

但是，隨著 JWIPC 等公司開發機器視覺平台簡化自動缺陷偵測等解決方案的開發過程，便能克服進入壁壘的難關。透過減少將機器學習引進工廠所需的時間與精力，系統整合商可把這些類型的專案變得更輕鬆、更可預測且更有利可圖。

有了邊緣人工智慧，未來的無人商店現已問世

Posted on by Pete Berta

零售顧客希望速戰速決。諸多零售商的想法與顧客不謀而合。

為了加速購買速度，便利商店、速食餐廳，以及其他快速服務設施，紛紛採用自助式自動服務機與自助式結帳櫃台。雖然這些解決方案比傳統結帳隊伍便利有效率，但依舊需要工作人員協助顧客，而且比較容易遭竊。

無人商店能完全免除結帳的步驟，改變現況 (影片 1)。

影片 1。無人商店利用人工智慧與行動應用程式技術向顧客收費。(資料來源：Cloudpick)

Cloudpick 執行長 Jeff Feng 博士表示：「在這種全新型態的商店，我們要求顧客在進入商店前，先在行動應用程式註冊。」「下載應用程式後，新增付款方式即可，就和 Uber 的使用方式一樣。註冊後，他們進入商店、挑選商品，然後離開。這種結帳方式快速又省事。」

支援人工智慧的商店

Cloudpick 推出的無人商店等自動結帳解決方案，屬於端到端技術的安裝，與傳統購物體驗相似。人工智慧、電腦視覺、深度學習與邊緣運算結合之後，註冊的顧客挑好多種產品後直接離開即可。

運作方式如下：

  • 應用程式提供 QR 碼給顧客，以便他們進入商店入口。
  • 這個 QR 碼隨即為店內的每位顧客建立和虛擬購物車的關聯。
  • 視覺系統會使用深度學習演算法辨識挑選的商品，然後將商品加入購物車。
  • 如果顧客將某樣商品放回架上，系統隨即會將它從購物車移除。
  • 結帳時，邊緣運算平台會與這批資料建立關聯，然後將資料即時傳送至雲端帳務平台。

無人商店能追蹤逾 30 名顧客，以及他們在大約 1,000 平方英尺範圍內的行動 (圖 1)。

Cloudpick 無人商店利用邊緣運算即時執行交易。(資料來源：Cloudpick)
圖 1。Cloudpick 無人商店利用邊緣運算即時執行交易。(資料來源：Cloudpick)

實體零售的虛擬實境

Cloudpick 無人商店同時採用各種類型的人工智慧，以確保正確無誤。

首先，或許是最顯而易見的部分，就是辨識店內各項商品的影像辨識演算法。每種 SKU 的影像在訓練資料庫中都有標籤，然後利用 Intel® OpenVINO™ 工具組將產生的演算法部署到 Cloudpick 視覺系統。

另一方面，系統會以視覺方式呈現零售空間 內的每東西 (包括顧客)，然後應用手勢識別演算法判斷消費者是挑選還是放回某樣商品。這些演算法也能辨識行為，諸如走路、起身、蹲下或跑步，有助於區別顧客。

Feng 表示：「視覺系統的智慧足以重新建立店內的每樣東西。」「系統基本上將每個人重新建立為實體，讓我們能夠辨別顧客。顧客在店內的期間，我們也才能區別顧客。」

由於這些工作負載多半在第 8 代或第 9 代 Intel® 酷睿™ 處理器邊緣運算平台執行，因此 Cloudpick 能大幅減少傳送至雲端的資料量。另外，由於追蹤無人商店環境虛擬轉譯內，個人僅使用 QR 碼這項資訊，因此顧客的隱私權有保障。

「使用行動應用程式註冊時，我們唯一獲得的資訊就是 QR 碼。我們無法識別顧客的身分。」Feng 表示。「我們只知道顧客進入了商店，而且對方有個人付款資訊。如此而已。」

建立數位品牌忠誠度

對消費者來說，無人商店顯而易見的賣點在於速度和使用的便利性。那麼店主的好處是什麼？表面上看來，零售商可以利用人工智慧與邊緣運算補強員工，降低作業成本。既然這些技術不需要吃飯、睡覺或渡假，商店當然可以全年無休。

深入瞭解後會發現，快速服務零售商獲得的不僅是表面上的好處而已。由於消費者在購物前就先註冊，因此他們會自動成為該店的數位會員。

「因此現今的商主能與顧客交換訊息，而且不僅限於顧客在店內的時間而已。」Feng 表示。「行動應用程式讓零售商得以創新，例如針對不同顧客提供量身打造的行銷和折價券。」

更快也更有智慧的零售方式

展望未來，以無人空間為中心、更有智慧的自動化社會就近在眼前。請試想一下，你走入多功能環境之後，從數位招牌的菜單挑選午餐。你同時在菜單上選取了「支付水電費帳單」的選項，接著走向其他地方。

在食物烹調過程中，你購買食品雜貨清單中的商品。食物配送者 (無論是否為人類) 找到你，然後幫你將午餐放在附近的餐桌上。接著，你提著食品雜貨，從出口走向火車站。

你的帳單已繳、午餐已買好、食品雜貨已經從帳戶扣款，而且數位火車票也已拿在手上了。拜迅速的人工智慧創新、電腦視覺和強大的邊緣運算所賜，這個省事的未來其實近在咫尺。

互動式數位顯示讓所有產品都能將故事娓娓道來

Posted on by Pete Berta

即使電子商務與線上購物在全球零售業展現強大的影響力，但報導中聲稱實體商店購物已走向盡頭，誠如馬克吐溫所言：「實在是過份誇大了。」

事實上，對於那些習慣選擇幾乎沒有任何限制的線上購物模式的客戶來說，前往實體零售商店購物有時候聽起來格外刺耳。

  • 「抱歉，沒有你的尺寸了。」
  • 「早上剛賣掉最後一件。」
  • 「我們沒有紅色的，要不要試試藍色的？」

這樣的情形現在要改變了。最新技術讓零售商可以提供他們無法在單一店鋪中供應的選擇與選項 ；同時提供客戶獨一無二的購物體驗。

現今，聰明的實體零售商正利用包括即時分析、數位顯示、擴增實境和電腦視覺等一系列技術來創造有趣、獨特的零售購物體驗。這些解決方案可消弭線上購物與商店購物之間的鴻溝，創造出能建立品牌價值、吸引客戶注意與提升購買力的全通路體驗；某些情況下，還可使銷售額提升高達 130%。

運用數位顯示展現「實體感受」的體驗

Perch 是參與產品行銷第一線的公司，許多零售業者已採用他們的「實體感受」數位行銷解決方案。

該公司的互動式零售顯示解決方案是圍繞在一個簡單的概念上所建立的，Perch 執行長 Trevor Sumner 說：「如果我可以在網路上點選某項產品就能取得更多資訊，為什麼在實體商店就沒辦法做到呢？」

他又接著說：「我們能做的是想出一個兩全其美的辦法。87% 的人開始在線上購買產品是因為線上購物有消費者的評分、評論和影片等內容可參考。而客戶在具備 Perch 解決方案的實體商店挑選商品的體驗就如同在線上『按一下』商品的體驗一般，當他們拿起商品，所有的互動式媒體資訊和內容唾手可得、彈指可見。」

奢華時尚品牌 Kate Spade 與 Perch 合作，將實體商店體驗與其線上呈現方式結合，推出一系列名為「Make it Mine」的自訂款包袋。

消費者可以在線上選擇一個基本款包包，然後自己選擇袋蓋、背帶與鎖扣，創造出具有個人特色的包包。Perch 和 Kate Spade 將這樣的購物模式引進零售商店，為客戶提供「無盡選貨」的體驗，將無限制選擇商品的興奮感與商店購物的即時體驗相結合。

在 Kate Spade 商店裡，客戶可挑選一個手提包，互動式顯示系統就會載入選配程式，為客戶呈現所有可選的配件選項。條紋款？波卡圓點？金屬感豹紋印花？是！全部都有。要不要有背帶？還沒結束哦！Sumner 表示：「消費者還可以看到他們選擇的三種不同袋蓋和三種不同背帶能提供的九種不同包包組合。所以，可銷售的包包款式不只一種，大幅增加銷售潛力。」(影片 1)

https://www.youtube.com/watch?v=dhDQx4XHHhE&feature=youtu.be

影片 1。Kate Speed 客戶擁有無限客製化的可能。

運用人工智慧提供個人化的推薦

梅西百貨和其他包括 Jo Malone、MAC、Sephora、CoverGirl 和 Bumble 等零售商也採用 Perch 平台創造出具有新鮮感的全新購物體驗。

梅西百貨的香水吧台就按香味 — 花香、淡香、柑橘香、辛香、香氛、木香（而不是品牌）來分類香水。Sumner 表示：「梅西百貨體認到實體商店的銷售方式與客戶想要的購物方式不同，所以，現在客戶會先回答一份小問卷，然後將他們歸類並推薦他們適合的香水類別，客戶可以先從花香櫃位開始嘗試，然後再試聞其他香水。客戶選擇的香水會決定他們可獲得什麼樣的多媒體內容或體驗。他們可以觀看影片、閱讀評論並瞭解每一項商品的相關資訊； 一切取決於他們的選擇。」

這對消費者和品牌商來說是雙贏的模式。消費者可以瞭解所有的香水中哪一些適合他們；而品牌商可以展現他們的互動式媒體資產，進而宣傳他們的商品。

梅西百貨之後還整合了無縫接軌的結帳體驗，將他們的全通路購物體驗提升到全新境界。這表示消費者可以存取梅西百貨的網站與應用程式，透過線上下單的方式購買他們正在挑選的商品，然後送貨到府；或者採用梅西百貨無收銀台的結帳方式進行付款，然後帶著他們的新購商品離開。

客戶適用的互動式媒體，品牌適用的富數據

Perch 幫助品牌商提供的前端體驗足以比擬他們對後端處理、即時零售分析和客戶行為及轉變的見解 (圖 1)。

互動式顯示數位平台
圖 1。互動式顯示數位平台。

Sumner 表示：「我們可以追蹤消費者過去一段時間的消費行為，以便品牌商可以查看廣告活動、創意、商店位置和各區績效等。品牌商可輕鬆取得消費資料，包括消費者最常挑選的商品有哪些、客戶總共花費多少時間、哪些商品的銷售量最好等。」

Perch 藉由 Intel® NUC 和 Intel® RealSense™ 技術，以合理的價格提供創新且身歷其境的解決方案，可輕鬆擴充。

Sumner 解釋說：「我們使用電腦視覺技術來瞭解客戶所觸摸的商品為何，這些技術有高度複雜的演算法，當消費者『喚醒』顯示器並啟動行銷應用程式時，我們可以播放影片、執行選配程式、呈現擴增實境體驗。擁有 Intel® 的整合式堆疊系統與可靠的播放器至關重要。零售業是一種非常複雜的環境；我們需要堅實耐用且經得起考驗的解決方案，所以我們非常高興能採用 Intel 架構作為我們的平台基礎。」

自助服務機的 AI 建構模塊

Posted on by Pete Berta

為了滿足客戶的喜好變化，許多企業必須使用人工智慧 (AI)、電腦視覺和深度學習等解決方案。特定開發人員面臨的挑戰？開發過程過於漫長且複雜，而對於其他開發人員而言，如何在缺乏多年 AI 開發經驗下建立解決方法是最大的的阻礙。

透過現有的 API 程式庫、機器學習演算法，以及其他可加快產品上市時間並簡化高效能 AI 解決方案開發程序的軟體，便能有效克服這些問題。例如，透過附加在現有的工作，meldCX 僅花八個星期就替澳洲郵政建立自助服務機的概念驗證 (POC)。(圖 1)

meldCX 解決方案能簡化自助郵政服務，並提供零售分析。
圖 1。meldCX 解決方案能簡化自助郵政服務，並提供零售分析。

澳洲郵政深知運送包裹所產生的利潤遠大於寄送信件，但他們的客戶討厭花時間排隊等待包裹秤重、保險、再寄送。因此他們需要簡化流程的自助服務解決方案。

有鑑於此，歐洲郵政要求 meldCX 開發一種解決方案，讓客戶能在 120 秒內完成下列工作。

  • 掃瞄並偵測包裹類型與資訊
  • 自動測量包裹大小與重量
  • 讀取手寫資訊，並轉換為運送資料
  • 驗證寄件者身分、收件者地址與運送成本

澳洲郵政還指明其他幾項需求。例如，減少手動輸入資料的工作，騰出人力執行更有生產力的活動 — 幾乎每個零售商都希望達成的目標。

此外，開發團隊必須納入其他通用功能，其為各種電腦視覺專案中的標準功能。開發人員現在可以完整使用 meldCX 的功能，並將其應用於自己的解決方案中。其中包括以下功能：

  • 確保前端輸入乾淨的資料，避免後端發生資料準確性的問題
  • 加速企業流程
  • 減少摩擦，並為所有利害關係人提供更多價值

以先前的 AI 專案為建構基礎

這種快速開發模型 (用於建立智慧包裹機) 的基礎，是基於先前 AI 專案上執行的大量 meldCX 工作，以及現有技術所構成。其中包括手寫識別演算法和資料處理模型，此外還有 meldCX 企業規則。人工智慧開發人員能運用此功能，將其重複用於自己的專案。

在新配置中使用此類技術 (解決南轅北轍的部門中產生的各種案例和挑戰)，使其他專案能從根本上縮短開發時間。

meldCX 執行長 Stephen Borg 表示：「上次專案所帶來的真正改變是：讓我們有機會收集所學的資訊，然後應用於此專案中。我們因此能在八週內完成從收件到交付的工作，而先前的 AI 專案則花了一年以上的時間。」

除了重複使用演算法之外，開發團隊也加入了許多熟悉的 AI 技術，包括 Intel® RealSense™ 攝影機、Intel® OpenVINO™ 工具包，以及 Intel® Movidius™ Neural Compute Stick。

「最新的 OpenVINO 能協助我們透過可用硬體資源最佳化模型，」Borg 表示。「同時我們也在卸載某些可能會降低 Movidius 使用者體驗的模型。」

成果？概念 SALi (影片 1)。

影片 1。包裹處理與交付的自助服務機。

準確性訓練

meldCX 團隊發現該解決方案無需透過 Google 的手寫偵測與辨識 API 來擷取完整地址。相反地，該解決方案可以使用部分地址作為識別碼，讓 Intel​® 機器學習模型指派信心水準以補齊地址。部分內容包括地址、信箱號碼、街名、城市、鎮、州、區域和郵遞區號。當解決方案回傳多個可能地址時，只會要求客戶選擇他們想要的地址。

團隊另外也發現，Google 地圖等資料庫中包含的地址無法完全作為郵件交付地址使用。就像其他郵政解決方案曾經嘗試的那樣，他們無法僅依靠 Google 來處理此部分的流程。

meldCX 解決方案會利用澳洲郵政地址 API 來驗證地址，並從建立貨單到交付徹底追蹤包裹，幫助郵政服務提升資料庫的準確性。這使郵政服務能進一步驗證其地址系統，並進行更正。當不同城市使用類似的街道名稱 (例如 Talbot Road 和 Talbot Terrace)，尤其是在同一郵遞區號內時，此功能通常能發揮效用。

執行多種不同使用案例的開發人員可能會發現此案例的異常狀況，進而訓練其資料模型以進行更正。

快速開發，與時俱進

零售業將電腦視覺視為必要技術，因為它能使企業在降低成本並提高效率的同時，滿足客戶需求。妥善利用 meldCX 建構模塊並簡化模型，讓開發人員花較短的時間建立解決方案，進而提供令人期待的全新商機。

AI 推動鐵路物聯網 (Internet of Trains)

Posted on by Pete Berta

將近兩百年來，火車是人員和貨物進行遠距離移動的主要工具。儘管火車和軌道技術都有顯著的提升，卻仍然存在著一些根本挑戰。

  • A 點與 B 點間，火車是否準時？為什麼為準時或不準時？
  • 列車路線上是否有會影響交通的問題？
  • 預防人為錯誤最好的方法為何？

科技在解答這些問題時扮演了非常重要的角色。基礎設施、設備與網路架構方面的投資使得貨運鐵路系統變得比以往更有效率。

系統當中含有數不清的裝置，可測量速度、震動、遙測、煞車等等。這些裝置對於營運商來說，代表著龐大的機會。火車系統若能有即時可見度，那麼，人們便可以更快的做出決定，並在問題出現之前就先行預測。

但即使鐵路系統創造了充足的資料，我們仍然面臨著巨大的挑戰。智慧型火車頭配有數百個感應器，每秒可以處理超過十億條指令；如此龐大的資料量遠遠超過傳統企業智慧和分析工具的負荷能力。

還有另一個問題：過去，蒐集火車資料會涉及間歇性的連線、多重老舊系統、資料孤島和批次處理等，且多在火車停到調度場時進行。當資料不可用或其設計無法即時執行時，很難將其轉化為有價值的見解。

邊緣優先才是解答

EdgeLINC 是一個運輸業工業物聯網平台，目前致力於解決裝置和資料連網的問題。EdgeLINC 平台由 Wabtec 旗下的 GE Transportation 開發，支援多種應用，包括可以提供列車位置的列車遙測、健康狀況監測、車上規範與邊緣分析。這些功能可以降低營運成本、改善行車狀況並提高資產利用率。

搭載 Intel® 技術的 EdgeLINC 閘道會被部署在列車上，在資料產生之處即配置強大的分析和邊緣運算能力。Wabtec 的物聯網平台及應用程式負責人 Adebayo Onigbanjo 表示：「我們希望給客戶可採取行動的資訊，讓他們可以即時管理現實狀況並改善工業效能。但是，要在邊緣運行複雜的操作需要龐大的能力與洞察力。」

EdgeLINC 支援的連線裝置包括多種感應器，可測量溫度、液體水平、燃料管理、煞車等。路邊資產會沿途蒐集和匯報各種資訊，如轉轍操作、軌道震動、即時系統故障警示。車上人員可以透過列車上的智慧顯示終端和行動裝置存取資料（圖 1）。

鐵路物聯網配備多種連網感測器和監測器。
圖 1。鐵路物聯網配備多種連線感測器和監測器。

即時資料分析

EdgeLINC 讓企業可以自行選擇哪些資料需在邊緣上立即分析、哪些資料可以傳送到雲端，等待後續處理；這種做法可以降低行動及其他網路成本。邊緣運算的另一大好處，便是它能立即對資料採取行動。對於可能會阻止火車行進之因素（火車頭遙測、煞車、燃料監測、行車警示等）的分析會即時顯示，因為火車一旦停駛，便可能會造成價值百萬的資產遭到閒置（圖 2）。

EdgeLINC 平台可以提供邊緣對雲端的連線能力。
圖 2。EdgeLINC 平台提供邊緣道雲端的連線能力。

由於越來越多感應器資料含有大量圖像，EdgeLINC 閘道背後有 Intel® Movidius™ 視覺處理器和 Intel® OpenVINO™ 工具組支持。這組超低功耗的 VPU 可在裝置和閘道支援效能吃重的任務，尤其適用於預測性維護等影像處理應用。

改善流程，降低成本

EdgeLINC 可以針對所需的解決方案，為客戶量身打造。Onigbanjo 表示：「有一間亞洲鐵路公司需要一個可以在通訊不穩的地區追蹤列車的解決方案。有時候，列車可能會在半路上被停下來，而中央調度員卻不知道車在哪、為什麼會停。調度員必須能和客戶溝通，告訴他們貨物為何延遲，並提供預估抵達時間。」

EdgeLINC 解決方案協助鐵路營運商追蹤列車位置、判斷滯留時間，並可以產生圖表，讓企業可以改善流程、提高客戶滿意度和降低成本。

Onigbanjo 表示：「鐵軌並非鐵路公司所有，所以如果未來鐵路公司發現基礎設施有任何不足，他們可以與軌道業者一同合作。他們可以發現，在特定位置的列車停駛狀況增加了，然後合作解決問題。」

未來的火車

得益於 EdgeLINC 這類解決方案，科技現在扮演著重要的角色，可協助鐵路營運商替未來做準備。例如：

  • 根據邊緣推論模型建立的視訊分析可以協助調度員判斷火車路線上出現的物體體積是否大到足以構成威脅。
  • 自動鐵軌檢查會在列車行經特定路線時捕捉視訊，然後比對不同時段的差異。
  • 專門為因應人為錯誤而設計的主動列車控制系統等新技術的廣泛部署，已協助貨運和客運鐵路營運商改善安全和效率。

究竟未來是否會有智慧型火車？說不定，他們早就存在了。

開放零售計畫 VS 創新的阻礙者

Posted on by Pete Berta

處在 Amazon 的時代，零售商瞭解「數位轉型」的價值與必要性。不過，單一功能的專有系統太過普及，卻阻礙了發展。

Volteo 零售技術供應商物聯網業務開發部副總 George Moakley 表示：「主要運算業務的每一次遽變，您都需將各種要素組合成一套解決方案。」然而，零售商因舊系統不相容而深受其擾，對他們而言，這似乎是道費解的難題。

推動的開放零售計畫 (ORI)，與頂尖技術公司一同努力，將容器化和虛擬機器等雲端原生開發理念帶入實體零售業。這種新方法藉由整合邊緣工作負載來解決協同工作的問題 — 開啟自動化、改善服務和營收成長的新機會。

將零售優勢轉為雲端實例

今日典型的零售優勢商店由各式各樣的硬體所組成，包括：銷售點、販售亭、數位招牌、視訊監控、RFID 庫存追蹤、溫度監控等，每一套硬體都有自己的系統。然而，採用 ORI 的協同工作標準，您可以將這些不同的技術「成分」整合至同一個伺服器中。

要怎麼做到？

讓實體優勢商店看起來更像雲端。以 Linux 為主的系統可以代管混合的虛擬機器和容器 (不論是 Docker、Snaps 或其他工具)，不必為維護或連接個別系統而支付整體的 SaaS 服務費 (圖 1)。此外，儘管伺服器相當昂貴，若在其中執行多套應用程式，費用就相對變得便宜。

「開放零售計畫」提供了一個框架，可將應用程式跨商店部署或在雲端部署。(資料來源：EdgeX Foundry)
圖 1。「開放零售計畫」提供了一個框架，可將應用程式跨商店部署或在雲端部署。(資料來源：EdgeX Foundry)

除了降低成本外，這種整合與系統之間易於交互溝通的特性也帶來了無數的新商機。試想一家必須仰賴員工來確保客戶洗手間有足夠香皂和衛生紙供應的零售商。

採用 RFID 系統可持續監控耗材的供應並自動與配送中心通訊，如同 Intel 開放零售計畫主管 Chris Timmins 所說：「過去需要兩小時處理的工作，現在只要 10 分鐘就完成了，而員工可以回到工作崗位繼續為客戶服務。」

然而，庫存管理只是其中的一部分，零售的各個面向都能獲得改善，包括資產追蹤、庫存擺放位置和全通路策略等。隨著系統之間資料的隨意混合，部署新應用程式變得比以往更加方便，線上體驗和零售實體之間的界線將更加模糊。

Moakley 也說：「在 5 到 10 年內，這個領域將發生重大變化，結果令人期待。」

開放零售計畫的支持者和 RFID

開放零售計畫一直受到許多大公司的支持，包括 Canonical、Dell、HP、SAS、Toshiba 和 VMware。可以肯定的是，這個生態系統提供許多重要技術，但更重要的是協同工作如何開發出更多可能。

對 Moakley 來說，關鍵在於是否將商業問題銘記於心。舉例來說，他過去使用 RFID 技術但感到後悔的一些客戶就說：「我們幾年前就試過，可是沒什麼用。」

Moakley 表示，像這類個案，問題不在技術本身，而是技術如何運用：「如果您要做的，只是在舊東西上添加新的物聯網技術，那麼不但所費不貲，還得承擔相當大的風險，卻無法得到多少效益。」舉例來說，只是將條碼掃描器改成 RFID 掃描器並沒有多大用處。

而今日的零售業很常見的現象：使用單一功能專有技術，本身就是一個問題。它讓零售商變成像 Moakley 所說的：走進「技術的死胡同」，不僅傷財還得承擔風險。

一開始，必須聘請第三方來維護、更新並整合技術與其他系統。「但願您的供應商不會有倒閉的那天」，Moakley 補充道。您不太可能找到與現有硬體相容的附加功能。

但是，隨著 ORI 的出現，零售商可以避免走進技術的死胡同，並以全新的方式使用新技術。放置 RFID 追蹤工具以進行策略思考、即時自動偵測資產動向，以及人工難以比擬的準確率，好處不計其數。

而且不僅如此，優點還包括：加快技術部署、降低維護成本及無縫進行邊緣整合。

投入前先仔細思考

儘管 ORI 取得了長足的進步，Moakley 仍強調在投資任何新技術前，瞭解您想解決的問題才是關鍵。事實上，成功的零售商必須扮演溝通者的角色，讓過去從未自動化的業務流程專員與從未思考過這些流程的 IT 人員彼此公開對話。

而且「千萬別在技術當中迷失了，」Moakley 告誡道。沒錯，零售商不願接受這趟會危及生計的冒險之旅。但若要使其正常運作，他表示：「我們必須談談要如何使用您曾聽過的技術，以嶄新的方式來處理您的商機。」

Chris 說：「這個過程很漫長，並不是翻新或更換就能處理。」Moakley 也說：「並非每一家公司都得立即投入。但每一家公司都應該擬定計畫，制定投入的時程。因為這是未來開展業務的趨勢。」