從停靠到登機 — 機場監視更具智慧

Posted on by Pete Berta

隨著 2017 年全球銷售了9800 萬台網路攝影機及 2900 萬台 HD CCTV 裝置，影像監視系統便成了有正當理由的熱門商品。機場保安管理員對於風險的敏感度日漸提高，並在各項設施之間持續部署大量攝影機。然而，雜亂無章的視訊技術未能提供機場所需的整體保全與安全性。為了真正因應機場保安需求，影像監視解決方案需要兩個強大的技術發展領域：增強成像與人工智慧。創新的攝影機技術可涵蓋的範圍更廣，所需設備更少。紅外線和高光譜影像可辨識通常看不見的物件與個體。遠端控制的平移和傾斜功能可將攝影機聚焦在關注的區域上。熱成像可收集到一般攝影機無法獲取的資訊，因為感測器可錄製人類可見光源以外的資訊。此外，正確的設備選擇與設計可讓每部攝影機的涵蓋範圍更廣。在邊緣及雲端中執行基本辨識和觀察工作的 AI 以往需要人力方可運作。透過將影像轉換為結構化資料，AI 能與其他資料更完整地整合。機場保安涉及多套系統間的協同合作：火警偵測、進出控制、停靠監控、侵入檢測等。為達成所需的安全等級，機場需要可將所有資料匯集的系統，以增強分析與操作備用度。統一標準的先進視訊系統可將影像由獨立運作單元轉換為全方位的解決方案。

結合增強成像與人工智慧

人工智慧與機器視覺可協助自動化視覺內容的分析，加速例行處理。當必須做出關鍵且最終的決策並採取額外行動時，系統便會提醒適當的工作人員，例如鎖定區域或限制進出。「AI 技術在分析、深入瞭解和發掘資料方面扮演重要角色。它可將非結構化的視訊資訊轉換為能簡化流程並節省人員時間的結構化資料」，浙江大華技術股份有限公司機場解決方案經理 Kong Lingxin 表示。「於此同時，AI 技術可提供相較於傳統方法來說更高的準確性。誤報與漏報情形可減少百分之 85 甚至更多，使自動化影像分析得以實行」，他補充說道。AI 和深度學習與先進且強化的影像相結合可建立更安全的全場環境，如此一來：

  • 人工智慧與機器視覺將視覺內容分析自動化。系統可辨識潛在威脅，例如觀察名單上的個人或車輛。
  • 透過結合高畫質 (HD) 視訊攝影機與其他智慧分析功能（例如臉孔辨識和電子護照驗證)），自動化系統可識別乘客。
  • 在不損失任何視覺資訊的情況下，更寬廣的視野使得在許多設定中能使用較少的攝影機。
  • 高畫質、魚眼和全景監視會以更廣的角度涵蓋機場的重要區域，以改善模糊和夜間影像來消除空白區域。

然而需要克服難題。先進的視訊系統需要密集型資料處理。它們必須與舊式系統相容且互通操作。大華的 More Intelligent More Secure for Airport 解決方案做到了這一點，而且超乎預期。

以全場安全性實現智慧管理

關於 AI 如何與先進影像結合以大幅改善整座機場的監視成果，大華的端對端系統就是一個很好的例子。系統的結構可與機場及其延伸週遭環境的實體佈局平行運作，如圖 1 所示。

 圖 1. 大華技術在整座機場實現智慧可見度。影像感測器和其他感測器遍佈機場各個區域，無論是周邊、停車場、行李區、停機坪和跑道、道路或商店均涵蓋在內。該系統可與各式各樣先進的大華攝影機和舊式攝影機搭配運作。從能夠卸下大量影像處理工作開始讓工作人員受惠，讓他們有空執行比起觀看畫面或螢幕更有用的工作。系統可隨設施活動增加而擴展，維持風險管理和確保安全性。技術結合也可以降低安全性方面的總成本，因為許多例行工作皆已自動化。當必須做出關鍵且最終的決策時，系統便會觸發警報，提醒適當的工作人員。系統也可以採取額外行動，例如鎖定區域或限制進出。當機場努力遠離潛在威脅時，透過提供即時分析與動作，整體成果更好、更快且更完整。周邊安全提升加上系統可減少誤報與漏報情形，因此可加強風險管理。

從邊緣到雲端的運算能力

系統提供一套分層式的方法，其中包含攝影機、感測器及用於威脅偵測和與人互動的裝置，然後內層是用於分析與控制的處理器和軟體。在外層，大華的攝影機能配備 180 度攝影鏡頭，涵蓋範圍更廣。全景攝影機可提供 360 度的完整視野。紅外線成像讓攝影鏡頭在完全黑暗的環境下能利用熱能特徵辨識物件，甚至火災。採用 Intel® 技術的邊緣處理可在有限空間中提供運算能力，並允許使用具視覺處理單元的特殊裝備攝影機或 VPU，以執行第一個層級的 AI 影像分析。例如：未經授權的人跨越邊界時，攝影機可以傳遞警報。「我們的系統包含內建在攝影機中的 Intel AI 加速技術。這代表它能有效率地執行深度學習演算法」，Kong Lingxin 說道。「透過後續演算法升級，能夠達到軟體定義視訊 (Software Defined Video)。透過在攝影機端運用 AI 加速，視訊資料邊緣計算便得以實現，且能進而與中央雲端平台整合。完整的雲端邊緣聯合系統架構已實施運作」，他補充說道。網路視訊錄影機同樣採用 Intel 處理器，更接近系統的中心。系統會收集視訊資料以供後續使用，但如有需要也可供串流。除了攝影機和 NVR 提供的存在點之外，停車位和交通偵測感測器、警告按鈕，以及其他智慧型裝置也可傳送必要資料。雲端處理器可執行 Dahua General Surveillance Management 平台和智慧型視訊伺服器 (Intelligent Video Server)。它們提供完整的 AI 深度學習分析與控制。雲端部分與機場內其他系統整合，匯集所有相關資料，提供更適當的威脅評估和反應。隨著機場保安的挑戰增加，強化視訊和 AI 處理的需求會變得更加迫切。如大華技術推出的 More Intelligent More Secure for Airport 這樣的系統可協助組織強化其安全功能，以利更快速有效地克服挑戰，維持旅客、主顧、工作人員及邊遠社區所期盼且應得的安全氛圍。

跨平台人工智慧套件簡化嵌入式視覺

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人工智慧迅速興起，人們亟需新的方法在嵌入式應用程式中部署電腦視覺、深度學習和其他分析功能。開發人員訓練模型時有許多選項，其中有常見的框架如 TensorFlow、MXNet 和 Caffe 可以肩負重任。但是當開發人員要部署該模型時，卻沒有多少選擇。最大的問題之一就是嵌入式硬體與人工智慧工具之間無法搭配。因為人工智慧從高效能的資料中心開始，其工具之設計是以統一、高效能的資源為目標。相反的，嵌入式系統在成本和功率方面有極大限制，而且使用各式各樣的架構，通常包括混用異質的 CPU、GPU、FPGA 和其他處理器。為了在嵌入式系統雜亂的環境中部署人工智慧，開發人員需要專供嵌入式使用、能與各種不同架構搭配的工具。這些工具必須使用現有的嵌入式 API 和框架，發揮最大的便攜性、彈性和延展性。而且那些工具應要產生針對嵌入式設計資源受限之現實進行最佳化的推論引擎。

在邊緣實行深度學習

對於想要嵌入人工智慧功能的開發人員而言，這些挑戰的解決方案可能就是 OpenVINO (Open Visual Inference & Neural network Optimization) 工具組，之前稱為 Intel® Computer Vision SDK。OpenVINO 是一個多平台工具組，可擴充在多個 Intel 視覺產品之間使用，提供適用於 Intel 處理器、Intel 整合式顯示晶片、Intel FPGA 以及 Intel® Movidius™ Neural Compute Stick 的通用 API。OpenVINO 包括電腦視覺、深度學習和渠道最佳化。它以卷積神經網路 (CNN) 為基礎，這是電腦視覺中廣泛用於辨識圖案的模型。該套件也利用現有的框架，包括各種 Intel 電腦視覺程式庫以及 Intel Deep Learning Framework。該套件利用三種 API 廣泛支援各式處理器：Deep Learning Deployment 工具組，以及針對 OpenCV 和 OpenVX 最佳化的功能（圖 1）。

圖 1. Intel® OpenVINO™ 工具組可以橫跨多個混雜的異質處理器，迅速開發和部署深度學習演算法。(資料來源：Intel)

藉由這樣廣泛的支援，再加上 Windows 和 Linux 作業系統，開發人員可以使用最佳化的硬體架構組合讓嵌入式系統也享有深度學習推論。

智慧開發

使用 OpenVINO 的第一步就是訓練模型。該工具組包括許多可以實行訓練的雲端型框架，包括 Caffe、TensorFlow 或 MXNet。Intel 亦有本身的開放原始碼深度學習框架，稱為 neonTM。下一步是把完成訓練的模型匯入 OpenVINO Deep Learning Deployment 工具組中，此工具組主要由 Run Model Optimizer 和推論引擎組成（還是圖 1）。Optimizer 是使用 Python 撰寫的指令行工具，可匯入完成訓練的模型並執行分析和調整，以便靜態的完成訓練的模型可在邊緣裝置上以最佳狀態執行。它也接著把模型序列化並調整成為中間表示 (IR) 格式 (.xml、.bin、OpenVINO)。接著利用橫跨所有處理硬體選項且用最佳狀態執行的通用 API 把 IR 格式匯入推論引擎。比如，有些層級可以在 GPU 執行，而其他例如自訂層級則可在 CPU 執行。開發人員也可以利用非同步執行來改善畫面更新率的效能，並且減少無謂的週期。使用 C++ AP 來處理 IR 檔案，也可將推論進一步最佳化。使用者藉助諸如存取 OpenCV 和 OpenVX 等功能，可以建立自訂的核心並使用電腦視覺程式庫的函式以及 Intel 的電腦視覺程式庫。開發人員也可以利用 OpenCV 中日漸壯大的 OpenCL 起始點儲存庫來新增自訂程式碼。請注意，雖然 OpenVINO 及其 Deep Learning Deployment Toolkit 已具備相當廣泛的功能，Intel 仍然繼續不斷進行更新，以改善 CNN 深度學習演算法之發展及加速硬體效能。也就是說，與標準 Caffe 和 OpenCV 相比，迄今為止效能有顯著改善（圖 2）。

圖 2. 與標準 Caffe 和 OpenCV 相比，OpenVINOTM 工具組的效能有顯著改善。(資料來源：Intel)

實現智慧視覺的快速路徑

為了協助開發人員迅速實現智慧視覺應用，Intel 與價值鏈體系的多位成員合作，開發支援 OpenVINO 的加速器開發套件。例如 UP ! Bridge the gap 的 UP Squared AI Vision Development Kit 便是概念化與早期開發的理想工具（Figure 3）。

圖 3.  UP Squared AI Vision Development Kit 支援概念化與早期開發。（資料來源：UP ! Bridge the gap）

該套件採用整合了 GPU 和 VPU 的 Intel Atom®x7 處理器。它也支援各種硬體選項，包括該套件隨附的採用 Mini PCIe 外型規格的 Intel® Movidius™ Myriad™ 2 VPU。此套件已針對 OpenVINO 進行完整設定。開發人員可以使用雲端型 Arduino® Create IDE 建立原型並使用 Intel® System Studio 工具組來發揮最佳效能。在預先安裝的自訂 Ubuntu Desktop OS 上隨附此軟體，經過設定後開箱即可用來開發電腦視覺。對於開發週期較寬鬆的開發人員而言，請注意 UP 是來自歐洲 AAEON 的品牌，它正積極徵求加入 AAEON Community Beta Program 會員。會員享有福利包括提早使用 AAEON 產品、免費的主機板樣本、可選擇參加其社群內容開發，以及特價優惠。

LED 轉換工程點亮建築自動化的未來

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LED 照明的優勢顯而易見：只要將現有的照明設備轉換為 LED，組織便可節省超過百分之 50 的能源成本。

比較不明顯的是，LED 翻新計畫可提供獨特的機會，透過智慧技術將一般建築轉變為智慧建築。很簡單就可以決定在改裝為 LED 照明設備時，同時安裝具有感應器的數位天花板。這兩者可同時進行，提供完善的電力來源，並減少安裝成本。

實施智慧建築解決方案以升級成 LED 翻新計畫可符合財務效益。透過調查在智慧建築解決方案中採用 LED 所獲得的節能效益，發現可節省高達百分之 70 的能源成本。

節省成本只是開始。智慧建築解決方案可為 HVAC 和冷凍系統等多種方面提供優異的能源效率強化。此外，也能透過空間規劃、最佳化照明與環境條件，加上其他多種應用，協助客戶達成增強的企業生產力。相較於上一個世代的能源控制，目前的技術較為低調。這使得在進行 LED 翻新時，安裝閘道與其他設備變得更加簡單，現在大部分甚至已經採用無線技術。

不僅是節省成本

對小型建築來說，能輕易結合照明與數位建築升級尤其重要。能源與其他控制系統的複雜度直到現在仍使其受限於僅能部署在具有現場設備管理能力的大型建築中。世界上的小型至中型建築中，約有百分之 90 都不具備自動化系統。缺少自動化能力會導致能源浪費，以及產生不必要的開銷。

智慧建築解決方案可最大化建築效率並節省能源成本，同時提升員工的安全、舒適度及生產力。這樣的解決方案亦可協助組織達成他們的永續性與減碳目標。透過採用可擴充的方法實施環保計畫，組織可達成這些目標，而不會在過程中增加總成本。

透過部署智慧建築解決方案，組織可獲得以下優勢：

  • 節省金錢，透過運用日光採集與在場感應等照明控制技術。
  • 監控與管理能源消耗和成本節省。
  • 統一不同系統，包括 HVAC、恆溫器、冷凍系統，以及 BacNet 等更多建築管理系統。
  • 評估與控制裝置、建築區域，以及跨多個設施的能源使用率。
  • 追蹤與分析系統狀態、事件、佔用情況、空間利用，以及能源消耗等，皆可在合併的儀表板內進行。
  • 接收警報，在照明與其他裝置故障或需要更換，或發生其他環境事件時收到警報。
  • 自動符合法規，因應公用能源訊號卸載，符合 DR 方案的規定。

透過 Daintree 驅動永續性

請參考世界上最大的輪胎與橡膠製造商的案例。該公司規劃在 2020 年前將 CO2 排放降低百分之 35，並在 2050 年降低百分之 50。為了符合這些目標，他們在位於佛羅里達州傑克孫維，佔地 140 萬平方英呎的輪胎經銷中心選擇了GE Current，以降低能源消耗並維持成本。

他們部署了 925 個 GE LED 設備，讓他們的每個設備降低了百分之 51 的消耗瓦數。這也延長了設備的使用壽命（從 30,000 小時延長至 100,000 小時）。接著，他們部署了 Daintree 的無線控制系統，為建築提供特定區域的調光排程及排氣風扇控制，更進一步節省能源。

互相搭配下，這些智慧強化功能可使每年與照明相關的能源消耗降低百分之 60，並大幅減少維護成本，使該公司能更完善地控制照明功能，並邁向他們的永續性目標。

將一般建築轉變為智慧建築

來自 Daintree Enterprise 的控制解決方案是智慧物聯網建築系統的一個範例，可實現多種使用案例與應用。這個可擴充的解決方案可套用至單一辦公室、某一層樓，或是整個建築物。亦可部署在整個校園中，以及位於多個城市的一系列建築內。

隨著 Daintree Enterprise 等解決方案的開發，現有的建築可以透過符合經濟效益的方式部署物聯網技術，而不會打擾承租人。

客戶通常可在二到四年內達到投資報酬率。  除了透過 LED 降低能源消耗之外，客戶也能獲得全面的解決方案，讓他們透過單一螢幕面板，監視並控制 HVAC、冷凍系統，以及其他生產力應用。

底部開放與頂部開放

底部開放代表解決方案可結合多種感應器與系統，透過採用無線 Zigbee 式的網狀網路來監視並控制 HVAC、插座負荷、恆溫器，以及冷凍系統等更多系統。

頂部開放代表組織可開發並運用 Daintree AllSites 能源管理與分析應用程式，或甚至是其他第三方應用程式。AllSites 是一種直覺的、以網路為基礎的多承租人軟體，可讓組織使用電腦、智慧型手機或平板電腦，從任何地點設定系統，以及監視與控制裝置、建築區域和跨一系列建築的能源使用率（圖1）。

圖1. AllSites 轉變企業進行多據點能源管理的方法。

由 Intel® 技術支援

Daintree Enterprise 整合了 Intel® 閘道與Intel Atom® 處理器。解決方案的其他元件包括無線區域控制器、連接現有有線裝置的無線網路介面卡，以及位於現場或雲端的系統控制器（圖2）。

圖2. Daintree Enterprise 解決方案可讓組織降低在單一辦公室、某個建築物，或是整個校園內的能源成本。

組織可在邊緣使用感應器以獲得優勢。透過在收集資料的位置進行處理，而不需要傳送到雲端進行運算，提供更快速的回應時間並縮短延遲。資料儲存在雲端進行分析，提供資料導向的決策。此資訊可經過整理，並在使用 Daintree Enterprise 開放、強固的 API 所打造的新應用程式內加以運用。

因此，組織有能力選擇與回應相關的資料，連結與佔用情況、溫度、生產力及其他測量指標有關的特定目標和成果。這使得運用資料時能搭配從邊緣到雲端的安全智慧能力。

需要靈活彈性

建築內的系統組態多樣性可能會使得在一系列建築上套用建築管理解決方案 (BMS) 變得十分困難，尤其是為了單一目的應用而設計或需要使用專用軟體的情況。Daintree Enterprise 是開放式的平台，可搭配 HVAC、恆溫器、照明、冷凍系統、安全性、水資源等所有類型的系統與軟體運作，提供即時的洞見與動作。

智慧建築是聰明的投資

各種各樣的組織發現 Daintree Enterprise 等解決方案可透過最小化能源使用率與維護需求，從而降低成本。建築的擁有者、管理員，以及包括辦公室與零售空間、倉庫、工廠和學校等承租戶，都需要仰賴資料、數位解決方案及智慧建築應用，以達到他們的能源節省與最佳化目標。此外，透過此程序，他們也能改善工作人員的生產力與舒適度。

從倉庫出貨到送達客戶門口，完全掌控您的供應鏈

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供應鏈管理員們正面對著嚴重的問題。他們身處於一個數位世界之中，客戶期望自己的需求與要求都能像從網路下載檔案一般快速滿足，但在現實世界中，還是有著許多無法超越的限制。像是在將貨物從 A 點送到 B 點的過程中，火車、飛機、卡車，以及船運都有著實際上的極速限制。但管理員們可以運用數位系統，確保供應鏈能提升效率、安全性，同時也更符合成本效益。要達成這些目的，他們就得適時掌握所需的資訊。時至今日，供應鏈管理員所接收到的資訊相當有限且時效延遲。這代表什麼呢？請思考一下︰

改進資訊品質與及時性不僅能加強供應鏈的效能，對運送易腐壞貨品，高價值設備或冷藏鏈物品的企業來說，更可將這些資訊轉變為競爭優勢。若貨運在抵達目的時受損嚴重而導致無法出售，您也無能為力。若您可以在貨運運輸途中即時偵測損傷、腐壞，或竊盜等狀況，就能在情況惡化之前做出明智的決策，以解決問題。舉例來說，你可以撤換受損的貨物，在抵達目的地前換上未受損的庫存品。若棧板或包裹周圍的溫度上升，司機可以收到警示，並進行降溫。若卡車的車門在不應開啟時開啟，便可採取行動以避免遭竊。及時獲得資訊只是解決問題的其中一環。如果貨運商所得到的即時資訊參差不全，例如僅有貨品位置等，這些資訊的用處便十分有限。真正需要的是關於貨運的充足資訊，不僅是位置資訊，同時還需要如傾倒、破損、震動、溫度、濕度，以及光線曝曬等環境資料。這些資料也需要以符合成本效益的方法收集，並經過分析，以在需要解決問題及針對貨運制訂良好決策時運用，使貨運以良好狀態及時送達目的地。

透過更完備的連線改善物流

透過持續精密監控的連線物流解決方案，便可獲得此類及時豐富資訊，例如 Honeywell 的 Connected Freight Solution（參見圖 1）。此解決方案為貨運商提供︰

圖 1. Honeywell Connected Freight Solution 為貨運的每個層級提供可擴充的持續監控。（資料來源：Intel®）

在從包裹到棧板之間的所有層級提供可擴充追蹤。連接雲端的感應器可支援數以百計的包裹，並為貨運商提供關於供應鏈的豐富資訊。全面的感應器，提供即時的深入資訊。可在包裹受損、開啟、遭竊，或未按標準方法持取時發送警示，讓您快速補救與強化服務等級協議。降低以精密等級追蹤貨運的成本。運用可隨著貨品移動的行動閘道，加上編譯與分析感應器資料，便可透過大量的低成本標籤收集包裹層級的資訊。進行邊緣層級的決策。這些閘道可以在現場進行預測與決策，這對在行動網路收訊範圍以外的貨運來說格外重要。透過分析資料，閘道能將成本高昂的誤報情形降到最低，並針對迫在眉睫的問題送出預測警示。在包裹運送過程中全程保護資料。透過結合軟體和硬體的安全技術，將貨運資料從閘道到雲端保持加密，妥善保護機密資產資訊。整體來說，連線解決方案可以優化供應鏈。這可以減少緊急庫存、降低逆物流成本、驗證送達貨物的完整性，以及確保供給雙方之間保持良好的關係。許多貨運商目前面臨一個問題：資料可能是由分佈在原始出發點到目的地之間的多個系統所建立或儲存。連線系統可以排除此問題。Honeywell 物聯網解決方案總經理 Sameer Agrawal 說︰「貨物直接與您對話。」 「你不用從五個、七個、八個、十個，甚至更多個不同系統上及時彙整資訊，瞭解到底發生什麼事。」

他說：「因為這是雲端系統，您可以運用它來進行各式各樣的分析。」

彈性透明的端對端供應鏈

連線系統可根據個別貨運商的業務進行設定。舉例來說，Honeywell 的 Connected Freight Solution 可為貨運從包裹到棧板之間的所有層級提供可擴充的持續監控功能。（參見圖 2）。

圖 2. 在許多層級皆可使用感應器監控貨運狀態。（資料來源：Honeywell）

不僅系統可以根據貨運商的需求調整，也具有足夠的強固性，可以整合至舊有的系統之中。因為 Honeywell 的產品採用 Intel®Connected Logistics Platform 整合開放原始碼機制，無論裝置的規格、作業系統、服務供應商、運輸技術，或價值鏈體系為何，皆可確保順暢的裝置對裝置連線。Honeywell 與 Intel® 合作還有另一個優勢。Agrawal 說：「Intel 瞭解如何在物流空間內作業，因為他們以前便解決過自己的供應鏈問題。」 「他們也成為了我們的客戶。」

靈活彈性對貨運代理人等物流企業來說格外重要，因為他們需要滿足客戶的各種需求。Agrawal 表示：「使用者可以在不需變更系統、硬體，以及商業程序的情況下，透過單一系統，針對貨運層級與棧板層級提供及時且即時的不同可見度。」

Honeywell 解決方案也有考量到成本，不僅因為它運用低成本的感應器標籤，也透過運用現有技術，降低系統成本。Agrawal 說道︰「我們以消費者為導向的技術作為訴求，同時持續降低價格。」

他說：「我們運用現有的基礎架構，而不是打造全新的基礎架構，因為那可能十分昂貴、緩不濟急，且不符合全球化趨勢，導致無法快速擴充。」

降低營運成本與安全性風險

系統可以透過許多其他方法來降低成本。降低資料取得成本，因為貨運商不需要仰賴供應鏈中的其他廠商提供資料。同時亦可降低資料的通訊與存取成本，因為並非貨運中的每個標籤都需要與行動網路連線。

此外，IT 服務成本也能降到最低，因為系統由Honeywell 和Intel 維護與管理。文書成本亦可降低、保險理賠減少，且停機時間縮短，例如服務技術人員等待零件抵達的時間。

只要使用連線解決方案，在資料經過開放網路傳送時，一定會產生某些風險。Intel 技術能支援許多的硬體啟用安全功能，Honeywell使用其中的部分安全功能來保護資料的完整性與機密性。

系統亦具有一項功能，可避免GPS 壅塞，並封鎖不需要的額外項目。Agrawal 說：「系統經過鎖定，因此他人無法安裝新軟體、硬體，或其他項目。」

總而言之，連線系統為企業提供一種方法，可以避免供應鏈中的浪費，並減少貨品腐壞、遭竊，以及受損的機會。透過掌握關於貨運的深入可見度，並將可見度轉換為資料與分析結果，企業不僅能更快速做出精準決策，更能獲得開啟其他收益的機會。

數位冷凍提高食品配送鏈的獲利能力

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冷鏈（包括冷藏櫃、冰箱和冷凍櫃）的正確運作是食品業獲利的重要關鍵。根據美國能源部的調查，零售商店耗用的能源中約有半數是冷鏈系統消耗的。這類成本不易管理，因為它們受到許多變數影響。比如，當商店人流增加時，因為有更多客戶打開冰櫃，能耗量便會上升。氣候變化也會導致熱負載起伏不定。故障或設定調錯的設備也許是最令人擔心的事。無論情況如何，效率不彰的設備均可能造成電費飆升，大幅削減了利潤。當系統故障而造成食品腐壞時，會嚴重影響客戶體驗和品牌形象。此外，也要考慮環境因素。在美國的零售業，有機貨品的浪費情況加總起來每年高達 430 億磅。這些浪費的食品最後都送到垃圾掩埋場，它佔了美國城市固體垃圾 之最大比例。此外，廚餘廢棄物是全世界釋放至大氣層的溫室氣體之第三大排放源。簡言之，管理和維護冷鏈是保持客戶滿意度、品牌辨識度與獲利能力的關鍵。

強化冷鏈的薄弱環節

新的物聯網 (IoT) 技術可以克服這些挑戰，不需要替換現有的冷凍庫設備。藉由在商店內部以及整個食品配送鏈部署數位智慧，零售商可以將營運簡化並自動化、減少用電需求同時用最佳溫度儲藏易腐壞貨品。IMS Evolve IoT Solution（圖 1）為我們示範了這個新方法，包括下列內容：

  • 利用低溫儲存、HVAC 系統和其他既有的環境感測器來擷取營運狀態的資料。
  • 將冷鏈設備與其他儀控系統連接到本機物聯網閘道。
  • 在物聯網閘道上部署營運規則和程序，搭配適當的分析功能。
  • 把冷鏈營運資料與外部和內部的企業資料整合，例如用電需求、氣候、環境服務、工單系統等。
  • 分析和散播跨系統資料，以利獲得新的獨到見解、做出明智的決策以及改善營運。

圖 1. IMS Evolve 冷鏈物聯網解決方案利用內部和外部資料把新舊設備整合起來，為企業團隊提供商業智慧。這個新方法要獲得成功，它必須滿足許多利益關係者的需求。在任何特定的零售組織中，由多個部門負責客戶體驗、冷鏈或是相反做法。這包括設備維護、環境服務、能源管理、商業會計、資訊科技 (IT) 等。這些團隊通常在孤立的情況下運作，它們的業務目標並不一致，也未共用資料，故營運效率不佳。這種狀況可能導致無法完全追蹤工單、報告內容乏善可陳以及無法瞭解服務趨勢，種種狀況加起來會導致更多系統故障及成本上漲。所執行的數位專案或物聯網試驗計劃多數以失敗收場，因為它們僅專注於一個業務領域，而沒有把多個業務領域整合起來。因此，冷鏈最佳化並不僅是運用新技術而已，必須藉由這個流程讓整個組織轉型。「那個流程把多個部門團結起來一起改善工作流程，再結合趨勢與預測性分析，創造出業務轉型所需要的獨到見解。」IMS Evolve 行銷與通訊經理 Jasmine Sampson 評論道。在 IＭS Evolve 的個案中，解決方案架構設計師與商店部門的人員合作，以便整合他們的不同需求。他們並不限於單一團隊參與，例如能源或維護和工程；他們的眼界橫跨商店的整個營運情況，要從宏觀的角度著手。該解決方案從現有資產，例如冷凍櫃、HVAC 和照明去取得系統資料，再與多個資料來源例如 CRM、ERP 系統和環境資料整合。零售商對於營運情況無論是店內和承包商均瞭若指掌。因此能改善客戶體驗、保護品牌和提高商店獲利能力（圖 2）。

圖 2. IMS Evolve 解決方案協助解決商店營運最重要的需求。「當我們讓 IT 與 OT 互聯，並把內部和外部資料置入相關背景中理解，我們的軟體便能獲得某種程度的獨到見解，指出能夠節省金錢、時間和資源的新商機，並且促成新的營收模式，然後再重新投資到業務中。」

利用物聯網從宏觀著眼

成功的關鍵還包括在正確的地方和正確的時間分析正確的資料。根據 IDC 的調查，到 2019 年會有 45% 由物聯網建立的資料之儲存、處理、分析和動作均在邊緣或邊緣附近完成，冷鏈自然也不例外。要在資料中心以外處理那麼多資訊需要以邊緣為基礎的解決方案，並要具備下列功能：

  • 提供彈性化的連線能力、健全的穩定性和安全性
  • 從新的和現有的系統取得資料
  • 在本機分析該資料和執行相關動作以盡量降低回應時間
  • 為未來創新奠定基礎

要採取這種新方法，必須用成本效益佳、可快速擴充的方法進行，才能滿足連鎖零售商的需求，他們利潤薄，而據點眾多可能讓成本成倍上漲。這就是 IMS Evolve 與 Intel® 和 Dell 合作的原因。這些技術領導者為零售商提供可擴充的解決方案已有相當長的時間。他們擁有領先業界的多項多功能技術，促使 IMS 能夠為全球客戶提供經實證、具有成本效益的以邊緣為基礎的解決方案。

首年投資回報

最終結果是解決方案達成十分出色的投資報酬率。據 Sampson 指出：「我們的解決方案穩定地在第一年之內便達成出色的投資報酬率。」

Sampson 解釋道：「我們其中一位主要的歐洲客戶成功將冷凍庫存損失降低了 49%。客戶憑單一應用每年省下 700 萬美元的能源費用。」

客戶能深入瞭解各種系統警示與上門維修次數，從而改善營運，讓維護需求降低了 40%，並把省下來的維修費用化為利潤。對美國大型零售商而言，該解決方案減少了 92% 的警示，讓人員可以專心處理精確的重要警告，進而轉化成可觀的利潤。「食品零售商瞭解他們對客戶有責任，也有會計和社會責任，全都受到商店營運與冷鏈的影響。我們協助他們改進，讓他們可以利用企業物聯網解決方案用最好的方式履行這些責任。」Sampson 總結道。

穿戴式裝置讓作業員保持連線並改善營運

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空中巴士公司想要簡化其飛機座艙座椅的組裝作業並提高準確率，於是與 Accenture 和 Intel® 合作研發作業員適用的工業級智慧眼鏡。這種眼鏡會顯示相關資訊指引他們手工操作，作業員可以用極高的準確度在座艙地板上安裝座位。他們亦可利用該技術來檢查座位安裝品質。佩戴眼鏡時，作業員免用手持裝置即可掃描元件條碼。他們也可以觀看擴增實境影片和存取雲端上的其他資訊。他們可以利用語音指令迅速搜尋特定步驟的資訊，不需要分心翻閱操作手冊。結果生產力增加了百分之 500，而且錯誤率降低為零。

減少安全傷害

工人在工廠和現場經常是在惡劣的環境中作業。為作業員配備穿戴式裝置和平板電腦有助於大量降低工作危險。讓作業員連線不但能提高效率和降低成本，「它對於安全性也有重大影響」，Accenture Industry X.0 資深主任 David Parry 表示。定位追蹤裝置讓工廠經理隨時掌握作業員的所在位置。若有需要疏散時，裝置會提供相關資訊給緊急狀態應變者，引導作業員到安全的地點，並在可以安全返回崗位時通知作業員。石油與天然氣的作業員也可以穿戴監測器，若有危險氣體外洩時可警告他們。嵌入式感測器會發出警告來表示有問題發生，比如作業員靜止不動、處於水平位置，或是沒有回應。有越來越多的安全帽、護目鏡和呼吸裝置的製造商在他們的設備上加裝 RFID 辨識標記。該標記會根據一份安全檢查清單記錄作業員的回應，以利透過檢測確保他們的設備符合工作需求而且保持最新狀態。透過通訊技術，我們不必再猜測狀況，故能改善安全性。「作業員可以輕鬆與專家聯繫。與其說『我覺得這樣做是正確的』，他們可以用 Skype 與專家聯繫，或使用即時訊息傳送一張相片給專家」，Parry 說道。

把點連成線

這只不過是 Accenture Connected Industrial Worker 這類的解決方案協助工廠和現場的作業員提高工作效率的其中數種方法而已。這個多重價值的解決方案可以將工人與他們的機械和資產連結起來。感測器裝設在工作場所的設備上，收集日常作業的相關資料。作業員接著再配備穿戴式裝置和行動裝置，無論在工廠內或在外面的作業現場，均可對這類資訊作出回應和執行重要任務（參閱下列圖 1）。

圖 1. 連網作業員利用技術接收指示，並將資訊傳送到雲端以利日後分析。Intel® IoT Gateway Technology 可以把這類資訊儲存起來，並在連網裝置和雲端之間按照路線傳輸資料。在雲端中，這類資料會轉換成為洞見資訊，以利最佳化業務流程並提升企業價值。支援的雲端平台包括 Amazon AWS、Microsoft Azure、SAP Leonardo 和 Accenture 的 Connected Platforms-as-a-Service (CPaaS)。

提高現場作業的效率

在工業物聯網和連網作業員出現之前，常見的挑戰可能是這樣：現場工程師收到一通問題回報電話，但是所提供的資訊卻含義模糊。結果通常是需要額外的設備，而且派遣額外的維修人員還需要更多時間、成本及麻煩的手續。Accenture 解決方案扭轉了這個挑戰的結果。如今連網作業員可以直接存取設備資料和問題的診斷分析。如此一來，他們便能利用正確的資料和工具做好準備，再到現場進行作業，節省時間和往返的次數。由於線上操作指示會自動更新，連網作業員隨時可以存取最新的資訊。使用過時的紙本文件可能會耗費大量成本和時間來重做才能修正錯誤。Parry 指出：「如果他們必須先到辦公室查閱規格和程序、做筆記，再到工廠填寫表單，這種做法實在太沒效率。」 但是，公司若要朝向 Accenture 稱為 Industry X.0 的工業數位再造發展，第一步應該是利用數位方式提高效率。

提供全新角度的洞見資訊

藉由作業員連網，工業經理也可以透過顯微鏡或望遠鏡來查看他們的作業。經理不是只在專案開始或結束時才會收到報告，他們可以獲得關於任務和子任務層級更加詳細的進度回饋。在工程師離開辦公室之前，他們可以連接到工廠的連線中設備並取得關於其狀態的資料。只要到達現場，他們可以拍照、在圖紙上標記，並且和世界各地的專家協同作業。工程師不必前往數個地點，可以直接在那裡解決問題。「一家工廠的資深作業員具備非凡的知識，但是他們只要離開工廠，知識便一併被帶走。為他們提供工具並能輕鬆擷取其手上工作的資料，經理就可以保留該知識供日後使用」，Parry 說道。來自多個系統的資訊積沙成塔，將能產生超乎預期的洞見資訊。在一間發生管線腐蝕問題的工廠，作業員檢查了添加劑、溫度、壓力和其他變數，卻仍束手無策。藉由解讀一年內重要的歷史資料，包括因其他目的拍攝的作業員相片，工廠終於發現是絕緣不良而造成問題。「沒有資料分析的話，沒有人能夠發現問題所在」，Parry 表示。當經理面臨決策的壓力時，演算法也能給予一臂之力。如果設備有一重要零件突然故障，與其浪費時間使用無線電聯絡主管，經理可以利用分析工具馬上建議有空協助解決問題的最合適人選，讓該員工停下手邊的工作去處理更加緊急的問題。

眺望未來

從提高生產力和安全性到改善作業，從節省金錢到保留重要知識，連網作業員正在將工廠轉換成一個智慧互聯的中樞。工廠逐漸成為人類與智慧機械並肩合作的混合型勞動環境，而我們現在還在工業數位再造的起步階段。隨著新技術崛起，將會帶來變革程度更大的改變。

微氣候監控讓您享有潔淨空氣

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全世界 70 億人口中有超過百分之 95 都生活在空氣不良的地區。要解決這個問題，市政當局需要關於汙染源的資料導向洞見，而這得用到複雜精密的空氣品質監測系統。有了智慧型空氣品質分析儀構成的區域網路，政府就能精確檢視空汙問題發生的時間與地點，並擬定解決策略。但這向來知易行難。以往的空氣品質監測解決方案龐大笨重，購買與維護都要價高昂，實務上也無法大量採用來廣泛部署。除此之外，這些解決方案無法提供關鍵分析，將汙染的原因與影響連結在一起。Robert Bosch Engineering 總經理 Mahesh A. Chikodi 說：「傳統的空氣品質分析儀是黃金標準配備，但它們龐大的體積也有缺點。這些設備要價高昂，而且無法擴充。傳統分析儀的耗電量太高，而且缺乏關鍵後端分析功能來提供可據以行動的情報。」

更高的性價比

幸好這種慣例方法現在已經有替代方案。全新技術能讓空氣品質監測系統不管在體積或是價格上，都僅為傳統監測站的幾分之一（圖 1）。

圖 1. 傳統監測站笨重而昂貴，現代化系統則小巧又具成本效益。（左邊是 Wikimedia 的 Chixoy，右邊是 Bosch）

舉例來說，與傳統環境觀測站相比，Bosch Climo 監測系統的資料收集範圍增加 10 到 20 倍，體積縮小 100 倍，成本則減少 10 倍。這些現代化空氣品質監測系統具備容易更換的感測器，能夠遠端更新軟體，耗電量也更低，因此在生命週期維護方面同樣更具成本效益。成本降低的意義在於，原本對要價昂貴的傳統系統望之卻步的組織現在也能夠為他們的社區帶來潔淨的空氣。此外，現代化設備也比舊型系統更容易部署，相關花費更低，實務上還能根據需求重複部署。更重要的是，這些新系統可提供空氣品質觀察員所需的分析功能，讓他們能即時處理問題。運用物聯網技術的遠端感測技術與重大的技術進步，能協助整合環境科學、工程與 IT 應用程式，以便透過持續監測排放情況的方式減少汙染。這些功能可為汙染監管機構帶來許多優點，包括：

  • 更聰明的空氣品質監測方式。透過高精準度的感測器進行微氣候監測，提供政府官員 24 小時全天候的品質資料。這樣他們就能發布當地或地區性的警告和警示。
  • 根據環境空氣品質，向電腦、平板電腦與智慧型手機傳送即時警示與通知。根據空汙程度、溫度、濕度與噪音等級等多項參數提供建議。
  • 更聰明的活動排程。學區與雇主能根據鄰近地區的空氣品質狀況，提供學生與職員理想的戶外活動時間。
  • 更聰明的職員安全。 公司與業界能擁有所需資訊以符合空汙法規與職員安全要求。感測器能持續監測工作場所中的灰塵排放與有毒氣體，而這些資料也能與職員安全和追蹤系統互相整合。

結合邊緣與雲端運算

Bosch Climo 充分展現這些可能性的強大威力。這項端對端空氣品質管理解決方案是利用 Intel® 技術打造，包含分析功能、資料管理、視覺化軟體與高精確度環境感測模組（圖 2）。

圖 2. Bosch Climo 結合 Intel® 物聯網平台與 Bosch 雲端基礎架構。（資料來源：Bosch）

由於具備這些功能，Bosch Climo 可提供正確的脈絡資訊，進而改善決策能力。分析與演算法可衍生出有用的空氣品質遙測資料，系統也能輕易整合 API，包括當地空氣品質指標 (AQI) 準則。系統使用可現場更換的感測器，能以十億分之一為單位，測量懸浮微粒與一氧化碳 (CO)、二氧化硫 (SO2)、一氧化氮 (NO) 與二氧化氮 (NO2) 的濃度。精確度對小型監測裝置而言至關重要。其他小型的空氣品質監測儀通常只能以百萬分之一為單位進行測量。Bosch Climo 也能監測並測量環境參數（環境溫度、相對濕度、聲音與光照），而且內建無線支援，可供感測器與雲端網路使用。整組儀器也受到堅固外殼的保護，抗塵抗水，可在戶外使用。傳統觀測站是把收集到的資料批次上傳到雲端，但 Bosch Climo 觀測站可直接就地處理資料。Chikodi 解釋：「儀器本身就能直接處理資料，讓您可以根據邊緣運算的結果做出決策。」

系統結合邊緣與雲端運算，因此能夠在正確的地點與時機收集並分析資料。這項方法能將所需的網路流量與耗電量降到最低，同時又能確保持續監測空氣品質不間斷，而汙染管理員也能在情況許可時立刻收到警示。系統也會保護資料。從網路中移除資料時，資料會受到內建的傳輸協定（由 Intel Security 提供技術支援）保護，能夠避免受到竄改或人為錯誤的影響。Bosch 在使用上以方便管理為優先。智慧型邊緣功能可簡化部署、維修服務，以及整合現行基礎架構的程序。無線 (OTA) 功能可進行 24 小時全天候的即時監測，減少物理干預，並消除停機時間。此外，系統部署、維修服務及整合現行基礎架構等作業全都相當簡便，能使部署與監測工作變得更加輕鬆。工欲善其事，必先利其器

現代化的空氣汙染監測系統使用邊緣運算與雲端分析，可提供汙染控制人員前所未有的空氣品質監測功能，即時、低成本且高度在地化。系統能提供關鍵分析，將汙染的原因與影響連結在一起，而這是許多現行空氣品質管理系統都做不到的。此外，系統也能即時提供精確資料、根據時間與地點做出的趨勢分析、容易使用的資料收集工具、深入的後端分析資料，以及低成本的導入功能。

視訊為什麼是智慧城市的基礎

Posted on by Pete Berta

若資料是智慧城市的地基，那視訊就好比基石。視訊技術在許多地區已無所不在，城市利用智慧視訊系統執行各項例行業務，從交通管理到發掘提高業務品質的契機均包含在內。但是當與其他資料來源（如物聯網感測器）整合並進行分析時，視訊能發揮最大效益。舉例來說，透過結合交通路況攝影機與污染感測器，城市就能制訂管理空氣品質的新策略。廣義來說，資料整合可協助自動化工作流程、協助執法，並改善城市服務的交付。建構在其他資訊之上的分層視訊能協助專家、管理人員和官方人員更瞭解系統間如何互相影響的整體局面與動態。加入人工智慧，結合的資料就能用於識別模式，並針對可能難以察覺的情況觸發警示。

視訊的挑戰

雖然視訊的潛力無窮，某些部署卻因為三個原因而未能達到標準。單靠人類肉眼難以處理所有視訊。為充分瞭解視訊內容，人們必須緊盯螢幕，這是耗時又費力的程序。通常在某事件發生後，我們會利用視訊尋求證據和採取反應式（非先發式）應變。第二個挑戰是資料大小。視訊檔案與串流的數量龐大。多數城市均缺少視訊傳輸、儲存和擷取專用的 IT 基礎架構。透過現有的網路存取和處理視訊是一個漫長的程序，還會佔用網路資源、干擾其他作業進行，有時甚至會導致資料遺失。第三個問題是資料天生孤立的本質。城市通常包含大量物聯網與其他資料產生系統，每個系統都是獨立運作。由於這些系統幾乎不共用資料格式或介面，結合這些系統資訊的難度極高。到目前為止，這些問題導致所有可用的視訊幾乎無一被利用，更別提發揮視訊的最大效益。Hitachi Smart Spaces and Video Intelligence 與 Hitachi Visualization Suite (HVS) 這類的新解決方案能整合大量的城市資料，並以智能方式管理。這些解決方案能從視訊中挖掘出重要資訊，進而轉換成深入分析與警示，透過整合其他類型的孤立資料，就能建構有助於改善業務運作與安全性的整體樣貌。

整合性質迥異的資料來源

HVS 使用 Intel® 技術建立和分析許多類型的資料（視訊、環境感測器、社群媒體、地理資訊系統 (GIS)、天氣預報、交通運輸報告等），並彙整到單一管理介面（圖 1）。它可以聰明地連接城市現有的軟體基礎架構，實現一系列新的應用。

圖 1. Hitachi Visualization Suite 整合許多類型的資料，可大幅提升效能與效率。這就好比駕駛汽車。當您在路上行駛時，您會運用雙眼和雙耳留意線索，以判斷其他駕駛的舉動。兩旁與中間的後照鏡方便觀察前方與後方擋風玻璃周圍環境。儀表板讓您知道速度、時間及各種類型的機械狀態。GPS 或智慧型手機提供路線指引，電台可提醒您注意交通狀況。想像一下，駕車時必須登入並查看這些不同系統，然後決定要在哪裡加速、停車或轉彎。同樣地，在單一檢視介面中擁有眾多資料類型，將有助於市府官員制訂更明智的決策。歷史趨勢與分析將有助於聰明駕駛策略。視訊結合繪圖與其他類型的資料，能在許多領域（包括公共安全、執法、運輸及水利、下水道及其他公共事業的營運）提供情境與地理空間意識。資料功能實際上就是要讓相關人員能夠輕鬆利用。HVS 運用以瀏覽器為基礎的軟體和直覺的使用者介面，不只功能強大、可隨處使用，而且只需要最低程度的培訓就能上手（圖 2）。

圖 2. HVS 使用者可存取不受限制的資料層。（資料來源：Hitachi Vantara）

城市能全權管理使用者，因此在強制的控管分離制度下仍然可以維持集中控管，以建立負責任的治理。多租用戶系統提供使用者特定的檢視與權限。這樣做能提高生產力，進而改善財政狀況與營運績效。平均而言，公共安全等級可較目前提升兩倍，道路運輸改良的進度會比現在高出百分之 20。服務等級的提升會使我們的城市更加安全、更有效率，而且更適合居住。舉例來說，直覺式的調查工具與簡易的搜尋功能、時間表檢視及 Digital Evidence Management (DEM)，對城市管理的各個層面均有助益。不論是執法或風險管理部門都能更有效地從事工作。以規則為基礎的工作流程自動化可提供更先發式的應變，並能帶來其他效益，像是依據事件採取行動並傳送警示給適當人員。

視訊資料轉換分析

電腦視覺與機器學習能夠將視訊轉換成大量的深入分析與警示。無需等待人類執行視訊審查，AI 就能自動化多種層面的視訊分析。HVS 可執行各式各樣的工作。其中包括計算腳踏車、汽車、卡車及大眾運輸車流量、觀察行人流動、偵測遺留物品、套用臉部辨識或識別指定類型的事件，並傳送警示給適當的官方人員。將此視訊分析與預測分析結合，將有助於事先防範可能發生的潛在問題。實作以 Intel 技術為基礎的機器學習與電腦視覺，將有助於降低中央資料管理與分析的負擔。即時視訊在必要時能派上用場，但在邊緣運用智慧科技，攝影機可以只傳送深入分析或警示，這將有利於避免資料傳輸網路擁塞，並降低故障發生機率與所需成本。尤其，套裝式攝影機或搭載邊緣閘道器的現有攝影機可透過分析技術，將視覺資訊轉換成單元更小且更容易管理的中繼資料。攝影機可直接針對交通狀況進行分析，計算出不同車輛類型的流量並傳送計算結果，而非將視訊回傳到中央伺服器進行處理或分析。除此之外，機場和主要港口的攝影機還能整合臉部辨識，以在發現可疑人士或失蹤人口時進行通報。

美國拉斯維加斯

舉例來說，美國拉斯維加斯正在其規劃的創新區內採用 HVS 試用版應用程式。該城市會對交通狀況進行分析以計算腳踏車、汽車、卡車和巴士的車流量，也會分析轉運站人潮流動及公園佔用情形。透過整合式資料分析儀表板，相關業務人員與都市規劃人員便能瞭解何時為轉運站尖峰時刻、司機全天使用停車場的情況，以及行人和腳踏車聚集地點，這些均是攸關業務的重要因素。出人意料的是，道路上的腳踏車流量遠遠超出預期。資料讓該城市得以和當地企業對話。針對商家的調查顯示，有許多人騎腳踏車取餐或外送餐點。這項深入分析有助於合理設置更多自行車道以維護騎士安全、改善整體交通管制狀況，同時促進商業的發展。

奧斯汀

奧斯汀是另一個將 HVS 應用在其公共安全維護的城市範例。過去在事故發生時，因為資料各自孤立導致執法機關無法取得第一手資訊。如今，該城市可以存取視訊監控系統、電腦輔助派遣系統、車牌與臉部辨識、槍響感應器、放射性同位素偵測及其他技術，全部彙整到螢幕上讓市府官員掌握更多資訊。HVS 讓該城市得以擴大應用資料導向的犯罪控制。由於此系統為奧斯汀提供彙整資料，官方人員可以執行即時的犯罪行為監控，並採取更有效的緊急應變措施。有了預測分析，警察部門就能在犯罪熱區部署警力。負責處理事故的官員在抵達現場之前，也能有更多資訊協助他們制訂策略，並根據實際情況採取應變措施。對奧斯汀而言，其中一項額外的好處是能夠整合願意分享資料之商家的第三方攝影機。這項功能不僅可為納稅人省錢，還能取得不同角度的資訊，並與當地社區建構更穩固的關係。HVS 與類似的技術為城市提供了非常重要的工具，讓相關人員與規劃人員得以存取視訊和其他許多類型與層級的資料。市政當局現在可以重新擷取並有效利用收集到的資料，而無需對現有系統進行重大調整。

繪圖效能與記憶體為醫療造影提供更深入的資訊

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醫療造影設計師渴望擁有足夠的效能來為醫療保健專業人員提供資訊最豐富的成像。驅動先進醫療造影系統的處理器必須具有夠強大的威力，才能從原始的影像感測器資料即時產生詳細的影像。但這些處理器不能超出敏感醫療設備的散熱設計功率 (TDP) 臨界值。為了協助改善這種情況，像 MRI 與 CT 掃描器等具有大量造影工作負載的系統仰賴 GPU 陣列以運用平行處理的效率。採用多 GPU 架構也開啟了應用人工智慧 (AI) 與電腦視覺 (CV) 等技術的機會，讓醫學影像能提供更深入的資訊。這些功能可用於偵測影像中的異常、交叉參考影像記錄，並讓醫師掌握更多關於可能的診斷或潛在預後狀況的資訊。儘管如此，架設於推車上的全功能獨立造影系統通常都有著 35 W 到 50 W 的 TDP 限制範圍。當然，盡可能縮小系統尺寸也是設計的目標之一。這些因素都使得在造影系統中裝入最高繪圖效能成為了一種挑戰。為了有效因應這些需求，醫療系統設計師需要採用更快速的記憶體來支援更進階的處理能力。這樣的記憶體還必須使用模組化規格才能符合 TDP 限制的考量。「為了有效率地處理這些日益增加的工作負載，現今的造影應用程式仰賴多核心 CPU 的平行運算功能，以及稱為 GPGPU 的繪圖處理器的運算單元」，congatec AG 美國技術服務中心總監 Franz Fische 這麼說。Fischer 也指出，因為 Intel® UHD Graphics 630 具有大量的平行運算單元，也可以作為 GPGPU 使用，在功能上可取代專用而複雜的 FPGA 和以 ASIC 為基礎的設計。「在固定式 MRI 掃描器與 CT 等大型應用上，最重要的就是運算能力」，Fischer 表示。「這些系統需要大量的運算能力，加上由多個 GPGPU 組成的陣列。不過，搭載最新第 8 代 Intel® Core™ 處理器的強大嵌入式運算核心也可以用於協調這些 GPGPU。」

逼真的圖形與多執行緒技術，為醫療造影提升清晰度

第 8 代 Intel Core 處理器結合了一系列的效能強化，包括稍早所討論的 UHD Graphics 630，能讓醫療專業人士更快獲得深入資訊。Intel® UHD Graphics 630 是 Coffee Lake 微架構處理器內建的繪圖處理器，提供 24 個執行單元，並可透過 DirectX 與 OpenGL 等標準進行 2D 與 3D 圖形轉譯。UHD Graphics 630 也支援 Intel® Quick Sync Video 和 Intel® Clear Video HD 等技術，可加速硬體中的視訊編解碼器，以提供 4K UHD 串流與 360 度觀賞功能。這些功能原本是為高效能遊戲所設計，現在不僅能讓醫療造影專業人士即時檢查器官，更可從多個視角進行。第 8 代 Intel Core 處理器的另一個重要升級特色，就是將每個處理器的最大核心數量從四個增加到六個。透過運用 Intel® 超執行緒技術，每個核心都支援多執行緒應用，能有效地在 CPU 層級加倍平行處理的流量。這個功能對連接至物聯網的醫療造影系統來說格外重要，能改善系統的效能，並將虛擬化應用程式整合至單一硬體平台上。「舉例來說，如果您使用可執行多執行緒的六核心處理器，您可以在四個核心上定義一個八執行緒的運算執行個體，並在以 RTS Hypervisor 為基礎的虛擬化即時環境中使用剩下的兩個核心，為時效性網路 (TSN) 工業 4.0 機器、HMI 閘道、防火牆，以及病毒掃描程式等應用提供四個平行執行緒」，Fischer 如此表示。

更多記憶體帶來更快效能

為了支援這些效能升級，第 8 代 Intel Core 處理器也涵蓋兩種記憶體更新。第一種是 Intel® 智慧型快取記憶體，這能在所有 Core™ 處理器 CPU 核心與內建的 UHD Graphics 630 GPU 之間建立共用的 Level 2 或 Level 3 快取空間，因此能以最快的速度存取資料（圖 1）。

圖 1. Intel® 智慧型快取記憶體技術可為所有第 8 代 Intel® Core™ 處理器的核心提供一個聯合的第 2 層或第 3 層快取記憶體，加速資料在運算單元與記憶體單元間的交換速度。（資料來源：emaze）

「像 Intel 智慧型快取記憶體這樣在 CPU 與 GPU 上皆可運作的強大快取記憶體系統，對最佳化資料流極為重要」，Fischer 說道。「這有助於加速從記憶體到 CPU 和 GPU 的資料交換速度，而且，如果 CPU 和 GPGPU 處理相同的資料，更能大幅加速運算程序，因為資料停留在 SoC 之中，不需要透過較為緩慢的主記憶體進行寫入與擷取。」

Intel Core 處理器的第二項記憶體強化，就是支援以進階的 3D XPoint 非揮發性記憶體 (NVM) 技術為基礎的 Intel® OptaneTM（圖 2）。Intel Optane 是 Intel 的專屬技術，可加速儲存裝置的存取速度，透過將經常使用的資料保留在最快速的儲存層級，提供比 HDD 更低三個層次的延遲速度。因此，醫學影像感測器資料可以即時套用或結合相關資訊，讓醫療保健人員掌握更豐富的資料。

圖 2. Intel® Optane™ memory 技術可輔助 Intel® Core™ 處理器的能力，促進影片加速與影像回應速度。（資料來源：Intel 公司）

「相較於 NAND SSD，Intel Optane 的延遲更低，但可處理相同尺寸的資料封包」，Fischer 表示。「延遲僅有 10 µs，比標準的 HDD 低了約一千倍，這使主記憶體與儲存裝置的界線變得不再那麼壁壘分明。這讓 Intel Optane 格外適合醫療造影應用，這樣的應用需要使用高效能的運算與虛擬化能力，加上透過深度學習的巨量資料分析與人工智慧」，Fischer 補充說道。結合第 8 代 Intel Core 處理器的記憶體與運算能力強化，可提供較上一代處理器高出百分之 40 的效能。達成這樣的強化需要 2.6 GHz 的 Intel Core i7-8850H 這類的 SKU，加上最低 35W 的可設定 TDP (cTDP)。

模組化的醫療造影

第 8 代 Intel Core 處理器相容於 COM Express 規格，有助於醫療系統工程師設計輕巧、長壽的產品。舉例來說，COM Express「Basic」規格的模組尺寸幾乎僅有同級嵌入式主機板標準的一半，讓系統能將第 8 代 Intel Core 處理器的每瓦效能 (PPW) 濃縮在尺寸小巧的設計中。採用 COM Express 規格打造的造影系統也能獲得適合醫療用途的基礎載板認證，並可隨著效能與系統要求進化而換出 COM Express 處理器模組。「整體的載板與模組組合可讓體積縮小到僅有 COM 本身的尺寸，代表 COM Express Basic 的規格可以維持在只有 95 mm x 115 mm」，Fischer 這麼解釋。「相較之下，Mini-ITX 主機板需要幾乎兩倍大的空間，規格為 170 mm x 170 mm。若工程師採用 COM Express 等標準，便能享受此標準眾多證明文件帶來的優勢。它已經擁有許多醫療應用的認證，相較於任何完全自訂的設計來說，能使設計與認證程序更為簡單」，Fischer 補充說明。congatec 推出的 conga-TS370 COM Express 模組就是一種適合醫療系統設計師和工程師的選項，支援 Basic 規格的第 8 代 Intel Core 與 Intel® Xeon® 處理器（圖 3）。此模組具有 10 年以上的支援保證。

圖 3.  適用於醫療裝置設計的 conga-TS370 COM Express Basic 模組，具有 10 年以上的支援。（資料來源：congatec AG）

醫療造影保證更清晰的影像

醫療造影系統是醫療保健專業人員診斷疾病的主要工具之一，相較於其他方法，這種方式較為快速，阻礙也較少。但是這些系統的優勢與其所能轉譯的影像成正比，這使得驅動系統的處理解決方案承擔了極大的責任。只要選擇第 8 代 Intel Core 處理器，醫療造影設計師便能在 TDP 範圍內運用進階的繪圖效能，不會超過功率限制。結合創新的記憶體技術以及立即可用的處理器模組，這些解決方案開創了結合巨量資料、物聯網，以及人工智慧的智慧醫療造影紀元，為病患提供更周全的照護。

六核心使 NFV/SDN 資料流更順暢

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行動、視訊與物聯網的資料流量日益增長且經常難以預測，業者亦需強化其軟體定義網路 (SDN) 與網路功能虛擬化 (NFV) 基礎架構的效能和靈活彈性。這些技術的開發是為了讓各種類型的流量均能夠以高效率分類、管理並遞送服務，但隨著流量增加，對於具有 NFV 與 SDN 架構的網路處理器的要求亦隨之增加。Cisco 預測由物聯網產生的機器對機器 (M2M) 資料流量在 2016 至 2021 年間將以百分之 49 的年複合成長率 (CAGR) 持續增加。而同一份《Virtual Networking Index (VNI)》（虛擬網路指數）報告亦認為智慧型手機流量將於同期間內暴增三倍至全球 IP 流量的百分之 33，且約百分之 82 的 IP 流量將為視訊。這些不同類型的流量無論在交換、路由或可用性均具有獨特的需求，需要高核心數的網路處理器同時處理其獨特的工作負載，也需模組化的伺服器硬體隨需求變化而調整規模。

SDN 與 NFV 的重要性

若要瞭解網路處理器需求的變遷，首先必須理解 SDN 與 NFV 所扮演的角色。SDN 讓網路業者能夠依據流量的來源、目的地、封包類型等條件進行動態分類，然後為其指定服務品質 (QoS)（圖 1）。

圖 1. SDN 架構讓業者依據預先定義的原則將資料封包進行動態分類。（資料來源：開放網路基金會）

例如，非關鍵性質的物聯網感應器資料可標記為較低的「盡力」QoS，代表網路並不保證在特定時限內遞送封包。取而代之的是遞送完較高優先順序的流量之後，網路才分配資源（圖 2）。

圖 2. SDN 控制器依據封包來源、目的地與類型進行分析並據以路由。（資料來源：Cisco Systems, Inc.）

反之，付費服務用戶的串流視訊則可標記為高 QoS，會分配到足夠專用的資源讓封包遺失和傳輸延遲的情況降至最低，同時最大化傳輸量。後者亦適用於深入封包檢查 (DPI) 等常需即時、線路速率網路處理的應用程式。同時，NFV 則讓一般的伺服器也能夠提供通常需要專門硬體的網路服務。這些稱為「虛擬網路功能」(VNF) 的服務可包含防火牆、網路位址轉譯、入侵偵測及預防 (IDS/IPS)、負載平衡和流量加速等。這些服務也能依據其分類套用流量，甚或互相串接，讓相對少數的一般伺服器也能執行原本需要許多專門專屬型硬體裝置才能夠提供的功能（圖 3）。

圖 3.  NFV 將原本需要專門硬體裝置的多個網路服務整合為虛擬網路功能 (VNF)，於一般伺服器上以軟體形態執行。（資料來源：Network Computing）

SDN 與 NFV 均非新技術。但是當越來越多具有獨特需求的流量必須在一般的伺服器硬體傳輸時，處理器就需擔負越沉重的負擔，才能夠實行 SDN 原則並供應 VNF 服務。此狀況即需要更強力的多核心解決方案，以充足的高頻寬記憶體避免形成網路瓶頸。為此，網路基礎架構工程師選用第 8 代 Intel® Core™ 處理器（原代號 Coffee Lake），利用每顆處理器最多六核心和每個核心的多執行緒功能妥善應對網路效能需求的變化。

滿足 SDN 與 NFV 網路處理器的需求

第 8 代 Intel Core 處理器為 SDN 與 NFV 工程師提供具體的優勢，包括最大核心數增加百分之 50，從四核心增加至六核心。在 Intel® 超執行緒技術（Intel® HT 技術）的支援下，每一個核心均能夠同時執行兩個工作，讓處理器具備最多 12 向的多工處理能力。如此最佳化的效能甚至能夠套用於不同需求的工作負載，幫助 SDN 和 NFV 平台最大化運算資源、整合硬體並且更迅速完成工作，進而獲得節能及釋放網路頻寬的效益。Intel HT 技術的多執行緒效能也有益於在單一 NFV 平台上串接 VNF 服務。如圖 4 中的藍色方塊所示，路由表會依據來源、目的地和封包類型自動將服務功能套用至流量。

圖 4. 第 8 代 Intel® Core™ 處理器依據資料流量的來源、類型與目的地而自動化處理網路服務串接。或者，處理器亦可同時執行多個工作負載。（資料來源：SDxCentral）

新款 Intel Core 處理器的晶片資料傳輸量提升，將末級快取記憶體 (LLC) 從 8 MB 增加最多百分之 50 至 12 MB，更加增強運算效能（圖 5）。當越多的資料能在核心之間更快速地傳輸時，VNF 服務串接與其他功能即可順暢執行不受阻礙。

圖 5. 第 8 代 Intel® Core™ 處理器的末級快取記憶體 (LLC) 增加百分之 50 而提升晶片資料傳輸量。（資料來源：Wikichip）

第 8 代 Intel Core 處理器支援最高 64 GB 的外部 2666 MHz DDR4 RAM，優於前一代的 2400 MHz DDR4 RAM。更多、更高速的記憶體能支援控制平台管理流量及封包的處理程序，對於 SDN 與 NFV 效能均多有助益。

提供 SDN、NFV 解決方案現成的效能與靈活彈性

想獲得前述效能優勢的網路工程師與業者可選用現成的伺服器解決方案，如 CASwell, Inc. 所推出的 CAR-4040。這套高效能機架型通訊平台以第 8 代 Intel Core 處理器為基礎，最多支援全部六個核心。CAR-4040 的設計著重於功能擴充性，支援 34 個 PCIe 通道、四張模組化網路卡，以及一個可配置 I/O 的專用 1×8 PCIe 插槽（圖 6）。

圖 6. CASwell 的 CAR-4040 網路通訊裝置是一套 1U 的機架型裝置，專為效能、靈活彈性與擴充性所設計。（資料來源：CASwell, Inc.）

CAR-4040 將 SDN 與 NFV 部署作為目標，亦可用於網路安全應用程式，如防火牆、虛擬私人網路 (VPN)、入侵偵測及預防 (IDS/IPS)、防毒 (AV)、廣域網路 (WAN) 和其他網路管理功能。為了讓網路運作時間最大化，此系統包含 300 瓦備援電源供應器，並透過智慧型平台管理介面 2.0 版 (IPMI 2.0) 提供整合式系統健全狀況監控。

釋放流量

在這個越來越依存於 IP 網路的連線時代，核心網路基礎架構間的各種流量類型也會持續成長與變化。不同類型的流量有不同的 QoS 和路由需求，這使得網路業者既須保有具靈活彈性的基礎架構，亦需為尖峰流量提供充足的效能。SDN 與 NFV 即形成此種靈活網路的基礎，但是未來若想要將整個架構順利擴充，最終仍需要一個像 CAR-4040 這種以第 8 代 Intel Core 處理器為基礎的多元化平台。