Lecture

AIoT Introduction

24 Feb 2022 • Richard Kuo

Introduction to Technology Evolution, AIoT application trend, AIoT Development Platforms, M2M Communication Protocols

Technology Evoluation

數位科技發展歷經幾波重大突破，在歷經網際網路、行動網路和物聯網等革新，即將加入以人工智慧為主軸的產業創新發展，並影響其他產業發展(AI+X)

What is AIoT

AIoT是什麼？人工智慧結合物聯網，再由5G通訊傳輸開啟智慧化時代

AIoT技術與5G通訊傳輸結合的應用案例

車聯網
車聯網是目前5G通訊傳輸與AI人工智慧最被期待的應用之一，透過5G通訊、先進感測器、自動駕駛等技術，建構出智慧交通網路體系，並設立有效率的管理控制系統，提高道路使用效率，減少交通堵塞及交通事故發生的機率。另外，車聯網還可應用在電子收費、遠程監控、車況分析、路線導航、車輛防盜等方面，對個人及整體社會都有巨大的影響及幫助。
醫療產業
結合AIoT技術的醫療體系將朝向個人化醫療的方向發展，主要可以分成遠距醫療、經濟醫療、生態圈醫療、精準和預防醫療4個面向：
- 遠距醫療：利用遠端監控的技術，讓高品質的醫療服務更容易觸及人口稀少的偏遠地區，為高齡族群或是移動不便利的患者，提供更完善的醫療服務。
- 經濟醫療：結合區塊鏈、自動化、雲端服務及個人化的科技應用，整合並放大醫療資源，增加醫療體系的作業效率，降低成本消耗。
- 生態圈醫療：結合醫療相關的產業如保險、醫材、藥品等，建構跨產業生態圈，讓醫療服務範圍更廣，更貼近生活。
- 精準和預防醫療：當個人資料更容易透過穿戴式裝置取得的情況下，醫療體系可以透過雲端資料即時監控患者的身體狀況，提供預防性的治療及健康保健的建議，並在患者就醫時執行精準的治療。
智慧農耕
精緻農業及科技農業是農業發展的重要趨勢，除了導入自動化設備減少人力成本之外，還能隨時監控天氣變化，做出最即時的應變措施，減少農作物的損失，並透過大數據蒐集，分析日照、溫度及濕度的氣候資訊，找出最佳種植條件，進而提升農業的生產效率，為農業的產業環境帶來重大的變革。

AIoT應用趨勢｜哪些技術將成為智慧時代發展的關鍵？

5G通訊傳輸技術
5G通訊傳輸的技術發展絕對是AIoT應用的關鍵，5G的數據傳輸速度是4G的100倍以上，當資料從傳輸到接收的延遲時間低於0.001秒，AIoT的應用將會更加即時，在醫療及車聯網的應用上也會更加安全。
雲端數據管理及分析
雲端數據管理是AIoT應用突破地區限制的重點技術，當所有資料都能上傳到雲端統一管理，使用者就能隨時存取需要的資訊，提升產品應用的效率。此外，雲端數據分析也是重點發展的領域，透過數據蒐集及解讀，提升客戶關係管理及產品的使用體驗，將數據轉化為實際收益。
感應器及穿戴裝置
除了資料傳輸、管理及分析的技術之外，還需透過感應器隨時收集資料，才能即時更新資訊庫，而一般消費者最常見的感應器就是穿戴裝置，例如智慧手錶、智慧手環等設備，可以監控使用者的健康狀況，並與醫療體系連結，提供最即時的協助。

AI裝置端產品與晶片之技術發展趨勢分析

資料來源：工研院產科國際所

AI裝置端晶片技術發展趨勢及挑戰

趨勢與挑戰一：裝置端AI晶片在功率限制下需要提升算力與應用彈性

提昇裝置端AI晶片的算力與使用彈性，可以增加更多應用服務的種類，例如臉部辨識解鎖，照相的品質增強，處理低照度具有雜訊的照片。顯示器也可以做更多種類畫面與畫質的增強效果處理。但一方面要提升算力，但另一方面又要兼顧耗電量，確實是發展AI晶片的技術難題。

趨勢與挑戰二：智慧物聯網(AIoT)產品少量多樣

智慧物聯網(AIoT)產品多屬長尾利基商品，各別市場數量可能不大，但只要能訴求正確的目標族群，則仍可能獲利。因此對AI晶片設計業者來說是機會(多樣性)也是挑戰(快速time to market)。少量多樣AI應用情境使我國IC公司面臨下線成本之門檻提高。此外多樣化產品要求提高晶片系統設計複雜度，更需要在短時間內完成，這些挑戰阻礙了國內廠商的投入。

趨勢與挑戰三：傳統的馮、紐曼架構亟耗電，需新AI晶片架構來導入裝置端

雲端的AI晶片解決方案，雖然效能強與彈性大，但耗電量也隨之大增。目前的AI晶片平均能耗大約是在1TOP/W，離人腦的500TOPS/W距離很遠，仍有很大的改善空間。這樣的AI晶片用在使用電池的設備上，操作時間勢必縮短很多，因此裝置端的AI晶片需要新的晶片架構，來達到省電的目的，至少也需要是減少十倍甚至是百倍的耗電量。

趨勢與挑戰四：缺乏軟硬體整合能力

在發展裝置端AI晶片，多數廠商會面臨缺乏關鍵AI智財、缺乏軟硬體整合能力等問題。另一方面，國內廠商目前在AI晶片方面的發展較為單打獨鬥，缺少軟體技術、架構設計、以及軟硬體協同優化；然而AI的市場產品是較需要能快速開發並快速應用，著重於軟硬體整合能力。由於AI需要大量的運算能力，也跟採用的軟體演算法有密切的關係，因此如何在功耗、面積、效能等方面取得平衡，同時根據應用進行軟、硬體分工最佳化，都不純粹是靠過往的經驗就可獲得；再加上國內部份廠商的軟體技術能量稍嫌不足，都限制了業者的投入。

AI on Chip終端智慧發展技術發展藍圖

科技跨界創新超前部署2030

未來十年的生活會是什麼模樣？新型冠狀病毒（COVID-19）疫情衝擊全球產業與經濟，又帶來哪些衝擊與影響？站在生活、健康與環境的關鍵十年轉折點，如何應用科技研發超前部署，找出臺灣新定位，攸關下一代的競爭力與福祉。

根據工研院IEK Consulting預估，2030年臺灣數位經濟比重將達到GDP的60%，跨界創新帶動更多機會與挑戰。臺灣亦面臨高齡化與少子化導致勞動力減少；而人口集中都市、城市巨大化則引發環境議題待解。

有別於以往技術成功後再找市場，工研院從未來的需求反推，找出現在起就要開始做的事。因此，2020年肺炎疫情爆發後，工研院已重新檢視2030技術策略與藍圖，技術策略也因應做滾動式調整。工研院預期疫情將帶動防疫需求，也讓臺灣出現三波產業新契機，將是臺灣未來產業發展的重中之重。分述如下：

第一波是「防疫科技需求湧現」，從疫情前期的防護、中期的因應，到疫情後期的照護，臺灣在防疫成效讓世界看見，加上臺灣在醫療水準、健保資料完整度、電子資通訊製造等能力是被世界所認可，未來在健康照護和防疫科技應用上，臺灣應把握住此未來商機。

第二波則是「帶動1.5公尺經濟」。疫情帶動許多創新應用，如線上教育、娛樂、零售等宅經濟平台、社交距離經濟、企業韌性措施紛紛應運而生。綜整國內外研究報告，這次疫情過後，一些人們的行為模式將有所重大改變，包含：低接觸社交互動方式、工作與生活場域混搭、更適應數位消費、更重視公共衛生、降低人群活動意願及減少大眾載具需求等6項特點。

「打造強韌產業生態鏈」則是第三波契機。眺望2030年，長期性商機則代表更多的商業機會，但也有更高的挑戰性，臺灣應善用4大強韌元素，打造「強韌產業生態鏈（Resilient Industry Ecochains）」：迅速回應製造分流趨勢、建立短鏈生產的高敏捷；持續營運不斷鏈的高韌性；遇到如疫情的全球衝擊仍可獲利的高韌命；及在競爭中追求唯一而非第一的高價值，才讓臺灣在下一個關鍵十年繼續做全球產業鏈的關鍵夥伴。