邊緣電腦視覺促進物聯網發展
瞭解機器與裝置互連價值的產業愈來愈多，物聯網的盛行率隨之突飛猛進。2025 年之前，各產業的互連裝置可望突破 250 億，涵蓋範圍包括電力與天然氣、零售、批發與運輸（圖 1）。
物聯網為企業提供迅速排解問題及高效作業時可派上用場的即時資訊。但傳統的物聯網技術有幾項重大限制。由於物聯網是透過廣域網路將資料先傳送至雲端處理，才將結果回傳給決策者，因此無法為倉庫機器人提供即時決策所支援。另外還需要大頻寬資源。
在這些缺點催生之下，問世的新方法將電腦視覺技術與人工智慧融為一體。
電腦視覺又稱為機器視覺，可讓機器識別物體，分析實際環境中的場景與活動。電腦視覺搭配人工智慧時，可以模擬人類解決複雜問題的能力。這個工業 4.0 方法成了各產業的推手，從自動化（人類將機器決策程式化）進化為自主（機器根據實際資料下決定）。
更強大的邊緣解決方案
ADLINK 這家公司是為客戶提供這種進階功能的佼佼者，在邊緣結合人工智慧、機器視覺與高速資料連線能力，是他們成功的方程式。
這間全球公司總公司設在台灣，創辦人是 Jim Liu，成立於 1995 年，利用嵌入式運算技術提供在網路邊緣部署人工智慧所需要的類比（Analog）數位式（Digital）連結（LINK）（公司名稱的由來）。此方法改善了各產業的作業與服務。
ADLINK 邊緣解決方案資深總監 Daniel Collins 表示：「邊緣運算的關鍵在於適時適地應用合適的資料，才能做出正確的決定，進而採取正確的行動。在邊緣採用人工智慧才能實現那個成果。」
利用電腦視覺與人工智慧改善倉庫營運
ADLINK Edge Smart Pallet 解決方案是在邊緣有效部署電腦視覺的絕佳範例。此產品是倉庫技術的生態系統，包括應用程式、感測器、分析引擎與作業系統。
這些元件透過 ADLINK Data River 互聯，提供自主工業 4.0 解決方案，解決客戶的各種邊緣疑難雜症。
- 有商品錯誤，或是商品遺失、失竊或送錯地點的包裹。
- 包裝、拖板化與配送期間缺乏庫存可見度。
- 不互聯的封閉系統造成自動化與過程監控及其複雜、干擾且昂貴。
- 以雲端為資料傳輸目標與來源所構成的頻寬與延遲挑戰。
- 與部分 5G WAN 解決方案相關的隱私疑慮。
Smart Pallet 解決方案搭配機器視覺與人工智慧，提供掌握全部倉庫包裹與拖板的全自動可見度。此方法透過機器學習取代傳統的條碼手動掃描，協助將所有倉庫設施的拖板堆疊與貨箱尋找自動化。這個方法也消弭了商品放錯位置與未掃描所導致的庫存錯誤（影片 1）。
邊緣資料學習透過擷取多筆影像資料串流，以及應用高效能處理能力，既可提高倉庫自動化，同時還能改善效率與準確度。
另外，邊緣運算系統利用高頻寬區域網路，以本機方式收集與處理資料，排除了將資料傳輸至雲端的需求。Smart Pallet 利用建構於開放式標準、不受限於供應商的方法，連線至新設備與現有設備。整個平台利用模組化元件建構，簡化與現有 IT 和 OT 系統整合的過程。
建立機器視覺解決方案
ADLINK 開發解決方案最嚴峻的技術挑戰之一，就是為了訓練人工智慧模型收集足夠的資料。它在電腦視覺攝影機採用 Intel® 技術，問題得以迎刃而解。
此解決方案的標準方案包含 ADLINK NEON-1000-MDX 這個內建儲存與運算能力的工業級智慧型攝影機。該元件採用 Intel Atom® 處理器、Intel® Movidius™ Myriad™ 視訊加速器，以及隨附預訓練 AI 模型的 Intel® OpenVINO™ 工具組機器視覺架構。ADLINK 採用此架構，作為建立自家 AI 模型的起點，既可確定個別包裹位置，還能在電腦監視器提供拖板的視覺顯示。
身為長期 Intel 合作夥伴的 ADLINK，也仰賴 Intel 的供應鏈安全性。對於需要符合法律與法規認證的客戶，這個層面至關重要。
提高效率，防止盜竊
自動讀取條碼這個作法，為倉儲與製造業務節省了大量時間。採用 ADLINK 之後，某全球肉類加工工廠的掃描時間減少 90%，整體加工速度提高 41%。該工廠還大幅降低了人力成本，並且擴大業務，額外創造了 340,000 美元的收益。
另一家公司則是在向客戶運送 500 個空包裹（應該裝有手機）之後，發現了智慧拖板解決方案的價值。原來手機早已全部失竊。
為防止這類損失再次發生，該公司已安裝 ADLINK 系統，並且開始使用電腦視覺監控貨箱與拖板。此部署讓該公司得以在包裝過程偵測與預防竊盜，產品縮減量因而大幅減少。
ADLINK 在網路邊緣結合機器視覺與人工智慧，儼然成為將類比資料引進數位世界的業界領導者。公司的解決方案就緒之後，輕輕鬆鬆即可為新用途量身打造方案。
Collins 表示：「一切都已模組化。」「將您需要的建置區塊插入，然後將區塊延伸至別的東西即可。可能性無窮無盡。」