台北市智慧路燈開始整合邊緣運算….. IThome 20180502

【Comment】

It sounds good according to the article. 

However, the latest news is that the Government of Taipei City plans to add AI facial recognition function to the smart electric poles, or IoT poles.

What a….

台北市智慧路燈開始整合邊緣運算….. IThome 20180502

去年國外掀起一股邊緣運算（Edge Computing）風潮，今年也開始吹向台灣，不只製造業開始試用，連政府發展智慧城市也開始擁抱。光寶科技旗下光林照明事業部總經理葉耀中近日在台舉行的AWS AIoT大會上首度揭露了，他們與台北市合作建置的智慧IoT路燈共桿，開始採用邊緣運算架構，甚至要將機器學習與AI帶進路燈，這也是台灣第一個結合邊緣運算的智慧城市應用實例。他更預告，未來要將邊緣運算運用在新北市22萬盞智慧路燈上。

北市智慧路燈將變更聰明，開始具備邊緣運算能力

截至去年底，台北市內總共設置12盞智慧路燈，用來測試城市智慧嶄新應用，台北市今年更找來了國內智慧照明廠商光寶科技合作，在北市健康路上部署數個智慧IoT路燈共桿，將IoT與路燈、號誌整合，以路燈為平台連結城市，並於今年1月開始啟用。

現場每個智慧IoT路燈共桿，除了具有智慧LED照明，還配備一個LTE行動網路基地台可供戶外連網，共桿內也含有多種環境感測器，可用來蒐集如溫溼度、空氣品質等資訊，這些利用路燈蒐集的照明及環境資料，會經由一個遠距無線傳輸的LoRa物聯網閘道器，與後端網路伺服器連接，再將資料上傳至雲端，讓政府機關可以遠端即時監控及管理。

不過，與其他的智慧路燈不同，光寶首次使用邊緣運算架構，來建置這個智慧IoT路燈共桿。他們先是採用了AWS的邊緣運算服務AWS Greengrass，打造出可以在本地區網內執行的邊緣運算閘道器，讓資料先在本地端運算、處理後再上雲端。下一步，更要開始就近提供機器學習和AI預判功能，讓智慧路燈應用可以更即時。

葉耀中解釋，將邊緣運算運用在智慧路燈上有幾個好處，一方面可以有效降低對頻寬的負擔，節省網路成本支出，另一方面可以對資料預先處理，以利於後續分析再利用。更重要的是，可以讓智慧路燈獲得更廣泛的應用。

他以智慧交通為例，以往，當聯網汽車想要取得現場交通即時資訊，供駕駛判斷前方路況時，得要透過雲端，但遇到同時有多輛車都要經過網路連回雲端，網路頻寬不夠用時就會出現大塞車，等待的時間會更久，甚至在更進階的自駕車應用中，汽車本身反應時間需要非常短，全部透過雲端，時間來不及。

因此，當路燈開始具備近端處理的能力，能自行蒐集道路資料，在本地端就可以預先處理，甚至現場就可以先做預判，汽車可以就近從附近路燈取得目前車況資訊，不用再上雲。

他表示，透過採用分散式運算的邊緣運算，可以將原本雲端的運算工作，分散到靠近資料產生附近的路燈上來處理，甚至多個路燈可以自組成為一個本地網路環境，自行接手管理和運作。這些路燈和路燈之間彼此靠很近，網路傳輸更直接，如藍牙等，所以，資料傳遞更快速，甚至沒有網路也能用。

甚至他認為，以往透過雲端來管理城市數十萬路燈的作法，未來也將可以全部改由邊緣運算來取代，來減少雲端的工作負擔。

光寶不只將邊緣運算運用在台北市的智慧IoT路燈共桿上，葉耀中透露，在早之前，他們已經先在台灣某個工業區的街燈上試用邊緣運算，甚至還將AI帶進路燈，至今已經可以就近判斷汽車有無超速，以及提供空污監測等功能。

當路燈開始有了AI處理分析能力後，葉耀中表示，也將使得路燈變更聰明，開始兼具大腦的功用，可以有更多的智慧應用，例如可將雲端上訓練完成的機器學習程式碼打包，並在路燈上的邊緣運算閘道器啟用執行，讓路燈現場能就近依據車流、車速，加以判斷交通壅塞狀況，並給出改善建議，相關主管機關能夠依此建議，快速下達決策。

光寶目前在全球部署超過200萬盞智慧路燈，持續蒐集和累積城市數據。葉耀中表示，未來將透過邊緣運算，把機器學習與AI也帶進台北市路燈，可以讓路燈更獲得廣泛應用，包括智慧交通、車聯網等等，運用蒐集來的資料，現場立即分析產生預測結果，讓應用可以更即時，「這是邁向智慧城市的第一步。」他說。

葉耀中指出，目前先在台北市和工業區設置智慧路燈，做為邊緣運算應用的試驗場域，之後也會將逐步擴大部署範圍，甚至他更透露，未來新北市22萬盞智慧路燈也將跟進採用。