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霧運算和擴增實境將AI導入日常生活

顧客與商場間全新的互動模式

隨著邊緣運算的技術越來越成熟,許多AIoT的應用都已開始進行公開測試。工研院其中一項以5G WiFi邊緣霧運算擴增實境的智慧商場應用,近日於台北市大眾運輸系統附設商場內進行公開測試。

在這案例中,開發者與系統整合者利用Aetina Jetson平台連接5G WiFi AP提供無線電覆蓋,讓顧客的手機存取5G WiFi霧運算區域網路,用來精準定位顧客的室內位置。為了改善其他的案例在顧客手機大量終端運算,所產生之耗電和佔據大量記憶體空間的缺點,本案例採用5G霧運算來減輕顧客手機的運算負擔、大幅降低手機耗電。藉由安裝專用的APP,將大部份的工作自動卸載到5G霧運算,顧客的手機自動連結5G WiFi霧運算區域網路,進行即時辨識及定位功能。定位完成後,顧客就可以開始享受AR 導航服務帶來的便利性,同時可以利用手機鏡頭對焦店家招牌來取得店家資訊和相關的折價活動。這樣的應用將會改變顧客和公共空間的互動關係,在不消耗顧客手機太多運算與儲存資源的前題下,能更容易地取得地圖和店家資訊,商家也可利用此嶄新的定位推播廣告平台做到引客入店的Online-to-Offline (O2O)目的。

分散式運算是霧和邊緣運算間最大的差異,可以藉此克服商場中大量人潮所帶來的計算負載,在室內空間中加裝多只霧運算節點,並以區域來劃分計算的範圍。也因此GPGPU所提供的平行運算能力在這個案例中扮演很重要的角色,讓每個霧計算節點分別運算後再藉由 WIFI 或網路互相傳輸。

另一方面來說,這個案例會選用Aetina Jetson平台有三個主要的理由:小型化的系統、高運算效能及支援彈性的I/O擴充模組。我們提供低功耗且小型化的AI運算系統,並設計各種不同的載版來因應各項的應用需求。同時,Aetina Jetson平台支援已通過驅動認證的影像偵測組件及周邊I/O擴充模組,更整合了工研院的軟體開發能力,減少開發者在系統與周邊整合上所花費的時間與金錢。基於上述提到的優勢,Aetina Jetson平台適用於智慧零售、智慧監控、智慧工廠、機器人及智慧零售等AIoT的嵌入式應用中。

 

 
解決方案

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