AIoT创新模式开启新商机 智能感知识别技术“钱”途多

物联网

763人已加入

描述

【导读】:最近常被提及的AIoT是什么?这是当下最火的人工智能(AI)与物联网(IoT)汇流而成的创新模式,如今AIoT创新模式开启新商机的“钱”途还不少。

随着机器视觉、深度学习与各项感测识别软硬件技术的进展,使得IoT系统逐渐趋向人类的情感与即时反应,并且促进智能制造相关技术与产品服务的提升,以及开启更多潜在市场应用商机。

***工研院IEK与法国知名MEMS & Sensor前瞻技术研究顾问公司Yole Development进行国际合作,并于5/22举办[AIoT驱动智能感测识别应用商机研讨会],以期通过宏观且全面的分析,完整勾勒出AIoT趋势所驱动的智能感测识别市场的商机何在?如何慎选适合未来产业发展的技术及寻找潜力应用的关键?

工研院IEK产业分析师罗宗惠深入探讨影像识别关键技术环节,他表示在影像识别关键零组件方面,包括摄影机(Camera)、影像处理器(Image Processor)与传感器(sensor),预估在2018年CIS需求将达到45-50亿颗的数量,届时原始数据的品质(例如灵敏度区域、构成因素、像素、帧率、耗能。..等)及分析的正确性和效率(电脑运算、算法、AI等)都会成为各家厂商相竞的关键,毕竟使用者在乎的是速度、解析度、精确度及功能是否齐全,例如动态范围呈现的效果清晰快慢程度。

至于影像分析技术所带来的两大价值,像是垂直应用于移动设备、车载应用、安全监控、工业应用、生物医学、物流及机器人等领域,以及解决问题,主要的是缺陷检测、图像分割/边缘侦测、动态分析、位置或方向分析等,其中图像检查缺陷部分常见于工业应用与生物医学领域。

从各产业观察可见,影像即时分析已经普及于各项产品,罗宗惠提出影像识别技术进展的三项特色:1.专业性:准确度和即时性更上一层楼: 2.普及性: 新应用持续被创造: 3.安全性:隐私权与商业应用的拉扯。

就新兴人机介面(HMI)感测识别商机的趋势探讨,工研院IEK资深产业分析师谢孟玹表示,人机介面已由单纯设备操控进入虚实整合/数位分身创新应用型态,未来五感感知功能将加速导入更多新型态穿戴设备与智能机器拓展更多应用商机。

谢孟玹以MIT Media Lab的穿戴读心术为例说明,其揭示人机介面的未来样貌,期望达到用“心(大脑)”随心所欲的控制,而这种目标必须建立在五感感测(视觉、听觉、力觉、触觉、嗅觉)的基础上,加以逐步融合生物电子(生医检测)、生物识别的技术,将能全面启动下阶段的各项新兴人机介面感测识别技术的创新应用,例如人脸/虹膜/眼纹/视网膜识别、语音/耳道识别、指纹/手势识别、静脉识别、键盘敲击习惯识别、步态识别等。他认为未来不会趋于特定类别的生物识别,而是多重识别,能够在不同情境之下发挥适度的应用。

电容、光学、超音波三大指纹识别技术各擅胜场,其中电容式成本/功耗最低,光学式穿透能力最强,超音波抗干扰效果最好,而光学与超音波指纹识别技术已开始整合生理监测功能,例如心率、血流等项目。由于干皮肤、手指压力、皮肤脏污、汗水等因素皆会影响到指纹识别率,进而带动例如OLED微显示指纹识别技术、曲面指纹识别显示器、活体指纹识别、非接触式3D指纹等新兴技术,下世代指纹识别技术蓄势待发。

除了指纹识别,罗宗惠表示,人脸识别将是下一个厂商整合的重点,例如门禁系统朝向整合人脸识别演进,以传统机械式的门禁大厂Klacci为例,已朝向跨领域发展,整合许多资通讯技术。

在感知/AI技术持续精进下,谢孟玹认为生物识别结合行为识别与AI/深度学习的技术进步,将加速人机介面进入人机协同工作与人机情感交流应用的新时代,并且带动更多软件算法的技术创新。未来具有技术能力的学研单位及新创公司的影响力会提升,吸引更多的国际大厂合作、收购或投资策略布局,以维持在既有产业领先的优势。

此外,Yole Development顾问公司Life Sciences & Healthcare部门技术与市场分析师Jerome Mouly 针对『生医传感器移动照护应用趋势及市场机会分析』议题进行深入探讨,剖析居家医材、穿戴健康管理、个人化诊断所需各项Bio Sensor技术应用发展重点。他表示,医疗会随着社会进化与新技术有所改变。低功耗、小型化的bioMEMS和传感器已经从其他市场开发,但传感器性能(如测量、精度)整合为被FDA批准的医疗设备当中的关键。现今大部分技术区块皆可用,而产业链也愈来愈成熟,至于消费者医疗保健则是开发特定医疗传感器以降低传感器可接受成本的关键。

AI+IoT模式必然是未来的模式,很多的潜在市场商机等着企业去开发,现在正好有个契机,中国IOT大会将汇聚AI和IOT各大企业,他们将会有何布局,拭目以待!

打开APP阅读更多精彩内容
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !

×
20
完善资料,
赚取积分