邊緣運算技術將成智慧服務型機器人更靈活的新秘方

結合邊緣運算技術的智慧服務型機器人成為CES 2018展焦點之一

智慧服務型機器人在過去數屆CES展均是展覽焦點，除了全球IT品牌大廠展示具備人工智慧功能的家庭用機器人產品外，新創公司則以展示具備自然語言互動對話功能的服務型機器人產品為主。

自從日本SoftBank Pepper機器人問世以來，包括Pepper機器人與其他品牌智慧服務型機器人的人工智慧功能是靠雲端人工智慧運算、更新等之傳統雲端運算模式，但仍有一些課題尚待克服。

主要是因為其人工智慧運算方面需透過網路傳輸數據及運算分析，再回傳至機器人里的計算機，並使其做出適當的回應或者動作，而當某地某時段發生網路訊號不穩時，其雲端人工智慧運算平台與其機器人間的數據傳輸過程便會發生延遲現象。

在網路訊號不穩之下，倘若某一台服務機器人正在某店裡服務客人，當客人詢問其機器人，恐將面臨到等候回應答覆的時間過長，以及動作反應延遲緩慢等情形。

為此，一些機器人企業便在機器人上導入邊緣運算技術，以期能解決因網路訊號不穩而導致雲端人工智慧運算延遲的課題。

CES 2018展上可看出一些端倪，以Turing Video的保全機器人(Security Robot)為例，Turing Video讓機器人能透過深度學習、邊緣運算等技術，以便能實時與保全人員、無人機合作以維持設施與庫存安全等。

▲針對服務型機器人的邊緣運算新架構 source：拓墣產業研究院

除了工業機器人應用外，將會有越來越多服務機器人導入邊緣運算技術以提升人工智慧程度

基本上，邊緣運算定義是一種分散式運算架構，將應用程序、數據資料與服務的運算，由網路中心節點，移往網路邏輯上的邊緣節點來處理。

也就是說，邊緣運算將原本完全由中心節點處理大型服務加以分解，切割成更小與更容易管理部份，分散到邊緣節點處理，而邊緣節點更接近於用戶終端裝置，可加快資料的處理與傳送速度，以及減少延遲現象。

文丨拓墣產業研究院 柏德葳

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