又有一些有趣的事要發生了⋯⋯
讓我們想像一下,如果資料中心的所有儲存設備和儲存階層,不論其外觀型式、接頭和位置為何,都可以用一個通用的界面協定(接頭)互相連接起來。如果 HDD 也可以使用現在應用在 NAND 快閃和 Optane SSD 上的 NVMe 介面協定呢?最近在 2020 OPC 遠距峰會上 Seagate、WDC 和 Microsoft 就在討論在未來 2-3 年內,在 HDD 上使用 NVMe 界面,而且她們認為到 2025 年這會很常見。
這個想法是把 HDD、甚至是磁帶機裝上 PCIe-Gen3 NVMe 介面,這將可以省掉使用 SAS 控制器 ASIC 的協定轉換。少量的 HDD 可以直接連接到主機的 CPU,較大數量的 HDD 則可以通過 PCIe 交換器來連接。使用 NVMe HDD 的好處是可以把 HDD 放在智慧 NIC 之後,並且可以使用多顆 HDD 共用的 ASIC/PFPG 加速器做為運算儲存 (Computational Storage),也可以在同一個儲存堆疊上混用 SSD 與 HDD。此外,NVMe HDD 和 SSD 可以實現更有效的可組合資料中心架構,NVMe HDD 可以簡化 NVMe-oF 在乙太網路上的硬體與韌體堆疊。
通過乙太網路結構的 NVMe HDD、SSD 和磁帶機可以被組合進儲存分區和 NVMe-oF 運算結點,在資料中心創造一個動態的可組合式儲存資源。未來的 HDD 和各種 SSD 的外觀尺寸大小是可互通的,較小的裝置則會放到大一點的封裝中,使大家都有相同的外觀型式與接頭。這些通用的接頭設計上會支援未來的,包括 PCIe、NVMe、CXL 或 GenZ 界面,也會支援 X2、X4、X8 和 X16 的鏈路頻寬,至少會透過 PCIe Gen6 來運作。
你知道,「科技始終來自於人性」,Nokia 創造出的這句口號還真沒錯,沒有人(至少我不)喜歡複雜,尤其是在機器的連接上,好幾種不同的連接界面,轉換來轉換去,人暈了,機器也慢了,一種界面把大家都連起來,多好!
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【熱像儀須知】
雖然發燒不是染疫的百分百表徵,但由於仍有 88% 肺炎患者會出現發燒症狀,讓「熱像儀」一時成為供不應求的熱門商品。熱影像為何是量測溫度的利器?這是因為當物體處於絕對零度 (−273.15℃) 以上會輻射出能量,將其度量化並轉換成圖譜,就能顯現熱影像或量測溫度。不過有設備業者提醒,熱溫度校正機制取決於溫度穩定與否?再現性夠不夠?而設備等級則取決於穩定度、靈敏度、誤差值和感測像素。
要了解「誤差vs.恆溫控制」,就要知道什麼是「黑體」(Black body)。溫度量測會以「黑體」作為恆溫調溫器——它是一個能全數吸收外來輻射、且不會有任何反射和透射的理想化物體,隨著溫度上升,黑體所輻射出來的電磁波與光線稱為黑體輻射。另須留意的是,體表溫度會隨著環境溫度改變 (天冷時,皮膚體感冰涼),核心溫度才是重點。若只就體表溫度做補償,當體表達到警戒值時,恐怕核心溫度早已超標!至於那些徘徊在臨界值附近的潛在風險者,更須慎防有錯漏之虞。
其次,如何因應周圍熱源干擾/環境條件 (特別是戶外量測) 及高人流場景是一大挑戰。一般而言,感測器的解析度越高,有效距離就越遠、可將安全量測距離拉得更遠,但這種高階感測器通常價格不斐。再者,AI 對於防疫工作功不可沒,標榜加速處理網路封包的「網路處理器」(NPU) 也因而水漲船高;與此同時,可根據不同輸入視角建立模型、即時產生 3D 臉部影像的 3D AI,不容許弄虛作假,且整組 IR感測器+RGB 感測器的成本不到結構光的 1/3。
電信業者也聯袂系統商投入智慧防疫,推出非接觸式紅外線熱影像偵測體溫的「智慧溫感偵測系統」;結合 AI 溫度感測,可快速篩檢出體溫異常對象,即時示警並記錄量測數據,並降低測溫人力和接觸風險,並具備多目標偵測、警報連動機制、事後記錄查詢功能,並可透過 Modbus / OPC 協定或應用程式介面 (API) 與異質系統平台整合。所延伸出來、月資費不到千元台幣的「雲端人臉辨識考勤服務」,對百人以下的小企業主極具吸引力。
延伸閱讀:
《科技防疫,紅外線熱影像成顯學》
http://compotechasia.com/a/opportunity/2020/0414/44478.html
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機器人發展三大趨勢 自主學習、租賃服務不是夢
廖家宜 2020-03-09
國際機器人聯合會(IFR)針對工業用機器人發展未來趨勢提出3點觀察,包括機器人由於變得更智能化而好操作、與工廠生產人員之間的協作變多,此外,數位化程度超越往年,而雲端化有望促成租賃模式發展。IFR則是看好2020年至2022年,全球將有200萬台工業機器人的新裝機量。
機器人越聰明 上線速度越快
IFR指出,受惠於現今機器人智慧化的程度提高,使得機器人的編程和安裝將變得更加容易。透過感測器和編程軟體結合,將可讓使用者透過直接教學的方式進行「演示編程」。舉例來說,機器人的調教任務首先由人類執行,由人類直接移動機器手臂的方式進行引導,接著將相對位置與相關數據等,透過軟體傳輸至機器人的程序中,接著透過機器學習便可進一步使機器人透過反覆試驗獲通過教學影像學習,並自我優化其動作。
進入真正「人機共工」時代將是大挑戰
有別於工業4.0初期業界試圖過於往無人化目標發展,在現階段某些生產型態尚未有能力擺脫人力生產的情況下,人機共工反而成為近年共同的目標。如何讓機器人與人類透過更好的方式共工,成為當前重要的課題。而IFR也指出,與人類協同工作的機器人將使其能夠更快適應環境的變化。
IFR觀察,目前較常見的協作型態是由機器人與人類共享工作區,由兩者相互操作,並按工序依次完成任務,不過下一階段則是將進化成由人類和機器人在同一時間,共同完成同一件工作,而IFR認為此種應用的挑戰將更巨大。
真正實現「人機共工」的挑戰在於,機器人必須隨時根據環境調整其運動,「就像兩個真正的人在工作!」IFR這麼說。為此機器人的感知能力將是關鍵,包括語音、手勢和人類動作意圖識別等。
數位化與雲端助力 機器人採租賃模式有望成真
此外,網路與數位化將是機器人走向工業4.0的核心技術。IFR表示,未來對於任何機器人製造商而言,能夠使機器手臂互相溝通將是重中之重。
過去由於各廠牌機器人欠缺共同標準,造成系統整合與溝通上的困擾,為此國際標準組織如德國機械設備製造業聯合會(VDMA)結合OPC基金會(Open Platform Communications Foundation)共同針對工業機器人定義了標準化的通訊協定,使身為生產現場不可或缺的工業機器人能夠更快速連接到工業物聯網(IIoT)中。
此外,IFR也表示,通過雲端技術連結數位化的機器人也將成為新商業模式的推動力,像是機器人租賃,其也被稱作為Robots-as-a-service(機器人即服務)。IFR指出,由於此種商業模式無固定成本支出、較少資金壓力、無須自動化升級,甚至不需要高技術門檻的機器人操作員,因此對於中小型企業來說特別具有吸引力。
附圖:IFR針對工業用機器人發展未來趨勢提出三點觀察。李建樑攝
資料來源:https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?cat=158&cat1=20&cat2=10&id=0000580157_R782T82Z4TOHOA80KGZZT
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