原标题：台北市智慧路灯开始整合边缘运算
今年1月，台北市与光宝科技合作，在北市健康路上部署多个智慧IoT路灯共杆，开始采用边缘运算架构，甚至要将机器学习与AI带进路灯，这也是台湾第一个结合边缘运算的智慧城市应用实例。（图片来源／光宝科技）
去年国外掀起一股边缘运算（Edge△Computing）风潮，今年也开始吹向台湾，不只制造业开始试用，连政府发展智慧城市也开始拥抱。光宝科技旗下光林照明事业部总经理叶耀中近日在台举行的AWS△AIoT大会上首度揭露了，他们与台北市合作建置的智慧IoT路灯共杆，开始采用边缘运算架构，甚至要将机器学习与AI带进路灯，这也是台湾第一个结合边缘运算的智慧城市应用实例。他更预告，未来要将边缘运算运用在台湾新北市22万盏智慧路灯上。
北市智慧路灯将变更聪明，开始具备边缘运算能力截至去年底，台北市内总共设置12盏智慧路灯，用来测试城市智慧崭新应用，台北市今年更找来了国内智慧照明厂商光宝科技合作，在北市健康路上部署数个智慧IoT路灯共杆，将IoT与路灯、号志整合，以路灯为平台连结城市，并于今年1月开始启用。
现场每个智慧IoT路灯共杆，除了具有智慧LED照明，还配备一个LTE行动网络基地台可供户外连网，共杆内也含有多种环境感测器，可用来搜集如温湿度、空气品质等资讯，这些利用路灯搜集的照明及环境资料，会经由一个远距无线传输的LoRa物联网闸道器，与后端网络伺服器连接，再将资料上传至云端，让政府机关可以远端即时监控及管理。
不过，与其他的智慧路灯不同，光宝首次使用边缘运算架构，来建置这个智慧IoT路灯共杆。他们先是采用了AWS的边缘运算服务AWS△Greengrass，打造出可以在本地区网内执行的边缘运算闸道器，让资料先在本地端运算、处理后再上云端。下一步，更要开始就近提供机器学习和AI预判功能，让智慧路灯应用可以更即时。
叶耀中解释，将边缘运算运用在智慧路灯上有几个好处，一方面可以有效降低对频宽的负担，节省网络成本支出，另一方面可以对资料预先处理，以利于后续分析再利用。更重要的是，可以让智慧路灯获得更广泛的应用。
他以智慧交通为例，以往，当联网汽车想要取得现场交通即时资讯，供驾驶判断前方路况时，得要通过云端，但遇到同时有多辆车都要经过网络连回云端，网络频宽不够用时就会出现大塞车，等待的时间会更久，甚至在更进阶的自驾车应用中，汽车本身反应时间需要非常短，全部通过云端，时间来不及。
因此，当路灯开始具备近端处理的能力，能自行搜集道路资料，在本地端就可以预先处理，甚至现场就可以先做预判，汽车可以就近从附近路灯取得目前车况资讯，不用再上云。
他表示，通过采用分散式运算的边缘运算，可以将原本云端的运算工作，分散到靠近资料产生附近的路灯上来处理，甚至多个路灯可以自组成为一个本地网络环境，自行接手管理和运作。这些路灯和路灯之间彼此靠很近，网络传输更直接，如蓝牙等，所以，资料传递更快速，甚至没有网络也能用。
甚至他认为，以往通过云端来管理城市数十万路灯的作法，未来也将可以全部改由边缘运算来取代，来减少云端的工作负担。
光宝不只将边缘运算运用在台北市的智慧IoT路灯共杆上，叶耀中透露，在早之前，他们已经先在台湾某个工业区的街灯上试用边缘运算，甚至还将AI带进路灯，至今已经可以就近判断汽车有无超速，以及提供空污监测等功能。
当路灯开始有了AI处理分析能力后，叶耀中表示，也将使得路灯变更聪明，开始兼具大脑的功用，可以有更多的智慧应用，例如可将云端上训练完成的机器学习程式码打包，并在路灯上的边缘运算闸道器启用执行，让路灯现场能就近依据车流、车速，加以判断交通壅塞状况，并给出改善建议，相关主管机关能够依此建议，快速下达决策。
光宝目前在全球部署超过200万盏智慧路灯，持续搜集和累积城市数据。叶耀中表示，未来将通过边缘运算，把机器学习与AI也带进台北市路灯，可以让路灯更获得广泛应用，包括智慧交通、车联网等等，运用搜集来的资料，现场立即分析产生预测结果，让应用可以更即时，“这是迈向智慧城市的第一步。”他说。
叶耀中指出，目前先在台北市和工业区设置智慧路灯，做为边缘运算应用的试验场域，之后也会将逐步扩大部署范围，甚至他更透露，未来也将把边缘运算运用在台湾新北市22万盏智慧路灯上。
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