去年國外掀起一股邊緣運算（Edge Computing）風潮，今年也開始吹向臺灣，不只製造業開始試用，連政府發展智慧城市也開始擁抱。光寶科技旗下光林照明事業部總經理葉耀中近日在臺舉行的AWS AIoT大會上首度揭露了，他們與臺北市合作建置的智慧IoT路燈共桿，開始採用邊緣運算架構，甚至要將機器學習與AI帶進路燈，這也是臺灣第一個結合邊緣運算的智慧城市應用實例。他更預告，未來要將邊緣運算運用在新北市22萬盞智慧路燈上。

北市智慧路燈將變更聰明，開始具備邊緣運算能力

截至去年底，臺北市內總共設置12盞智慧路燈，用來測試城市智慧嶄新應用，臺北市今年更找來了國內智慧照明廠商光寶科技合作，在北市健康路上部署數個智慧IoT路燈共桿，將IoT與路燈、號誌整合，以路燈為平臺連結城市，並於今年1月開始啟用。

現場每個智慧IoT路燈共桿，除了具有智慧LED照明，還配備一個LTE行動網路基地臺可供戶外連網，共桿內也含有多種環境感測器，可用來蒐集如溫溼度、空氣品質等資訊，這些利用路燈蒐集的照明及環境資料，會經由一個遠距無線傳輸的LoRa物聯網閘道器，與後端網路伺服器連接，再將資料上傳至雲端，讓政府機關可以遠端即時監控及管理。

不過，與其他的智慧路燈不同，光寶首次使用邊緣運算架構，來建置這個智慧IoT路燈共桿。他們先是採用了AWS的邊緣運算服務AWS Greengrass，打造出可以在本地區網內執行的邊緣運算閘道器，讓資料先在本地端運算、處理後再上雲端。下一步，更要開始就近提供機器學習和AI預判功能，讓智慧路燈應用可以更即時。

葉耀中解釋，將邊緣運算運用在智慧路燈上有幾個好處，一方面可以有效降低對頻寬的負擔，節省網路成本支出，另一方面可以對資料預先處理，以利於後續分析再利用。更重要的是，可以讓智慧路燈獲得更廣泛的應用。

他以智慧交通為例，以往，當聯網汽車想要取得現場交通即時資訊，供駕駛判斷前方路況時，得要透過雲端，但遇到同時有多輛車都要經過網路連回雲端，網路頻寬不夠用時就會出現大塞車，等待的時間會更久，甚至在更進階的自駕車應用中，汽車本身反應時間需要非常短，全部透過雲端，時間來不及。

因此，當路燈開始具備近端處理的能力，能自行蒐集道路資料，在本地端就可以預先處理，甚至現場就可以先做預判，汽車可以就近從附近路燈取得目前車況資訊，不用再上雲。

他表示，透過採用分散式運算的邊緣運算，可以將原本雲端的運算工作，分散到靠近資料產生附近的路燈上來處理，甚至多個路燈可以自組成為一個本地網路環境，自行接手管理和運作。這些路燈和路燈之間彼此靠很近，網路傳輸更直接，如藍牙等，所以，資料傳遞更快速，甚至沒有網路也能用。

甚至他認為，以往透過雲端來管理城市數十萬路燈的作法，未來也將可以全部改由邊緣運算來取代，來減少雲端的工作負擔。

光寶不只將邊緣運算運用在臺北市的智慧IoT路燈共桿上，葉耀中透露，在早之前，他們已經先在臺灣某個工業區的街燈上試用邊緣運算，甚至還將AI帶進路燈，至今已經可以就近判斷汽車有無超速，以及提供空污監測等功能。

當路燈開始有了AI處理分析能力後，葉耀中表示，也將使得路燈變更聰明，開始兼具大腦的功用，可以有更多的智慧應用，例如可將雲端上訓練完成的機器學習程式碼打包，並在路燈上的邊緣運算閘道器啟用執行，讓路燈現場能就近依據車流、車速，加以判斷交通壅塞狀況，並給出改善建議，相關主管機關能夠依此建議，快速下達決策。

光寶目前在全球部署超過200萬盞智慧路燈，持續蒐集和累積城市數據。葉耀中表示，未來將透過邊緣運算，把機器學習與AI也帶進臺北市路燈，可以讓路燈更獲得廣泛應用，包括智慧交通、車聯網等等，運用蒐集來的資料，現場立即分析產生預測結果，讓應用可以更即時，「這是邁向智慧城市的第一步。」他說。

葉耀中指出，目前先在臺北市和工業區設置智慧路燈，做為邊緣運算應用的試驗場域，之後也會將逐步擴大部署範圍，甚至他更透露，未來新北市22萬盞智慧路燈也將跟進採用。