IoT雙周報第77期：加拿大學術界開源釋出雪季行車影像資料集CADC，數千張光達影像助自駕車應付下雪路況

02/08~02/21精選IoT新聞

 智慧電表    NB-IoT  

全臺約40萬具家用智慧電表已啟用，政府今明兩年更將於6縣市擴大布建

在今年2月初立院一場口頭施政報告中，行政院院長蘇貞昌揭露臺灣家用智慧電表推動的新進展。自3年前臺電開始建置智慧電表基礎設施以來，他表示，截至去年底，全臺已經完成了38萬具智慧電表的布建，目前至少有數十萬戶，已能透過這個電表即時取得家庭用電情況和管理電費成本，未來兩年還要持續擴大智慧電表的建置。若按照原訂計畫，目標2020年要完成100萬戶的裝置，4年後更要達到3百萬戶。另外，在數據傳輸方面，臺電目前部分也採用了遠傳的NB-IoT、LTE等通訊技術，負責回傳每戶用電資訊，遠傳也表示，今年將建置約24萬戶智慧電表的IoT通訊模組，涵蓋臺北市、新北市、臺中市、彰化縣、雲林縣、澎湖縣、連江縣（馬祖）等6縣市部分地區，預計於2021年上半年完成。

 智慧防災    臺北市  

臺北市試用氣象盒子打造山坡地監測物聯網，提升土石流防災能力

由於天候變化容易造成山坡地土石流災害，為了能夠更即時監控，臺北市政府近來也開始試用IoT技術，來建立一個坡地監測物聯網。負責這項建置的工務局大地工程處，先是在去年選定4處山坡地設置多個氣象盒子，蒐集各種氣候環境資料，包含雨量、氣溫、濕度等氣象資料，還有擋土牆變位資料，另外，他們也在人工邊坡裝設多個水位計，藉以取得人工邊坡的運用資料。並將這些蒐集到的氣象資料、水位資料，透過IoT通訊技術回傳到後端系統，以便用於分析，來即時監控山坡地土壤變化情況。不同於傳統單點式防災監測，大地處表示，透過物聯網結合傳統山坡地量測打造出來的感測網路，能讓監測更全面且即時，鄰近社區亦可透過網路即時獲得這些資訊。未來還將建置大數據分析平臺，從大量資料分析中，找出影響土石流的關鍵變化，讓防災預警更早一步。

 自駕車沙盒案    經濟部  

經濟部批准了全臺第一個自駕車沙盒案，臺灣自駕車導航地圖商勤崴拔頭籌

經濟部近日批准了全臺第一個自駕車監理沙盒案，由臺灣從事導航地圖、自駕系統的勤崴國際拿下，正式取得第一張可供營運的自駕車試車牌，未來可以直接進到開放道路進行實測，以驗證其技術可行性、營運模式與創新服務。勤崴表示，初期規畫將在鹿港與彰濱間以自駕車進行接駁實驗，往返鹿港天后宮到彰濱觀光工廠兩地，全長約12公里，之後也將於桃園石門等觀光風景區來提供載客服務。該公司將進行場域實驗，為期1年。

 無人車送貨    UPS  

Waymo攜手美國快遞巨頭UPS，將以無人貨車配送快遞包裹

繼去年底投入無人車送貨業務，Waymo近日再宣布本季開始將與美國快遞巨頭UPS合作，以無人車來協助UPS運送快遞包裹。Waymo還建立了一個名為Waymo Driver的載運作業系統，可以在不同汽車平臺和商業應用程式部署，負責各種運輸配送作業，從載送乘客、物流送貨到公共運輸搭乘等，也不分是小車、大車都能用。未來與UPS的合作，將由Waymo以自動駕駛的克萊斯勒Pacifica小型貨車，往返鳳凰城地區UPS門市和該公司在坦佩（Tempe）的物流配送中心進行送貨，每輛車內也將配有一名人類駕駛，用來監看配送過程。Waymo也表示，將透過這次送貨試驗，幫助無人車能以更安全、高效率的行車完成包裹交付， 未來更要擴大規模送貨。

自駕車   下雪天候   

學術界開源雪季行車資料集CADC，數千張光達影像助自駕車應付下雪路況

自駕車碰到惡劣天候時，感測器將會難以運作，容易導致自駕車失靈，但如果要發展自駕車，就不得不把天候因素考慮進來。由於這方面資料相當缺乏，最近也有滑鐵盧大學、多倫多大學與新創Scale AI合作，花了兩年在安大略省西南部蒐集雪季的行車數據，行進將近全長20公里的雪地，後來，更決定把這些行車影像資料集CADC開源釋出，內含75個50到100影格的駕駛鏡頭，還有7,000影格的光達資料，而這些資料都是經過標記過，可供自駕車系統訓練學習之用。該研究團隊，還將此成果發表論文，詳述其所蒐集的資料，其特徵以及物體偵測的標籤。

AIoT   Arm   

加速IoT裝置端的AI推論能力，Arm再推兩款ML全新處理器

Arm日前一連推出兩款全新的Cortex-M55處理器與Ethos-U55微型神經網路處理器產品，以因應在嵌入式IoT裝置端的大量機器學習與AI運算需求。其中Cortex-M55採用Armv8.1-M架構，內建Arm Helium向量處理技術，與前代相比，在DSP處理與機器學習效能上，分別提升5倍與15倍之多，而且可以涵蓋更多AI應用，包括震動偵測、關鍵字偵測、偵測器感知、異常偵測及物體偵測等。Ethos-U55則是針對Cortex-M平臺推出的第一個微神經網路處理器（microNPU），採用壓縮技術、降低耗電，並縮小機器學習模型，符合體積較小、強調省電的嵌入式或物聯網裝置需求。若搭配M55處理器，Arm宣稱將可替ML整體推論效能再往上提高480倍。Arm預期採用新處理器IP的晶片將在2021年推出上市。

Edge TPU    邊緣運算   

AI加速器開發板有新選擇，華碩新開發板首次搭載 Edge TPU晶片可提供4 TOPS的算力

不只賣筆電，華碩最近也搶攻邊緣裝置推出一款AI加速器開發板Tinker Edge T，直接內建了Google Edge TPU邊緣運算晶片，開發者可直接在上面執行已經訓練好的TensorFlow模型，來進行推論之用。華碩表示，透過這個ML加速器晶片，Tinker Edge在AI應用加速推論執行上，可達到4 TOPS（每秒兆次運算），而且每運算單元僅需0.5瓦耗電，當用於開發邊緣運算裝置時，可以獲得比一般GPU更好的推論效果，而且更省電，適合用於機器視覺、影像處理、語音辨識等AI應用。另外，該開發板還配備一個NXP i.MX 8M四核心處理器，並搭配1 GB 的DDR4雙通道記憶體，也支援了8 GB eMMC和SD 3.0儲存介面，還提供了多種網路及連接介面，包括HDMI、USB（含Type-A、Type-C）、Gb乙太網路、Wi-Fi、藍牙等。目前該開發板已推出上市，國外零售網站的價格介於160到200美元之間。責任編輯⊙余至浩

攝影／李宗翰　圖片來源／Arm、 Asus、Scale AI、臺北市政府工務局、Waymo

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資料來源：iThome整理，2020年2月