非接触需求为边缘计算发展带来新动力

EEWORLD · 电子工程世界·2020-11-22 00:00

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如果你认为自动驾驶汽车很复杂,你就不会相信是什么让我们的整个世界实现了自动化——从我们走过的每一扇门到我们乘坐的每一部电梯。COVID-19大流行将非接触式技术的需求带到了我们的脑海中,加速了对一个拥有自主性世界的需求,这其中涉及到了什么。


COVID-19大流行改变了我们对技术创新的期望,推动了对虚拟连接和协作的需求。非接触式技术的新用户早在采用非接触式技术之前就已经学会了从家里获取服务。当我们回到现实世界中工作和玩耍时,我们中的许多人现在都犹豫着去触摸日常生活中的事物,比如门铃、电梯面板、电灯开关和餐厅菜单。


随着创新者竞相为商店、学校、办公室和所有其他公共场所创造真正的自动门和更大范围的非接触式界面,我预见到了一个可能超越自主汽车市场范围和价值的商机。


我们可以试着给这个机会加上一些数字,从电梯开始。据估计,2018年全球共有90万部电梯在运营,预计到2026年,这一数字将增长70%,达到1350亿美元。旅馆?2016年,全球超过70万间酒店,包括1550万间客房。


全世界的医院和医疗机构有几十万,房间数数以百万计。仅在美国,2015年就有超过16万家加油站和便利店,到2017年底,大约有65万家餐厅(让我们保守估计每个餐厅有6打菜单,超过390万种供应),2019年有近1.4亿套住房。


如果考虑其他位置,如多单元建筑中的办公室、政府设施、交通枢纽、学校(和教室)以及大大小小的工厂,然后为升级或更换单元。这种创新的潜在市场规模几乎无法估量。


现在,实现这个机会仍然是一种愿景。


为什么自动门还不是智能化的?


公共场所的自动门既有缺陷,也无处不在。我敢打赌,我们大多数人都有过这样的经历:如果你离一个看不见的传感器太近,门会反复打开,或者相反,即使在你疯狂地挥舞手臂之后也没有打开。


这是因为创建真正自主的门的用例相当复杂。它是在有人站在它前面时打开的,还是需要某种程度的安全性,如果需要,它是什么?假设它依靠摄像机感知运动,或者依靠传感器接收语音命令。它能区分使用者(或行李)和过路人(或鸟类),或单词选择和方言,而且要考虑到周边的环境照明和噪音?


也许最重要的是,如果默认控件在任何一种情况下失败,它是什么?有什么后备技术能让你在踏入大门前不被拒绝进入或紧闭你的鼻子?


总而言之,真正自动化的非接触式交互必须是健壮的、易于维护的,并且为了满足市场巨大的潜在需求,应该能够像我们通过智能手机执行非接触式支付等任务一样轻松地操作。


就像我举的门例子一样,如果餐厅菜单偶尔会出现错误的订单,或者电梯只在一段时间内到达我们想要的楼层,那就不够cool了。


门、菜单和电梯控制需要变得更智能。


算法挑战


在汽车领域以多种方式证明了用于检测和驱动数据的硬件,该硬件已用于自动收集排气管排放物,管理节气门位置,监控发动机系统中的压力以及在制动时执行ABS。


最近,摄像头和雷达传感器已经投入使用,向驾驶员提供数据、报警或自动驾驶功能,如车道保持和倒车。2019年售出的新车中,有一半以上配备了某种类型的语音识别系统。


虽然有一些值得注意的是汽车在某些环境中自行驾驶(或几乎这样做)的例子——人们想到了特斯拉在消费者领域的自动驾驶仪和佩尔顿的商用卡车例子,但开发挑战仍然在于软件,解释这些功能的算法传感器数据,以及做出那些稳健可靠的决策,还没有广泛存在。


在恶劣天气下,如果车门无法识别被灯光遮挡的人,则其安全隐患可能与汽车在接近停车标志时所面临的安全隐患不同,但算法挑战是相似的。


这些用例之间的差异也暗示了有趣的开发机会;例如,能够识别手势或肢体手势的技术的应用将在非接触式控制中非常有意义。例如,超宽带(UWB)可以在室内和室外提供精确的定位数据,并且已经预装在最新的iPhone中。


另一种技术被广泛归类为边缘计算,它可以在使用它的边缘位置(而不是仅仅依赖于云连接)进行经济、可靠的本地数据处理,从而使一代硬件和软件工具能够真正“重新思考”如何提供智能决策。


前进的道路将是渐进的


在过去的10年左右,触摸屏的开发和应用一直是一个商业现象,市场增长速度是整体显示器的10倍(2010年至2011年,市场增长速度几乎翻了一番,从71亿美元增长到134亿美元),这在许多方面都受到智能手机及其应用的推动。


但我们最近对COVID-19的经验表明,消费者会期待一些不同的东西。非接触式交互的进一步创新不仅可以提供更安全的体验,而且还可以提供更简单、更可靠的体验。


未来的发展道路将是渐进式的,首先解决接近或手势控制的简单用例,比如允许用户在有限的选项中直接指出一个选项。语音控制可以在安静或受控的环境中很好地工作,但当附近有太多声音或嘈杂的机器时,可能需要邻近传感器技术的帮助。


手势识别和语音控制的发展速度和深度将在很大程度上取决于机器学习(ML)和人工智能(AI)的创新,这有助于扩大用户可以使用的选择范围和选择的细微差别。


最终的一步将是创建完全自主的界面,既能预测用户需求,又能驱动用户需求,所以想想那些根据日历上的会议记录就“知道”你想要的楼层的电梯,或者“记住”你燃料类型的加油站。这种集成水平将提供有意义的安全保护,其中许多已经存在,以确保支持移动支付和维护在线数据隐私。


这些创新的时间会因用例和地理位置的不同而有所不同,但开发路径是明确的。这场比赛是为了创造一个真正的自动门和更好的非接触式控制一切。


本文作者:Alexandra Dopplinger,是恩智浦边缘处理业务部门建筑和能源产品营销总监。

关键字: 边缘计算 UWB 编辑:冀凯 引用地址: http://news.eeworld.com.cn/qrs/ic517336.html 本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

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