艾鍗教你從實作中認識物聯網！ https://bit.ly/3kLZhAq 課程使用Raspberry Pi結合ARM mbed Cloud來實現一個物聯網解決方案。你會了解M2M(Machine-to-Machine)網路協定,包含CoAP、MQTT、LWM2M等協定，並藉由Raspberry Pi連接 Cloud。 Raspberry Pi的部份教你連接一些感測器，包含GPIO、數位界面I2C的溫溼度感測器、類比感測器如光感應器等，並將這些感測器成為定義為不同的Resource Path並註冊在mbed cloud中。 本課程將採用Node.js撰寫WebAPP，使用HTTP/RESTful API存取Resource。在實作WebAPP中，除了後端Node.js，你也將會看到後端如何與前端瀏覽器之間要如何溝通的方式，如AJAX或WebSocket

1. 物聯網 Internet of Thing
Joseph
Oct 16, 2018
1

2. Introduction
IoT是垂直分工、跨產業整合
技術不是唯一關鍵，還需要IoT 服務創新、價值創
新
AIoT 物聯網需要三種人才，分別是創新型人才、
專案型人才（軟硬整合型人才），以及資料分析
人才
2

3. Outline
• 物聯網技術架構
• AIoT架構&邊緣運算
• Raspberry Pi 入門使用 (Linux)
• 數位與類比感測器讀取
• 工業物聯網通訊協定: Modbus over RS485、EtherCAT
• MQTT 協定感測訊號
• Web物聯網使用Node.js
• Project: Line Chatbot 遠端控制
3

4. 什麼是物聯網?
4

5. 5

6. 物聯網是一個由物物相聯而構成的巨大網路。在物聯網中，智慧物件透過
感測、辨識及連網的能力，進而提供更加值的應用服務
6

7. 物聯網市場蓬勃發展
7
雲端服務
通訊平台
物聯網終端
42% 家庭
已有 WiFi
聯網註1
2016年
45億個手
機用戶註2
2018年
> 300億個
聯網終端
設備註3
2020年
Infrastructure 漸趨完整，
帶動物聯網的發展
Source:
註1： Strategy Analysis
註2： Ericsson Mobility
註3： Gartner

8. Example: WISE-Paas
8

9. IoT Ecosystem
物聯網一詞所代表的不是一個技術，也不
是一個產業，而是一個Ecosystem
9

10. IoT User Interface
10
「以人為本」
提出創新應用
SaaS 軟體即服務
使用技術以Mobile APP or WebAPP

11. Cloud Computing
11

12. Cloud 的3個服務層次
12

13. 物聯網技術架構
13

14. IoT 的系統架構
14 資料來源：http://scimonth.blogspot.tw
Big Data
分析與優化服務
應用
Data Center
資料收集與備份
訊息傳遞與分享
Data Collector
資料收集、運算
與傳遞
物聯網終端 = 處理器 + 感知元件 + 通訊
低耗能 + 高效能處理能力
感
知
層
網
路
層
應
用
層

15. IoT 技術架構
15

16. 就資通訊產業而言
16
機器人
物聯網
影像處理AI

17. IT 技術趨勢
IoT=MCU+Sensor+Communication+Web
AIoT=AI+ IoT
17

18. What’s Then/Next ?
Turning large amounts of data into actionable
insights
18

19. 怎麼”套用” DEEP LEARNING
19

20. 1.) Familiar with one of DL framework
Deep learning frameworks offer building
blocks for designing, training and validating
deep neural networks
20

21. 2.) Buy a GPU enable Computer
21

22. AI與物聯網趨勢並起翻轉嵌入式設計思維
22
。
邊緣運算 (Edge Computing)

23. 邊緣運算: 嵌入式AI技術實現架構
Raspberry Pi
Intel NCS
Nvidia TX2
Development Kit
Computer Vision using
OpenCV
Deep Learning
DNN
Reinforcement
Learning
CNN RNN
GAN
Embedded Linux
or
23

24. Artificial Intelligence at the edge
on-board AI to process complex data without relying on network
connectivity. AI at the Edge is the future of industry, transforming
processes in manufacturing, industrial inspection, agriculture, general
robotics, security, and AI cities.
24
https://developer.nvidia.com/embedded-computing
Jetson TX2
終端裝置AI運算的實現

25. JETSON TX2 開發人員套件
25

26. Google Edge TPU
26
Add accelerated ML to your embedded device
Edge TPU Accelerator
Edge TPU Dev Board
https://aiyprojects.withgoogle.com/edge-tpu/

27. Load a pre-trained
model
on Raspberry Pi 3
PredictTest data
Intel NCS Edge Computing
Neural Compute Stick27

28. 28

29. Deep Learning on computer vision
Image Recognition
Object Detection
Segmentation
29

30. 更多其他深度學習的應用領域
30

31. 31
https://movidius.github.io/ncsdk/ncs.html

32. Deep Learning on Mobile phone
32
Convolutional Neural Networks