ภาพเบลอของรถบัสในการจราจรในเมือง

ความคล่องตัวในเมืองและอนาคตของการขนส่งอัจฉริยะ

เมืองต่างๆ กำลังดำเนินการแก้ปัญหาความแออัดและเพิ่มความคล่องตัวด้วยเทคโนโลยี Internet of Things (IoT) ของเมืองอัจฉริยะ

สาระเกี่ยวกับความคล่องตัวในเมือง

  • แรงกดดันจากจำนวนประชากรที่เพิ่มขึ้น ปริมาณยานพาหนะที่เพิ่มขึ้น และโครงสร้างพื้นฐานด้านการขนส่งที่เก่าลงและมีข้อจำกัดทางกายภาพกำลังสร้างปัญหาการจราจรติดขัดในเมืองซึ่งส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการผลิต ความปลอดภัยสาธารณะ และสาธารณสุข

  • เมืองต่างๆ กำลังใช้เทคโนโลยีเมืองอัจฉริยะเพื่อปรับปรุงการไหลเวียนของการจราจรและความปลอดภัยสาธารณะบนถนนที่มีอยู่ และดึงข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยให้ทราบถึงแนวทางการปรับปรุงด้านวิศวกรรมการจราจรและโครงสร้างพื้นฐาน

  • ระบบการขนส่งอัจฉริยะ เฟรมเวิร์กข้อมูลแบบเปิด และแอปพลิเคชันที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI กำลังเปลี่ยนการขับขี่ในเมืองให้เป็น Mobility as a Service (MaaS) ตามความต้องการ ซึ่งช่วยลดความแออัดและเพิ่มความคล่องตัว

author-image

โดย

ความคล่องตัวในเมืองคืออะไร

สาระสำคัญของความคล่องตัวในเมืองนั้นเกี่ยวกับการเคลื่อนที่ของผู้คนและสินค้าภายในเมือง แม้จะฟังดูเหมือนง่าย แต่เมื่อคุณพิจารณาปัจจัยทั้งหมด เช่น โครงสร้างพื้นฐาน เทคโนโลยี การเมือง วัฒนธรรม วิธีที่เราสำรวจเมืองต่างๆ ก็จะพบว่าประเด็นนี้มีความซับซ้อนซึ่งมีประวัติศาสตร์อันเก่าแก่และอนาคตที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีที่ซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ

ความท้าทายเกี่ยวกับความคล่องตัวในเมือง

ความท้าทายพื้นฐานของการเดินทางในเมืองเกิดขึ้นตั้งแต่เมื่อมนุษย์เริ่มอาศัยอยู่ในสภาพแวดล้อมในเมือง เราจะสร้างสมดุลระหว่างความแออัด ความสะดวกในการเคลื่อนย้าย และมลภาวะได้อย่างไร

ความตึงเครียดระหว่างนวัตกรรมด้านการขนส่ง จำนวนประชากรในเมืองที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง และความสามารถของภาครัฐในการติดตามทรัพยากรที่มีจำกัดนั้นเป็นสิ่งที่อยู่กับเรามาโดยตลอด แต่เมืองในปัจจุบันมีความกดดันสูงกว่าในอดีตเป็นอย่างมาก

การเติบโตของจำนวนประชากรในเมืองจะกดดันความคล่องตัวในเมืองต่อไป:

  • ชาวเมือง 4.6 พันล้านคนภายในปี 20251
  • มหานคร 41 แห่งภายในปี 20302
  • ระยะทางของผู้โดยสารบนระบบขนส่งมวลชน 67.1 ล้านล้านกิโลเมตรภายในปี 20503

ความแออัด
เวลาที่เสียไปกับการอยู่ในยานพาหนะขณะเดินทางเป็นอุปสรรคสำคัญสำหรับผู้สัญจรรายบุคคลและประสิทธิภาพการทำงานโดยรวมของเมืองต่างๆ ทั่วโลก รายงาน Global Traffic Scorecard ประจำปี 2019 จาก INRIX4 ระบุว่าสหรัฐอเมริกาสูญเสียเวลาเฉลี่ย 99 ชั่วโมงต่อผู้ขับขี่ขับหนึ่งคนต่อการจราจรติดขัดในปี 2019 ซึ่งส่งผลให้สูญเสียประสิทธิภาพการทำงานไปเกือบ 88 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

ความปลอดภัยสาธารณะ
การจราจรที่ติดขัดสร้างความเสียหายมากกว่าการเสียเวลา อุบัติเหตุจราจรคร่าชีวิตผู้คนไป 1.35 ล้านคนทั่วโลกในแต่ละปี และมีผู้ได้รับบาดเจ็บไม่ร้ายแรงถึง 20 ถึง 50 ล้านคน การเสียชีวิตและการบาดเจ็บจากอุบัติเหตุทางถนนมากกว่าครึ่งหนึ่งเกิดขึ้นกับคนเดินถนน นักปั่นจักรยาน ผู้ขับขี่จักรยานยนต์ และผู้โดยสาร

สาธารณสุข
การจราจรที่ติดขัดจะเพิ่มปริมาณอนุภาคขนาดเล็กมากในไอเสียรถยนต์5 องค์การอนามัยโลกระบุว่าอนุภาคไอเสีย “สามารถเจาะลึกเข้าไปในทางเดินหายใจเข้าสู่ปอดและกระแสเลือด ส่งผลกระทบต่อหลอดเลือดหัวใจ หลอดเลือดสมอง และทางเดินหายใจ”6

ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
เมืองทั่วโลกมีความกังวลเกี่ยวกับความยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อม และการคมนาคมขนส่งเป็นปัจจัยสำคัญที่ก่อให้เกิดผลกระทบ

การปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ (CO2) ทั่วโลกประมาณร้อยละ 22 เป็นผลมาจากภาคการขนส่ง 7 ซึ่งจะเพิ่มขึ้นเมื่อเมืองต่างๆ เติบโตขึ้น และประชาชนแต่ละรายหันมาใช้การขนส่งแบบเผาไหม้คาร์บอน

ตัวอย่างเช่น หากไม่มีการลงทุนจำนวนมากในด้านระบบขนส่งสาธารณะและเทคโนโลยีถนนอัจฉริยะ การปล่อย CO2 ในอินเดียคาดว่าจะเพิ่มขึ้นจาก 70 เมกะตันในปี 2015 เป็น 540 เมกะตันภายในปี 20508

การจัดการความท้าทายด้านความคล่องตัวในเมืองทุกวันนี้ด้วยเทคโนโลยีเมืองอัจฉริยะ

เมืองต่างๆ กำลังปรับปรุงด้านความคล่องตัวการสัญจร การประหยัดพลังงาน และการลดมลพิษในทุกวันนี้ด้วยเทคโนโลยี IoT ของเมืองอัจฉริยะ

โดยเมืองอัจฉริยะรับข้อมูลจากทุกช่องทางที่มีอยู่ เช่น สัญญาณจราจร กล้อง อุปกรณ์ฝังตัวในการขนส่งสาธารณะ เพื่อนำมาวิเคราะห์ด้วย AI และแชร์ผ่านแหล่งรวมข้อมูลแบบเปิด การทำเช่นนี้จะสร้างความตระหนักรู้อย่างต่อเนื่องถึงเงื่อนไขที่สามารถใช้ได้สำหรับการจัดการจราจร การวางแผนเส้นทาง ความปลอดภัยสาธารณะ และการตอบสนองต่อเหตุฉุกเฉิน

เทคโนโลยีเมืองอัจฉริยะสามารถฝังตัวอยู่ทั่วทั้งระบบโครงสร้างพื้นฐานของเมืองได้

  • ทางเท้าอัจฉริยะสามารถตรวจสอบสภาพอากาศ สภาพถนน และแม้กระทั่งการสึกหรอของถนน และแบ่งปันข้อมูลกับผู้ขับขี่และผู้ควบคุมการจราจร
  • ที่จอดรถอัจฉริยะสามารถแจ้งเตือนผู้ขับขี่ถึงพื้นที่ว่าง ซึ่งช่วยลดเวลาที่ใช้ในการวนรถเพื่อหาที่จอด
  • สัญญาณไฟจราจรอัจฉริยะสามารถตอบสนองต่อสภาพการจราจรและตั้งเวลาใหม่ได้เพื่อลดความแออัด
  • ไฟถนนอัจฉริยะที่มีกล้อง ไมโครโฟน และเซ็นเซอร์สามารถหรี่แสงเองได้เมื่อไม่มีใครอยู่รอบๆ และรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการจราจร ความปลอดภัยสาธารณะ และคุณภาพอากาศ
  • กล้องอัจฉริยะสามารถจับตาดูการจราจรและความปลอดภัยสาธารณะได้ เมื่อเกิดปัญหา ระบบเหล่านี้จะแจ้งเตือนระบบขนส่งโดยอัตโนมัติ
  • ทางแยกอัจฉริยะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพด้านการจราจรของยานพาหนะและคนเดินเท้า ตรวจจับความเสี่ยง และเตือนให้ทราบในกรณีที่ใกล้จะอุบัติเหตุเพื่อลดการชนและการบาดเจ็บ
  • การเก็บค่าผ่านทางอัจฉริยะสามารถประเมินค่าผ่านทางสำหรับการจราจรที่สัญจรอย่างอิสระ รองรับการกำหนดราคาตามความแออัดของถนนโดยเฉพาะหรือค่าผ่านทางต่อไมล์ และเก็บค่าธรรมเนียมทางอิเล็กทรอนิกส์
  • การขนส่งสาธารณะอัจฉริยะสามารถนับจำนวนผู้โดยสาร ติดตามตำแหน่งของยานพาหนะ และแชร์สถานะได้โดยอัตโนมัติ
  • กองยานพาหนะอัจฉริยะ รวมถึงรถตำรวจและรถดับเพลิง รวมถึงรถบรรทุกส่งของส่วนตัว แท็กซี่ และรถไฟ แชร์ตำแหน่งของรถ ติดตามดูคนขับ และฟังเครื่องยนต์ เบรก และล้อเพื่อดูว่ามีการสึกหรอหรือชำรุดหรือไม่

ระบบจราจรอัจฉริยะสามารถประหยัดเวลาในการเดินทางได้ถึง 60 ชั่วโมงต่อปี5

การทำงานร่วมกันของเซ็นเซอร์ ไมโครโฟน และกล้องอัจฉริยะเหล่านี้ช่วยสร้างแบบจำลองของสิ่งที่เกิดขึ้นบนถนน ทางหลวง และทางรถไฟในเมืองได้ในแบบเกือบเรียลไทม์ การตระหนักรู้ผ่าน AI นี้สามารถเปลี่ยนการจัดการการจราจรเชิงรับให้กลายเป็นระบบขนส่งอัจฉริยะเชิงรุกได้

ระบบเหล่านี้สามารถคาดการณ์ความแออัด เปลี่ยนเส้นทางการจราจรโดยอัตโนมัติ ปรับสัญญาณไฟ และใช้ค่าผ่านทางแบบไดนามิกเพื่อช่วยให้เมืองเคลื่อนที่ได้อย่างไม่ติดขัด กรุงเทพมหานคร ประเทศไทย เวลาในการเดินทางได้มากกว่า 51,000 ชั่วโมงต่อปี และลดความล่าช้าในการจราจรได้สูงสุดถึงร้อยละ 24.5 ด้วยทางแยกอัจฉริยะเพียง 3 แห่ง9

อนาคตของความคล่องตัวในเมือง

เทคโนโลยีหลายอย่างกำลังเกิดขึ้นทางออนไลน์ ซึ่งจะเปลี่ยนแปลงพื้นฐานการเคลื่อนย้ายผู้คนและสินค้าในเมืองต่างๆ การเพิ่มความฉลาดของยานพาหนะ ระบบอัตโนมัติ และการสื่อสารของยานพาหนะจะช่วยปรับปรุงความปลอดภัย การไหลเวียนของการจราจร และการปล่อยมลพิษ

การสื่อสารของยานพาหนะและการจัดการจราจร
เทคโนโลยีการสื่อสารของยานพาหนะจะเปลี่ยนสถานะปัจจุบันของยานพาหนะ "ทึ่ม" ที่คาดเดาไม่ได้ให้กลายเป็นองค์ประกอบที่ชาญฉลาดและไม่หยุดนิ่งภายในระบบขนส่งอัจฉริยะของเมืองอัจฉริยะ

การสื่อสารระหว่างยานพาหนะที่มีขึ้นระหว่างยานพาหนะอัจฉริยะด้วยกันและจากยานพาหนะอัจฉริยะไปยังระบบจัดการจราจรส่วนกลาง จะช่วยให้การจราจรไหลเวียนได้อย่างชาญฉลาดและเป็นหนึ่งเดียว ซึ่งจะรักษาความเร็วที่สม่ำเสมอและกำหนดระยะห่างของยานพาหนะ ปริมาณงานและประสิทธิภาพในการใช้เชื้อเพลิงจะเพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่ออุบัติเหตุและมลพิษลดลง

นักวิจัยในเยอรมนีได้สร้างสนามทดสอบที่มีระยะทาง 2 กิโลเมตรบนทางด่วนที่สื่อสารกับยานพาหนะและควบคุมการจราจร โดยใช้เซ็นเซอร์เรดาร์ที่ทับซ้อนกันเพื่อสร้างแบบจำลองการจราจรในแบบเกือบเรียลไทม์ ระบบจะแชร์ข้อมูลนี้กับรถที่กำลังเข้ามาในพื้นที่ โดยจะส่งสัญญาณเมื่อสามารถเปลี่ยนเลนได้อย่างปลอดภัย เมื่อควรลดความเร็ว และเมื่อควรหลีกเลี่ยงสถานการณ์วิกฤติ9

การขนส่งสาธารณะที่ชาญฉลาดและยืดหยุ่นมากขึ้น
รถบัสและรถไฟจะยังคงเป็นองค์ประกอบพื้นฐานของความคล่องตัวในเมือง การอัปเกรดเทคโนโลยีที่เพิ่มขึ้นโดยใช้แพลตฟอร์มแบบเปิดที่รวมอยู่ในฮาร์ดแวร์ x86 มาตรฐาน สามารถรองรับวิดีโอความปลอดภัยอัจฉริยะ ตรวจสอบระบบยานพาหนะ และส่งมอบการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

แพลตฟอร์มเหล่านี้ยังสามารถรองรับประสบการณ์ผู้ขับขี่ที่ดีขึ้นด้วยการให้บริการ Wi-Fi, ความบันเทิงบนรถ และการแสดงข้อมูลเชิงโต้ตอบ

Mobility as a Service (MaaS)
การเดินทางในเมืองในปัจจุบันต้องอาศัยการวางแผนและความพยายาม ไม่ว่าคุณจะขับรถของคุณเอง ใช้รถร่วมกัน หรือใช้บริการขนส่งสาธารณะ เมืองอัจฉริยะที่มีระบบการขนส่งอัจฉริยะและแพลตฟอร์มข้อมูลแบบเปิดกำลังเปลี่ยนการคมนาคมจากกิจกรรมที่น่าเบื่อให้เป็นการบริการ

ผู้สัญจรในปัจจุบันสามารถเลือกใช้แอปได้หลากหลาย เช่น Moovit ซึ่งสามารถวางแผนเส้นทางและตารางเวลาการขนส่งสาธารณะได้ เมื่อเมืองต่างๆ เติบโตอย่างชาญฉลาดมากขึ้น และมียานพาหนะที่เชื่อมต่อกันอย่างอัตโนมัติเพิ่มมากขึ้น แอปพลิเคชัน Mobility as a Service (MaaS) จะนำเอาตัวเลือกการขนส่งทุกรูปแบบมาผสานรวมกันให้เป็นการเดินทางต่อเนื่องหลายรูปแบบที่ราบรื่น ผู้สัญจรจะประหยัดเวลาในขณะที่ระบบปรับการไหลของการจราจร ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน และการใช้ยานพาหนะทั่วเมืองให้เหมาะสม

ข้อกำหนดด้านเทคโนโลยีเพื่อความคล่องตัวในเมือง

การเข้าถึงระดับสูงสุดของการขนส่งอัจฉริยะและการความคล่องตัวในเมืองที่ชาญฉลาดและประหยัดพลังงานต้องใช้เทคโนโลยีมากมาย โชคดีที่การอัปเกรดเมืองนั้นไม่จำเป็นต้องอัปเกรดทุกภาคส่วนจึงจะประสบความสำเร็จ เนื่องจากเทคโนโลยีหลายอย่างมีอยู่ก่อนแล้ว และเทคโนโลยีอื่นๆ ก็ต้องการเพียงการอัปเกรดเพิ่มเติมเท่านั้น ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุด ได้แก่ ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัยของข้อมูล ความเป็นเจ้าของข้อมูล เกิดขึ้น ณ จุดบรรจบกันของเทคโนโลยีและนโยบายสาธารณะ

เทคโนโลยีสำคัญสำหรับการอัปเกรดความคล่องตัวในเมือง

อุปกรณ์และระบบเมืองอัจฉริยะแบบฝัง
เมืองต่างๆ รวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลผ่านระบบที่มีอยู่ เช่น กล้องจราจรและกล้องรักษาความปลอดภัยสาธารณะ การอัปเกรดเพิ่มเติมสามารถเปลี่ยนแปลงระบบเหล่านี้ให้เป็นส่วนประกอบอัจฉริยะของเครือข่ายเมืองอัจฉริยะ

AI ทุกหนแห่ง
ระบบขนส่งอัจฉริยะจำเป็นต้องมีข้อมูลเชิงลึกและการวิเคราะห์ทันทีเพื่อให้ทำงานได้ในแบบเกือบเรียลไทม์ ซึ่งจำเป็นต้องมีการประมวลผลเวิร์กโหลด AI ที่ Edge บนอุปกรณ์อัจฉริยะเอง หรือบนอุปกรณ์ AI ในบริเวณใกล้เคียง

การเชื่อมต่อที่รวดเร็วขึ้นและเชื่อถือได้มากขึ้น
5G จะช่วยเพิ่มความเร็วอัตราการถ่ายโอนข้อมูลมือถือและปรับปรุงความเสถียรอย่างแน่นอน ซอฟต์แวร์สามารถช่วยประสานและจัดการบริการเครือข่าย Edge เพื่อประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้น

แหล่งรวมข้อมูลบูรณาการแบบเปิด
เมืองอัจฉริยะและข้อมูลการขนส่งอัจฉริยะจะไม่มีคุณค่านักหากพลเมือง หน่วยปฏิบัติการฉุกเฉินเบื้องต้น และธุรกิจไม่สามารถเข้าถึงได้ การนำเข้า การทำความสะอาด การรวบรวม และการแชร์ข้อมูลผ่านแหล่งรวมที่ใช้ร่วมกันเพียงแห่งเดียวถือเป็นสิ่งสำคัญในการยกระดับความคล่องตัวและลดความแออัดและมลพิษ

การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลด้วยฮาร์ดแวร์
เมื่อเทคโนโลยีอัจฉริยะแพร่กระจายและเชื่อมโยงถึงกัน เมืองต่างๆ จะต้องรักษาความปลอดภัยให้กับอุปกรณ์ฝังตัวหลายพันเครื่อง และปกป้องข้อมูลส่วนตัวและสาธารณะที่ส่งผ่านระบบ โปรโตคอลการรักษาความปลอดภัยด้วยฮาร์ดแวร์จะช่วยเพิ่มความแข็งแกร่งของระบบและปกป้องข้อมูล

นโยบายและมาตรฐานด้านความคล่องตัวในเมือง

นโยบายสาธารณะและมาตรฐานอุตสาหกรรมมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาเทคโนโลยีเมืองอัจฉริยะเพื่อความคล่องตัวในเมือง และเพื่อการใช้เทคโนโลยี IoT ที่ทำให้เทคโนโลยีเหล่านี้เป็นไปได้ นโยบายสาธารณะจะระบุเป้าหมายและกำหนดกฎพื้นฐานสำหรับหน่วยงานสาธารณะ ประชาชนทั่วไป และธุรกิจ ซึ่งจะกำหนดวิสัยทัศน์ของเมืองเพื่อให้ชุมชนเคลื่อนที่อย่างคล่องตัวและชาญฉลาดได้จริง

  • มาตรฐานแบบเปิดเพื่อให้สมาร์ทโฟน รถยนต์ กล้องจราจร และเครื่องติดตามทางเท้าอัจฉริยะทุกเครื่องเชื่อมต่อและทำงานกับเทคโนโลยีเมืองอัจฉริยะใดๆ ได้อย่างง่ายดาย
  • เปิดแพลตฟอร์มข้อมูลเพื่อให้ทุกคนเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการทำงานของตนได้
  • กระบวนการแบบเปิดที่ครอบคลุมผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดเพื่อให้ผู้คนยอมรับและช่วยขับเคลื่อนวิสัยทัศน์ทางเทคโนโลยีของเมือง

การออกแบบอ้างอิงของ Intel® เพื่อความคล่องตัวในเมือง

คอมพิวเตอร์ในรถยนต์ เซ็นเซอร์ถนน AI และกล้องอัจฉริยะคือเทคโนโลยีบางส่วนที่ทำให้ระบบขนส่งอัจฉริยะทำงานได้จริง Intel และพาร์ทเนอร์ของเราได้พัฒนาเทคโนโลยี ฮาร์ดแวร์ และซอฟต์แวร์ที่หลากหลายเพื่อความคล่องตัวในเมืองและเมืองอัจฉริยะ เราจัดเตรียมการออกแบบอ้างอิงที่ได้รับการตรวจสอบล่วงหน้าและการใช้งานอ้างอิงที่สามารถใช้เป็นรากฐานสำหรับเมืองอัจฉริยะสมัยใหม่

การออกแบบอ้างอิงสำหรับหน่วยริมถนน
การออกแบบอ้างอิงของเราสำหรับการประมวลผลที่ Edge บริเวณริมถนนสามารถติดตั้งกับไฟถนนและอุปกรณ์ติดตั้งอื่นๆ ได้ หน่วยริมถนนนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการวิเคราะห์วิดีโอแบบเรียลไทม์และงานอื่นๆ ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง เมืองต่างๆ สามารถปรับใช้หน่วยเหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของโซลูชันสำหรับไฟถนนอัจฉริยะ สัญญาณไฟจราจรอัจฉริยะ ที่จอดรถอัจฉริยะ หรือสถานีเก็บเงินอิเล็กทรอนิกส์ หน่วยเหล่านี้มอบความสามารถในการประมวลผลที่จำเป็นในการตรวจจับป้ายทะเบียน ตรวจจับคนเดินถนน และตรวจสอบความแออัดของการจราจร โหนดของ Edge เหล่านี้ยังให้บริการ Wi-Fi สาธารณะได้อีกด้วย โหนดการประมวลผล AAEON Atlas Edge เป็นโซลูชันที่พร้อมใช้งานตามการออกแบบอ้างอิงนี้ โดยรองรับการใช้งานในผลิตภัณฑ์ Intel® Vision พร้อมคุณสมบัติด้านความปลอดภัยในตัว

Converged Edge Reference Architecture (CERA) ของ Intel
Converged Edge Reference Architecture (CERA) เป็นแนวทางแพลตฟอร์มสำหรับการหลอมรวมเวิร์กโหลด IoT และเครือข่าย สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้พาร์ทเนอร์ของเราออกแบบโซลูชันสำหรับอุปกรณ์ริมถนนเพื่อประมวลผลรูปแบบเซ็นเซอร์และดำเนินการรวมเซ็นเซอร์ได้ ซึ่งเป็นการนำความอัจฉริยะมาสู่ Edge ในขณะที่โฮสต์ความสามารถเครือข่าย 5G และไมโครเซอร์วิส

โซลูชันที่สร้างขึ้นบนแพลตฟอร์มนี้สามารถติดตั้งได้ที่ทางแยกหรือภายในองค์กรสำหรับการประมวลผลแบบ Near-edge และการประมวลผลข้อมูลสำหรับอุปกรณ์ IoT หลายเครื่อง สามารถปรับโซลูชันให้เหมาะสมได้โดยใช้ชุดเครื่องมือ Intel® Distribution of OpenVINO™ และชุดเครื่องมือ OpenNESS

การเชื่อมต่อ 5G ทำให้ CERA มอบความสามารถด้านเครือข่ายที่ช่วยให้อุปกรณ์ IoT สามารถสื่อสารกันที่ Edge หรือส่งข้อมูลไปยังคลาวด์ โดยจะประมวลผลข้อมูลจากกล้อง เรดาร์ และเซ็นเซอร์อื่นๆ ที่หลากหลาย

การดำเนินการอ้างอิง
การดำเนินการอ้างอิงของ Intel นำเสนอซอฟต์แวร์ที่ได้รับการกำหนดค่าล่วงหน้าสำหรับแอปพลิเคชันตัวอย่างที่สมบูรณ์

การดำเนินการอ้างอิงของการจัดการการจราจรอัจฉริยะของเราจะตรวจสอบทางแยกผ่านกล้อง IP และเพิ่มประสิทธิภาพการไหลของการจราจร โดยมีการโฮสต์อยู่ในโหนด Edge ของ OpenNESS ซึ่งมีชุดซอฟต์แวร์ที่จำเป็นทั้งหมดเพื่อโฮสต์ 5G RAN

การดำเนินการอ้างอิงของการจัดการไดรเวอร์ของเราใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อติดตามพฤติกรรมและความเหนื่อยล้าของผู้ขับขี่ โดยช่วยหลีกเลี่ยงอุบัติเหตุด้วยการแจ้งเตือนผู้ขับขี่แบบเรียลไทม์ และให้ตัวชี้วัดและการวิเคราะห์ระยะยาวสำหรับผู้จัดการกลุ่มยานพาหนะ