當我們看到智慧手錶(如Apple Watch)、協作型電子白板(如Google Jamboard)或甚至是咖啡機等時下流行的連網裝置,往往都會覺得這一定是「矽谷」這個高科技天堂中最優秀、最聰明的人發明的。確實,許多有著知名品牌背書的產品都來自矽谷。

不過,再仔細想想。近來,這些產品的大多數底層軟體與硬體經常都是來自其他地區的創新成果。

瑞士,就是一個最佳寫照;特別是瑞士洛桑聯邦理工學院(École polytechnique fédérale de Lausanne;EPFL)。EPFL嵌入式系統實驗室(Embedded Systems Laboratory)主任兼該校教授David Atienza最近接受了《EE Times》採訪,他告訴我們,從EPFL畢業的許多學生——目前任職於此處的新創公司,如今都是為連網裝置開發軟體(或軟體與硬體)的幕後重要推手。雖然Atienza不願透露他們的名字——無論是個人還是新創公司,但他解釋說,EPFL正迅速發展成為瑞士的創新中樞。

Lausanne_P1 EPFL嵌入式系統實驗室主任David Atienza

例如,當我們在他的辦公室採訪期間,Atienza收到了一個小包裹。拆開禮盒一看,裡面躺著一只卡地亞(Cartier)手錶。但他隨手就將它送到實驗室去進行拆解,看來在這實驗室中的學生經常拆解一些奢華的手錶,就像生物學家解剖青蛙一樣。

因此,當萬寶龍(Montblanc)、豪雅(Tag Heuer)或Cartier等奢華品牌打算為其傳統的鐘錶設計結合先進的穿戴式技術時,EPFL通常是他們的優先選擇。

洛桑並不是矽谷。但是,EPFL及其創新園區(Innovation Park;由200多家公司組成)已經聚集了多家企業合作夥伴——包括新創公司和大型企業,如思科(Cisco)、英特爾(Intel)、羅技(Logitech)和雀巢(Nestlé)等。他們都已經在洛桑部署了設計團隊,就近利用EPFL的優勢。

系統級研究

Atienza大力推動系統級研究,並親身投入軟體與硬體的研究。Atienza曾經在西班牙馬德里康普頓斯大學(Complutense University of Madrid;UCM)取得電腦科學碩士學位,隨後又經由歐盟(EU)的Sklodowska-Curie傑出青年資助計劃,自IMEC與UCM取得電腦工程的雙聯博士學位。他深信硬體和軟體的協同設計,才是智慧連網裝置的未來潮流。

他在十年前加入ERFL,期望最終培養出精通軟體與硬體的學生,因此,在教授學生時並不只是著重於單獨的電腦科學或SoC設計。

這種所謂的「全能」(full-stack)教學途徑在10或12年前是相當新鮮的,由於大多數的學術機構都脫離不了傳統課程,因而對於Atienza的想法十分不以為然。然而,EPFL打算放手一搏。

在Atienza眼中的電子世界,現實的情況就是這樣的。過去幾十年來,晶片設計人員和軟體開發人員已經習於埋首於自己的事情——他們彼此獨立——前面的人只專心做硬體,後面接手的人就專做軟體開發。Atienza認為這使得兩個社群之間的差距越來越大,而且越來越脫鉤。

Atienza指出,即使時至今日,有些在傳統硬體公司和EDA領域工作的人仍然把「全能開發視為一種荒謬的想法」。

為什麼力推「全能」?

隨著社群之間不斷分化,晶片設計人員開發的SoC將會缺乏軟體意識。同時,軟體設計也無法充份利用系統中的硬體功能。Atienza解釋說,由於你完全不知道其他社群正在開發什麼,最終也只能開發出次優的系統設計。

然而,產業開始走向垂直整合。Atienza說:「蘋果公司(Apple)就是一個最佳的例子。Apple由於為其iPhone設計自家的應用處理器,從而定位自家公司必須為其軟體與硬體實現最佳化。」

「像Apple這樣的大公司,就能夠經由採用自家硬體與流程,最終邁向全能開發。」但是,Atienza指出,其他公司卻經常忽略了這一點,因為他們既沒有自己的設計流程,也缺乏以「更通用方式」促進硬體和軟體「協同設計」的EDA工具。

就在上個月,Atienza在義大利Fiuggi的第14屆國際先進電腦架構與高性能嵌入式系統編譯暑期學校(ACACES)教授課程。Atienza說:「在今年的ACACES上,我的教室裡擠滿了人——超過200名博士生和專業人士,他們都在努力地學習如何為物聯網(IoT)系統打造完整的軟硬體(HW-SW)協同設計堆疊。」

他指出自己也曾經是一名學生,參加了同一所暑期學校的第一屆課程,重點在於教授經典的電腦架構。如今,該校的課程融合了硬體和軟體設計的不同元素。雖然他們教授硬體課程,包括記憶體、GPU和神經網路加速器等,但也提供系統設計課程。他解釋說,這將有助於學生更深入地學習邊緣運算系統、平行軟體開發、安全性以及即時設計等。

IoT裝置的演變

IoT裝置的發展仍然在持續進展中。但業界肯定掌握到的一件事是邊緣運算的重要性。Atienza說:「你必須提高硬體運算和資料儲存能力,才能讓IoT裝置盡可能地在本地和邊緣處理最多的資料。」

就像Apple Watch從Series 1到Series 2 (GPS)和Series 3 (GPS + Cellular)的演變過程,就是一個很好的例子。

Atienza並以通訊成本為例解釋,透過藍牙將資料發送到手機後再發送到雲端,這一筆通訊成本可不小。因此,「你在邊緣能做的事情越多,你的IoT裝置就越有效率。此外,必須發送到遠端的資料越少,就越能保有安全與穩私性。」

除了連接性之外,供應商近來對於在IoT裝置中添加AI功能變得越來越有興趣。但在啟動開發專案之前,IoT公司首先必須考慮為什麼要將他們的裝置連接到網際網路,他們期望AI做什麼,以及,最重要的是,這些AI如何使消費者受益。」

例如,在連網燈泡的發展早期,有些消費者對於使用智慧型手機就能打開和關閉燈光感到十分興奮,但卻忘了先想看看究竟是以智慧型手機進行互動還是直接手動切換牆上開關比較方便。

Atienza認為,AI正蔓延至IoT話題的部份原因在於AI可以「自動化」用戶的決策過程。消費者更期待他們的裝置被「訓練」成自主為其做出正確的選擇,而不必不停地被要求在智慧型手機螢幕上彈出的選單上做選擇。

然而,在IoT裝置上添加神經網路並非易事。

Atienza說,「一體適用」(one-size-fits-all)的通用AI並不存在。對於某些IoT裝置,Atienza的團隊嘗試了卷積神經網路(CNN)和隨機森林(Random Forest)——兩種不同的AI模型,以便於比較其結果。基於決策樹的模型,如Random Forest,被認為是「更簡單的AI」。Atienza說它的效果更好或比CNN更強大,具體取決於某個IoT裝置所需的可用資料集、速度和大小。但是,當沒有專家可用於手動製作功能時,CNN可能會更勝於Random Forest。

對於在IoT裝置中最佳化軟硬體(尤其是神經網路加速器)的IoT系統設計人員而言,添加AI也為其帶來了更大的壓力。

即使在選擇了AI模型之後,挑戰這才開始,接下來才是真正困難的部份。

AI並未提供有關如何檢測特徵與學會作出某個結論的線索。如果少了解讀AI思想的基本能力,Atienza問道:「你如何驗證他們[支援AI的IoT裝置]?」他解釋說,他的團隊最終部署了各種相對的神經網路,以瞭解AI正在檢測哪些功能。

當然,我們已經從汽車界瞭解到,當自動駕駛車製造商必須為其AI驅動的車輛進行安全驗證時,AI正是其中最棘手的問題。在此情況下,自動駕駛車很可能讓人們的生命受到威脅。

然而,Atienza強調,「如果支援AI的IoT裝置無法發揮作用,就會扼殺市場機會,以後人們也不會買帳。」

Atienza表示,他在EPFL的團隊參與了Nespresso連網咖啡機系列的開發。該系列的第一款產品已於兩年前推出。下一代Nespresso連網咖啡機計劃於今年秋季推出。

企業培訓

Atienza及其團隊有效利用了EPFL與企業夥伴的合作成果,提供了為期三天的IoT課程。下一次的課程計劃於9月初開設,範圍將涵蓋三大主題:針對雲端IoT邊緣運算的智慧平台(硬體和軟體設計、功率/能源要求)、IoT通訊(協議、網路、最新標準),以及安全的IoT應用(工業4.0和穿戴式IoT裝置等),包括資料收集和資料分析等實際案例研究。

Atienza也在中國深圳和香港私下提供類似的課程,特別是提供給一些大型的中國企業。

Atienza認為,在企業內部提供培訓至關重要。「公司通常未能真正定義其IoT裝置應該做些什麼,他們往往缺乏深厚的技術能力,也不了解系統背後的運算成本及其隨著增加更多功能帶來的更多成本。」他說經常看到一些公司求助於其開發團隊,要求開發可支援「藍牙、應用程式(App)、AI和區塊鏈(blockchain)」的IoT裝置。這些要求都是企業標準IoT清單的熱門關鍵詞。

但是,Atienza表示,最重要的項目卻從未列入此清單中:「它對於消費者有什麼好處?」

在接下來的幾頁中,我們將透過圖片看看EPFL學生們正在進行中的一些計劃,並且來個瑞士EPFL校園之旅。

校園健身監測計劃

EPFL在校園中推出了一項健身監測計劃。它聯手洛桑大學(University of Lausanne)、運動與健康中心(Sports and Health Center)以及當地一家新創公司Be.care,共同「建立了一個架構,透過最新的穿戴式技術(智慧手錶和智慧型手機的客製App),使用校園中學生和教職員的資料」。

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從每個EPFL學生參與者定期取得的資料包括心率、心律變動性、訓練負載和參與者的問卷答案等。其目標在於量化每位使用者的壓力和緊張指標。

根據這項健身計劃,收集到的資料將會被發送到Be.care雲端系統,接著在Be.care的AI系統將會計算生物-數位簽名,並與運動與健康中心合作提出簡單的解決方案,以改善復原或改變學生的日常習慣。

以下幾張照片則是EPFL嵌入式系統實驗室開發的軟體與硬體建構模組。

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Feavr開發專案

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EPFL嵌入式系統實驗室的學生開發的虛擬實境(VR)遊戲App,可連接至平板電腦、智慧型手機和智慧手錶。隨著VR遊戲中的恐懼因素增加(例如改變在地牢內的照明),透過穿戴式裝置即可監控遊戲玩家的心率。

EPFL創新園區

EPFL創新園區由13棟建築物組成,包括新創公司、中小企業(SME)和幾家公司的研發團隊。這些公司的研發活動包括資訊技術、運算、健康和營養,到工程、運輸電信或材料等。

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EPFL圖書館

EPFL圖書館(EPFL Library)為學生、研究人員和教授提供先進的服務。這座公共圖書館位於EPFL的勞力士學習中心(Rolex Learning Center),於2010年落成,其藏書可供所有感興趣的人借閱。

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ArtLab大樓

ArtLab是EPFL校園的文化和藝術活動中心。

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SwissTech會議中心

位於EPFL校園附近的SwissTech會議中心是日內瓦湖(Lake Geneva)地區最大的會議中心之一。

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洛桑市中心

Lausanne_P10 (圖片:David Benjamin)

編譯:Susan Hong

(參考原文:Switzerland: IoT Innovation Hub,by Junko Yoshida)