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  1. 台達電在 Computex 2023 展覽中,打造出「智慧永續產業園區」,包含所有台達電開發的技術,像是雲端監控、智慧會議室環控,以及涵蓋再生能源匹配及碳盤查等多功能的園區管理平台。. 台達電在 Computex 2023 展覽中,打造出「智慧永續產業園區」,包含所有台達 ...

  2. 2024年6月7日 · 台達電在 COMPUTEX 2024 上展出一系列 Innergie 消費型充電裝置,其中更有號稱世界最小的 100W USB-C 充電器。 看得到 買得到. Innergie 此次推出的充電新品包含 100W 充電器 C10、雙孔版本的 C10 Duo,體積大概只有一半手掌大(87c.c.),跟原廠的充電器相比體積減一半,提供最高 100W 的輸出,支援 QC3.0、QC4.0、Samsung SFC 45W 充電協議,內部採用第三代 GaN 氮化鎵,外殼則是採用 75% PCR 回收再生塑膠製成。 看得到 買得到. 除了消費級產品之外,台達也展出與各筆電品牌合作製造的電源供應器。 看得到 買得到. 其中 Dell 高階筆電搭載的 240W 充電器是目前市面上體積最小的充電器。

    • 集團內部資源合作
    • 能源的 AIOT 需要大量基礎建設
    • AIOT 在能源的應用
    • Ai 的前後端
    • 人才與未來

    「老闆很支持。」賴宏仁博士分享,在台達對 AIoT、能源方案整體都有推行共識,比如每次在歐洲談到一個光能充電儲存需求,他在台灣半夜時間接到電話,隔天中午前就能組成跨組織團隊,決定規模並分發給各部門,接著 2 天後就開始進行計畫,速度非常敏捷,不同事業群間為專案整合合作相當頻繁。 負責整合的單位要替產品兜出垂直的解決方案,賴宏仁舉例由能源基礎建設單位為樓宇自動化方案提供儲能系統、太陽能板等能源基礎建設以及其控制管理,而樓宇自動化單位調控建築物中的燈具空調等設備,而統對系統的整合則透過 API 丟過來給賴博士的團隊,經由虛擬匣門在不同裝置通訊協定轉換,來達到互連互通的目的。 接著賴博士團隊會提供一些介面把裝置端的資料串接到後台,建立好基礎,才會有 AIoT 的應用。 需求方面,有一些政府和企業單...

    賴宏仁分享, AIoT 要有一些前期基礎建設才能蒐集資料來運算,比如智慧電表就是終端的機械表換成數位表,過去兩個月抄表一次,現在可以每 15 分鐘發送一次訊號更新,能更精準監控用電需求供電力公司規劃。當然裝置要傳送訊號,通訊跟軟體工作佔很大比例,這就是賴宏仁博士與團隊負責把這塊接起來。 他也分享,台達從硬體、軟體到測試都有能力,可以提供像金門電廠的硬體控制、軟體後台鬥能源管理平台一站式總方案。尤其能源應用投入早所以場域熟悉度高,不管終端使用者或系統都可以直接省下一些初期建置的工作。

    相較於一般人關注 AIoT 帶來吸睛的效果、飛躍式的運算分析,賴宏仁認為這些技術其實也常在不起眼處發揮作用。比如設備建置要求 8-10 年維運期,或太陽能電站逆變器可能要求到 20 的維護,透過 AIoT 可以遠端監控運作情況,台達研究院 AI 團隊可以分析是否有些元件提早損壞、老化影響發電穩定度或導致效率下降,可以及早進行預防維護保養。 另外在用電方面,隨著綠能比例提升,發電較不穩定,匯入市內電網會影響穩定度。賴博士以太陽能發電解釋,電池此時就扮演緩衝角色,配合演算法在非常短時間內推論太陽能驟升或驟降,並且進行調控。這種應用精度不需要太高,但可以快速協助控制,達到放電控制平滑化的效果。

    賴宏仁也透漏,台達花了 1-2 年時間建構了平台,可以監控裝置狀態,並且把冷資料存起來日後搜尋、熱資料投入分析演算,要把不同產品在不同領域的數據,轉變成可供分析的資料。所以產品的格式料要統一定義,才可以丟進 AI 模型或者服務。這是 AIoT 前端和後端團隊長期合作的項目,另外每年有 2-3 個專案會丟出題目,客製修改既有的技術變成可以販售的方案。 另外,台達與微軟有合作,會導入一些微 AI 服務。賴宏仁分享,微軟 AI 場域經驗豐富,該用什麼模型來得到什麼樣的結果,都能帶來超乎想像的效果。而在微軟合作方面還有數位雙生應用,比如儲能系統的控制器是在場域現場,控制決策都是在控制器上進行,要到場育去測試才會知道效果。但數位雙生可以建置虛擬的裝置分身,就能先知道修改的部分是否可以應用到現場,可以加...

    對於 AIoT 產業的資源以及在台灣的發展願景,賴宏仁博士觀察,現在 AI 相當熱門,從學校如台大、清大、交大,到像台達這樣的企業都有設置實驗室,彼此間的合作也培植學生解決問題的能力,對於接下來人才供應相當看好。他也回憶當初唸書時類神經網路乏人問津,機器學習所需的訓練數據非常難拿到,現在這們技術熱門起來,各式各樣的資料庫可以拿去訓練或驗證,不管在環境或知識水準上都有提升。 賴博士認為 AI 可以解決一次單一服務問題,比如能源充電排程最佳化,之後可能在網更廣泛的方式去發展,而 AIoT 可能就是剛開始的進行式,因應未來自駕車環境感知等更複雜的動作,讓 AI 能有不同的想像。 應用領域方面,他認為 IoT 可以泛用在許多領域,不過會以產值或比較快回收成本的領域先發展,跟社會需求直接連結。比如現在...

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