邊緣計算與人工智能如何促進城市數碼基建及優質生活。

香港特區政府雄心勃勃的香港智慧城市藍圖羅列了一系列遠大的目標 — 由智慧運輸到智慧環境以至智慧經濟 — 都是為了把香港由馳名的都會轉型為世界級的智慧城市。曹建農教授正帶領着理大團隊進行一系列研究，以協助實現這個願景。

最具智慧的城市不一定要有最多的技術裝置，但卻要巧妙地善用科技，從而改善機構的效率和市民的生活質素。大部分智慧城市的發展均依賴雲端連繫及物聯網技術，來提供處理海量數據所需的基建及延展性。然而，理大人工智能物聯網研究院（Research Institute for Artificial Intelligence of Things, RIAIoT）院長曹建農教授指出，這樣並不足以應付正在湧現和行將普及的智慧城市應用方案。

邊緣計算愈加受到重視

在香港工程科學院最近一個名為「協同邊緣計算實現人工智能普及化」的技術講座上，曹教授指出：「雲端運算是把所有從終端設備收集得來的數據，上傳到數據中心的雲端伺服器上進行計算和執行應用程式。這樣需要耗用網絡頻寬，處理數據亦有延遲，而且引起用戶對私隱的關注。」

他說：「目前集中化的技術架構會導致系統及應用程式出現瓶頸。 自2021年以來，邊緣計算已是大勢所趨，現時真正需要着力的重點在 於邊緣。」

「邊緣計算把計算程序向外伸延至基站、邊緣伺服器及網絡週邊的網關。把計算工作從資源有限的物聯網設備卸載到更強力和資源更豐富的邊緣節點，既能節省成本，又能得到即時結果，以及保障私隱。」

就智慧城市而言，真正改變遊戲規則的是邊緣人工智能；它讓分佈的物聯網設備，利用內置的人工智能模型，自動分析數據，並作出智能的決定。一方面，物聯網感應器及設備會收集數據；另一方面，具備人工智能分析能力的網絡邊緣節點能辨識模式、作出預測、綜合數據流，並且提高數據質素。

「在這情況下，人工智能運算是在用戶附近的邊緣進行，接近數據儲存的位置和使用的地方；它甚至不用連繫網絡。」曹教授說：「透過在邊緣設備中糅合物聯網及人工智能技術，智慧城市將能變得更具智慧。」

實際應用

由於邊緣人工智能處理數據時網絡延遲極低，更可作出明智的決定，能 為改善都市發展的持續性及人類生活質素，締造嶄新的可能性。

其中一個最新例子是低成本非入侵性食物鮮度監測應用程式；只需使用一般的智能電話相機，便可即時判斷東西是否可食用或已變質。用戶 只需簡單拍攝一幅食物照片，然後無線上載到邊緣人工智能模型上，系統便會利用影像對影像翻譯及「生成對抗網絡」技術，把一個普通的RGB 影像轉換成HSI格式，以便作高解像度影像處理，系統繼而會分析那些詳盡的影像數據，判斷有關食物的新鮮程度；其準確度達90-92%。

由曹教授及其團隊研發的HearLiquid 應用程式是一項更上一層樓的發明；系統能為用家分辨一瓶酒的真偽。應用程式會利用智能電話的揚聲器及傳聲器，傳遞一個 聲波脈衝穿透酒瓶，繼而捕捉相應的回音。之後，人工智能邊緣模型會處理有關結果，在數秒間確切告知是真是假，準確度達 92-95%。

 

其他應用包括邊緣人工智能即時錄像分析，可透過部署在醫院邊緣節點上的人工智能模型，在私隱得到保障的情況下，即時監測重要的行為，如手部衞生，及偵測常見的危 險，如病人跌倒的情況。

邊緣人工智能驅動的自動管道機器人

邊緣人工智能正改變我們何時何地 及如何使用機器人。曹教授及其人工智能物聯網研究院團隊最近便展示了一個由邊緣人工智能驅動的嶄 新機器人。發明是專為自動檢查重要地下管道而設，如排污渠和雨水道。

這個流動性極高的六輪裝置配備一部高解像度相機和一支搜索燈，能輕易穿梭於橫向及垂直的管道之中。 上一代的檢測無人機尚要與數據中心連繫通訊，人工智能物聯網研究院這個設計卻是全自動化。

曹教授解釋：「在機器人一端處理和控制所有數據，讓我們能夠以精密的機器學習智能取代人手偵測，自動辨識缺損，並予以分類。因此，目前我們的機器人能更方便、聰明和有效地檢查管道。」

協同邊緣計算

新興的先進應用程式要求邊緣有更強勁的運算能力，對即時回應及智能也有更高要求。曹教授及人工智能物聯網研究院的研究員現正開發下一代智能物聯網方案，目標是為建立連繫緊密的智慧城市清除障礙。

其中一個最具前景的發展是協同邊緣計算，它集雲端、邊緣及終端技術於一身，支援智慧物聯網應用。 曹教授及其團隊正推動有關的智慧城市應用方案，如自動車、工業物聯網及元宇宙。他們的研究名為「實現智慧城市方案的高性能協同邊緣計算 — 架構與方法」。項目旨在處理多個重大挑戰，包括大型資源管理、效能保證的任務調度、資源優化的邊緣人工智能，以及安全可靠的數據共享。

曹教授解釋說：「這個項目的目標是要建立一個新穎的智慧城市計算基建，背後由協同邊緣計算所支持，當中技術包括邊雲協作、具城市規模的邊緣網絡部署及內置人工智能的服務。」

目前所倡議的包括一項名為「有效調度綜合雲端邊緣及終端計算能力，實現人工智能應用方案」的研究。當中提出了一個系統架構，透過管理和編排綜合雲端邊緣及終端計算能力，支援需要龐大資源及不容延誤的人工智能應用程式，為建設國家級的計算網絡作出貢獻。

近日，「大型語言模型」成為城中熱話，預期技術在智能物聯網應用上將大有可為。然而，目前的大型語言模型非常依賴雲端連繫，把它應用於混雜式的邊緣設備十分困難。曹教授的團隊正利用協同邊緣計算，開發一個一般性的邊緣大型語言模型推論架構。

他補充說：「我們在人工智能物聯網研究院的工作，將促進新興的先進智慧城市應用方案在香港蓬勃發展，並讓我們的城市得以先拔頭籌，擁有嶄新的計算基建。」

曹建農教授

• 研究生院院長

• 潘樂陶慈善基金數據科學教授

• 分佈式及移動計算講座教授

• 人工智能物聯網研究院院長

• 大數據分析中心實驗室院長