台北市资讯局正规画将整座台北市打造成为IoT的城市实验场域，来加快推动智慧城市。
图片来源:iThome
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台北市资讯局城市也能变成一个大型物联网实验室
为了将台北市打造为IoT的城市实验场域，台北市资讯局利用12座LoRa无线通讯基地台布建一个大型户外IoT网路，至今有超过50个团队申请参加这项实验，物联网平台预计下半年上线。
台北市资讯局在2015年初开始规画将整座台北市打造成为IoT的城市实验场域，来加快推动智慧城市，因此利用了12座LoRa无线通讯基地台，布建一个通讯範围可覆盖全北市的大型户外IoT网路，并开放市民参加这项实验。台北市资讯局从2016年1月开始进行平台的测试，且在今年4～5月开放外界申请，至今已有超过50个团队申请，预计对外招收200个团队， 之后这些申请通过的IoT新创团队或开发者，都能利用这个实验平台，来开发各项城市IoT新应用。原订这个物联网平台，将于今年上半年上线，但因需要更多测试时间，因此将改延到下半年上线。
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台北市政府整个城市变身成为空污监测站
台北市政府在2016年3月正式展开了一项城市空污监测计画，利用发放给民间和政府单位300个具有感测空污功能的空气盒子，来即时监控台北市的环境数据，包括了温度、湿度，以及空气中含有的细悬浮微粒（PM2.5）浓度等，来加以分析，改善城市的空气品质。市民也能直接上网查询，或用App查看即时的空气品质状况，来避开出入有高空气污染的场所，并也能利用这些政府开放的空气品质数据，来挖掘出新的应用方式。
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荷兰城市高运输自驾公车将开始营运
荷兰政府在2016年2月宣布今年夏天将于部份城市开始提供无人公车的载送服务，来减少公车司机因长期疲劳驾驶而酿祸的事故发生。这辆公车内最多可乘载六人，行驶最高时速可达40公里，并靠着机器视觉作判断来决定最佳的行驶路线，且因为採用无方向盘和踏板设计，因而有增设通报机制，一旦有紧急状况发生时，乘客直接能和控制中心联繫，以确保乘客的安全。这辆自驾公车已持续在荷兰瓦赫宁恩大学校区进行道路实测，未来开始载客后，乘客搭车时能利用App来预订座位和查询搭乘路线。（图片来源／WEpod）
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美国加州柏克莱地震实验室手机变身可携式的临时地震仪
美国加州大学柏克莱地震实验室在2016年2月于Google Play上架了一个App，称为MyShake，利用了智慧手机内建的加速感测器，让手机变成一个可携式的临时地震仪，能反映出地震时地面晃动的大小，来探测一定强度的地震规模，为智慧手机用户提供早期的预警，并也能提供没有设置地震侦测仪的偏远地区的民众来使用，帮助他们在地震发生时，第一时间抢下保命的先机。这个App之后也将推出iOS版本。（图片来源／美国加州大学柏克莱分校）
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英国铁路工厂高速列车设计也开始结合物联网技术
英国铁路工厂在2015年7月开始导入了一套物联网技术，能依据从现有铁路车辆的感测器，所蒐集的大量火车行驶数据，来找出造成车辆故障的成因，以避免火车故障停驶的情况一再发生，这些数据分析的成果，也帮助他们在生产製成新的火车时，可以改选用较不易故障的零件或机器设备，甚至成为他们在2016年打造英国高速火车时，能採用更好的车辆设计方式，来优化高速列车行驶的性能。这辆英式高速铁路火车，预计将在2017年开始在英国都市间提供搭乘服务。（图片来源／Hitachi Rail Europe）
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普利司通汽车轮胎能帮你提醒路况变化
日本轮胎大厂普利司通在2015年11月宣布他们研发的新一代智慧轮胎感测技术（Contact Area Information Sensing，CAIS）已开始可以进入商用的阶段，未来将使用在市售汽车的轮胎内，能在汽车前方视线不良的情况下，即时帮助驾驶人判断前方路面状态，例如地面溼滑、结冰或道路积雪等，来提醒驾驶人放慢车速或採取相应的驾车方式，减少车祸等事故的发生。目前在日本北海道当地的部份卡车或车辆都用了装有CAIS系统的轮胎进行路测。（图片来源／普利司通）
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日本新潟县妙高市除雪车能自动监控积雪
长年都在下雪的日本妙高市在2015年时利用了物联网的通报机制，来提高除雪车的清除效率，利用在市区装设的摄影机和温度感测器，来取得地面积雪状况，自动回报除雪车到场清除，民众也能即时用App查看周遭有无积雪，避开此路段行走。
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日本国土交通省车站导航指引也有新服务
日本国土交通省于2016年2月开始利用东京车站周边地下街布设的300个Beacon装置，提供进出车站行人的导航指引服务，让这些来工作或游玩的国内、外旅客，也能很快利用手机App来查出所在位置，找到想要搭乘的车站地铁路线怎幺走。
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NEC人脸辨识新境界，边走就能边确认你身份
日本NEC公司在2016年4月，开始在公司内部大规模导入了他们新开发的一套通行脸部辨识技术，这套人脸辨识技术能追蹤员工进出公司大门的脸部表情，来即时比对确认他的身份，而且不需要停下脚步或是面向摄影镜头，也能精準完成辨识工作。未来等到技术成熟后，也可运用在有大量行人走动的公共场所上，来帮助改善城市安全，并加强对于公共安全的把关，这项通行人脸辨识的实验计画，目前总共由NEC东京总部近千名员工参与实测，将为期4个月进行测试，预计2020年推向实用阶段。（图片来源／NEC）
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日本东京羽田机场机场租用服务也开始结合Beacon技术
Beacon定位技术近来年也开始在机场扩大应用，例如日本航空继在东京羽田机场内导入Beacon 来提供员工的定位服务，紧接下来在2015年10月则又展开了另一项机场Beacon应用实验，能让旅客直接利用手机App即时定位机场租用设备的所在位置，这些具有Beacon定位功能的机场设施，包括了提供旅客租用的200台轮椅、婴儿车，还有装在90位员工身上的对讲机，也都装有Beacon功能，可以更快速帮忙旅客，就近找到放有轮椅和婴儿车的地方，或是很快找到机场人员来予以协助，提高机场服务的品质。（图片来源／羽田机场）
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日本长野县能帮登山客遇险保命的IT护身符
日本长野县政府和民间单位合作在2014年8月开始为每一位申请爬山的登山客，都提供了一个护身符造型的小型iBeacon装置，可以利用在每个登山道的休息站装设的联网装置，来感知他们目前所在的登山位置，并也会通知他们的家人，而一旦登山客遇到了危及状况时，搜救人员很快就能依据iBeacon所定位出的搜救位置，来缩小搜索範围，在抢救时效内找到受困者，来减少山难事故的发生。而从开始採用至今，也获得广大迴响。（图片来源／Bigtree）
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Weathernews用无人机实现在地化的气象通报
日本一家跨国气象情报公司Weathernews在2016年4月宣布将在全国8处的气象观测站据点，利用多台无人机来打造一个区域性的气象观测网路，能透过无人机监控所在的当地天气好坏 ，来提供居民更即时的天气预报服务，而从这些无人飞行器所蒐集到的天候资料，还可用来提供附近机场塔台的飞航人员，来做为判断飞机起降时的参考依据。这项无人机的气象观测计画，预计将在今年夏天展开试验，未来也计画扩大无人机的部署规模，来执行各类型的气象观测任务。
日本气象预报公司Weathernews预计将在今年夏天，开始利用无人机，在全国各地进行气象预报的试验。（图片来源／Aerosense）
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ALSOK监视器也能用来追蹤人犯
日本大型保安公司ALSOK在2015年12月开始将保安系统与AI人工智慧结合，来更进一步加强对于公共安全的监控，包括利用了从监视器蒐集大量行人影像的数据，来进行深度学习，而实现了新的一种更聪明的安全监控方式，例如能利用监视器锁定可疑人物后，能以多台摄影机帮忙警方进行人犯跟踪，另外也可从画面中的行人动作举止，来判断是否有纠纷或犯罪行为即将发生，及早通报警方到场制止。（图片来源／NTT）
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东京警视厅警用监视系统也结合电脑视觉打击犯罪
日本东京警视厅在2016年5月开始选定在东京市区内启动一项公共安全的实验计画，利用了具有高解析度的监视器并结合电脑视觉，来加强社会治安的维护，能做到从一群人当中判断出可疑的人士或是静止物品，来即时通报警方到场处理，或提供做为接下来侦查办案的参考依据，甚至他们还在这项试验当中导入了一套群众行为分析技术，能够利用监视摄影机，来自动感测周围人群异常的拥挤状况，现场就能判断是否有紧急情况发生，并能在第一时间立即通报，而不需要另外等到有人通知，警方才派人处理，才不会失去抢救民众生命的黄金时间。
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富士通靠AI自动分辨路上人车动向
不论是将即时影像辨识技术运用在都市交通的行人、车辆特徵辨识上，或者是用来辨别办公大楼内行走的人们行为，背后靠的都是利用一套深度学习技术来加以实现。
富士通在2016年5月举行的富士通论坛中，展示了他们结合AI最新的即时影像辨识技术，利用深度学习打造了一套人工智慧系统，已使用在都市交通的即时影像辨识上，至今已可快速分辨出移动中的公车、汽车、摩托车及行人等物体，即使行人或车辆距离监视系统有一段距离远，也能都清晰辨识，甚至富士通还使用结合深度学习的新辨识技术，将AI运用在分辨人们在大楼中的移动行为，例如爬楼梯时的移动，传统技术的辨识率只有5成左右，而採用深度学习技术则让辨识率达到9成以上。这些即时影像辨识的新技术，将有助于用来改善交通和维护治安的用途。
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【相关报导请参考「IoT 100(上）」专题】
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