交通運輸領域的IT/OT演進

過去，企業通常將營運技術（OT）和資訊科技（IT）系統視為兩個獨立的部門。 OT指的是由機器、機電設備、製造系統和其他工業設備（例如工業控制系統）組成的傳統物理世界。而IT則涵蓋現代數位世界，包括伺服器、儲存、網路和其他用於運行軟體應用程式、處理演算法和分析資料集的設備，這些操作無需人工幹預。歷史上，這兩個領域一直被孤立地看待，被視為功能和技能截然不同的獨立部門。.

然而，近年來，隨著IT與OT兩大領域的融合與整合，二者的技術演進已初見端倪。隨著邊緣運算和人工智慧（AI，也稱為邊緣AI）的爆炸性成長，人工智慧物聯網（AIoT）大大提升了業務營運效率，並將其整合為統一的基礎設施。其優勢眾多，包括提升可視性、增強管理、實現預測性維護以及大數據分析。資訊科技和營運技術系統的整合，使得邊緣AI解決方案能夠幫助企業將傳統上各自獨立的IT和OT流程整合到一個統一的基礎設施中。. 

邊緣人工智慧解決方案對IT/OT融合產生了深遠的影響，尤其是在交通運輸產業。本文將探討其為汽車產業帶來的安全性和診斷能力提升、為航空公司帶來的營運流程優化以及為鐵路系統帶來的列車控制架構改進等方面的益處。.

汽車增強型安全與診斷

IT與OT的融合提升了汽車的安全性與車載診斷能力。透過利用邊緣AI解決方案，營運商能夠深入了解潛在的安全風險和可用的主動應對措施；例如，在高峰時段，當超大型卡車和大型汽車在擁擠的高速公路上行駛時。同樣，汽車製造商也可以採取主動措施來加強汽車網路安全。這種網路安全措施能夠實現對車輛整個生命週期內安全風險的無縫管理，同時提供可視性和洞察力來保護車輛，特別是防止盜竊。此外，全面的風險管理流程使汽車製造商能夠識別安全風險，了解其攻擊面的大小，根據車輛類型評估其數位基礎設施的關鍵性，並清點連網系統。然後，這些數據分析將用於以有針對性和優先順序的方式添加安全協定。.

此外，關鍵車輛零件的數位化以及汽車產業IT/OT融合的日益普及，提升了車載診斷系統的性能。車載診斷系統作為車輛內部的電腦系統，管理著與引擎和動力總成系統相關的各項功能，它透過收集車輛內部感測器網路的信息，來調節車輛系統或向使用者發出故障警報。這種自我診斷和報告功能使車主能夠評估車輛內各個子系統的狀態。這種融合，以及邊緣人工智慧軟體的應用，使得各種工具得以集成，例如基於行動裝置的分析、OBDII軟體、數據記錄器、車輛儀表和引擎控制單元。尤其值得一提的是，OBD-II軟體已被證明是不同子系統（包括車輛診斷、車載網路和外部通訊指令）之間的重要通訊協定。.

簡化航空公司營運

IT/OT融合透過即時追蹤和通訊系統簡化了機場運營，提升了客戶體驗。乘客能夠即時獲取航班時刻表、延誤信息和其他相關信息，從而提高整體滿意度並減少轉機延誤。此外，行李處理、飛機即時位置和旅客報到等原本各自獨立的營運環節也實現了更緊密的整合，從而簡化了機場流程。這也有助於加強安保措施，並使機場管理人員、營運人員和外部供應商能夠預見可能影響旅客旅程的潛在機會或威脅。.

透過數據集成，陸路運輸、飛機定位、車輛資訊、車輛流量、航班時刻表、消防系統、資產管理系統、報到和行李處理等原本各自獨立的營運系統被整合到一個集中式軟體平台中。來自外部系統的不同任務被整合並同時運作。這樣，資料流便可透過異質計算進行收集、分析和聚合。過去，通常的做法是分別從各個不同的應用程式中擷取、處理和分析相關事件，然後將其發佈到各個系統中。而現在，多個程式、進程和介面可以同時執行工作負載，並在統一的儀表板上進行檢視。.

鐵路列車控制架構的改進

此外，營運技術（OT）與資訊科技（IT）系統的整合已成為鐵路產業的變革性趨勢。近年來，OT在鐵路系統中的應用呈指數級增長，數據通訊技術在車載列車控制架構中發揮關鍵作用。例如，歐洲列車控制系統（ETCS）目前正在部署，旨在提升現有鐵路網的服務範圍和運能。隨著自動駕駛車輛研究的深入以及對技術創新需求的不斷增長，OT系統在鐵路車輛和網路基礎設施中的應用將持續擴大。.

由於這種融合，互聯網絡物理系統及其所支援鐵路平台所需的安全等級均有所提高。為了適應這一趨勢，鐵路行業正迅速將基於 IP 的通訊網路遷移到乙太網路/IP 協議，以在車載列車控制應用中傳輸資料。在使用乙太網路/IP 之前，列車通訊網路協定 (TCN) 被廣泛應用，這意味著車輛內部採用多功能車輛匯流排 (MVB)，車輛之間則使用有線列車匯流排 (WTB) 連接。 MVB 和 WTB 均基於串行通信，且部署於當時車載 IP 網路應用僅限於閉路電視監控系統和車載娛樂系統等 IT 系統的時代。如今，在融合之後，混合系統 IP 架構已成為鐵路車輛的標準配備。.

影響範圍超越交通運輸業

展望2025年，IT/OT融合的益處將遠不止於交通運輸領域。邊緣人工智慧解決方案將繼續對IT/OT融合產生深遠影響，並對其他產業產生積極作用，包括製造業、公用事業、能源、軍事和國防、執法、通訊和零售業。此外，這種融合還將透過優化能源消耗、利用高效的物流和路線規劃減少排放以及促進電動和自動駕駛汽車的轉型，從而提高環境永續性。想了解更多關於我們邊緣人工智慧解決方案的資訊？請造訪我們的網站。 現在, 並聯繫我們 這裡 與產品專家交談。.