Get in my Think Art.

นโยบาย AI – เดนมาร์ก

นโยบาย AI – เดนมาร์ก

นโยบาย AI – เดนมาร์ก

jumbo jili

นโยบาย AI ในเดนมาร์กให้ภาพรวมภาพรวมของการริเริ่มก่อนหน้านี้และที่กำลังดำเนินอยู่ทั่วประเทศ มีการปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอตามที่เป็นไปได้ แต่ไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ครอบคลุม
ณ เดือนกุมภาพันธ์ปี 2020 นอกจากนี้ยังมีข้อมูลที่ครอบคลุมข้อมูลและกราฟิกเกี่ยวกับนโยบาย AI ในเดนมาร์กได้ที่หอดูดาวของ OECD นโยบาย AI

สล็อต

ในเดือนมกราคม 2018 รัฐบาลเดนมาร์กได้เปิดตัว “กลยุทธ์เพื่อการเติบโตทางดิจิทัลของเดนมาร์ก” ซึ่งรวมถึงการมุ่งเน้นที่ AI ท่ามกลางความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีดิจิทัลอื่นๆ กลยุทธ์นี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงการพัฒนาด้านดิจิทัลในเดนมาร์ก และสร้างการเติบโตและความมั่งคั่งให้กับชาวเดนมาร์กทุกคน กลยุทธ์นี้ประกอบด้วยโครงการริเริ่มหลัก 7 โครงการ ได้แก่ Digital Hub Denmark; เอสเอ็มอี:ดิจิตอล; สนธิสัญญาเทคโนโลยี; เสริมสร้างการคิดเชิงคำนวณในโรงเรียนประถมศึกษา ข้อมูลเป็นตัวขับเคลื่อนการเติบโต กฎระเบียบที่คล่องตัวสำหรับรูปแบบธุรกิจใหม่ และเสริมสร้างความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ในบริษัท กลยุทธ์นี้จัดสรร 1 พันล้าน DKK สำหรับการริเริ่มที่จะดำเนินการจนถึงปี 2025 และอิงตามคำแนะนำจาก Digital Growth Panel และคณะกรรมการ Disruption ของรัฐบาลเดนมาร์ก
ในเดือนตุลาคม 2017 เดนมาร์กได้ตีพิมพ์ ” Towards a Digital Growth Strategy – MADE ” ซึ่งระบุว่า AI เป็นพื้นที่การเติบโตที่สำคัญ โดยมีศูนย์ปัญญาประดิษฐ์ของเดนมาร์ก (DCKAI) ระบุว่าเป็นหนึ่งในกลยุทธ์เป้าหมาย
เดนมาร์กยังมีกลยุทธ์ดิจิทัลสำหรับปี 2016-2020 “A STRONGER AND MORE SECURE DIGITAL DENMARK” (ดาวน์โหลด pdf ที่นี่ ) ซึ่งเผยแพร่ในเดือนพฤษภาคม 2016 และกล่าวถึง AI สั้นๆ กลยุทธ์ดังกล่าวตั้งเป้าหมายไว้ 3 ประการ: ทำให้โซลูชันดิจิทัลใช้งานง่ายและมีคุณภาพสูง ทำให้เกิดเงื่อนไขสำหรับการเติบโต และจัดลำดับความสำคัญด้านความปลอดภัยและความมั่นใจอยู่ตลอดเวลา
กระทรวงการต่างประเทศของเดนมาร์กได้แต่งตั้งนักการทูตชื่อ Casper Klynge ให้เป็น “ทูตด้านเทคโนโลยี” คนแรกของโลกในเดือนกรกฎาคม 2017 เอกอัครราชทูตนี้ประจำอยู่ใน Silicon Valley แต่มีหน้าที่ระดับโลก เดนมาร์กหวังว่า Klynge จะส่งเสริมความสัมพันธ์ที่ดีขึ้นกับบริษัทเทคโนโลยีหลัก ๆ
แหล่งช้อปปิ้ง Omnichannel สำหรับสัตว์กินพืชทุกชนิด
การประเมินพฤติกรรมการซื้ออาหารสดของ “ผู้บริโภคร่วมสมัย”
เป็นข้อเท็จจริงที่เป็นที่ยอมรับว่าผู้บริโภคที่อายุน้อยกว่ามีแนวโน้มที่จะซื้อสินค้าออนไลน์เป็นจำนวนมาก ตั้งแต่เสื้อผ้า ของใช้ส่วนตัว ไปจนถึงอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ อย่างไรก็ตาม ผลการวิจัยล่าสุดของ Deloitte พบว่าเมื่อพูดถึงร้านขายของชำ ความชอบในการจับจ่ายของพวกเขานั้นมีความหลากหลายมากกว่า
“ผู้บริโภคร่วมสมัย” หมวดหมู่นี้ ซึ่งอายุน้อยกว่า มั่งคั่งกว่า ในเมืองมากกว่า และมีความหลากหลายทางเชื้อชาติมากกว่าผู้บริโภคที่ “ปกติ” คิดเป็น 40% ของฐานผู้บริโภค และจากการสำรวจผู้บริโภคอาหารสดปี 2020 ของ Deloitte พบว่าพวกเขาไม่ใช่ เคยชินกับการซื้ออาหารสดในร้านค้าหรือทางออนไลน์ แต่พวกเขารายงานการซื้ออาหารสดจากแหล่งต่างๆ ทั้งจากร้านขายของชำที่มีหน้าร้านจริง (27% ของการซื้ออาหารสด) ไปจนถึงการจัดส่งทางออนไลน์และการรับสินค้าริมทาง (26%) ไปยังตลาดของเกษตรกร (12%) และแผงขายอาหารสด (10%) ในขณะเดียวกัน 95% ของการซื้ออาหารสดของผู้บริโภคทั่วไปเกิดขึ้นที่ร้านขายของชำ โดยมีเพียง 1% มาจากการซื้อของออนไลน์ 1% จากตลาดของเกษตรกร และ 1% จากแผงขายอาหารสด
การวิจัยของเราพบว่าผู้บริโภคร่วมสมัยกำลังซื้ออาหารสดมากกว่าคนอื่นๆ และยินดีจ่ายเบี้ยประกันภัยสำหรับอาหารนั้น พวกเขายังสนใจอย่างมากในเรื่องความสะดวกและความยั่งยืน และพวกเขาเปิดกว้างสำหรับการเลือกซื้ออาหาร เช่น กล่องบอกรับสมาชิก ในช่วงการระบาดใหญ่ของ COVID-19 เกษตรกรในหลายพื้นที่ของสหรัฐอเมริกาใช้ประโยชน์จากการตั้งค่าเหล่านี้ด้วยการขายผลผลิตโดยตรงต่อผู้บริโภค ด้วยกำลังซื้อของกลุ่มผู้บริโภคร่วมสมัยและพฤติกรรมการจับจ่ายที่เปลี่ยนแปลงไปโดยรวม นวัตกรรมช่องทางการจัดจำหน่ายของผู้ค้าปลีกอาหารสดมีแนวโน้มเติบโต
ผ่าน PII
ผู้บริโภคยินดีแบ่งปันข้อมูลด้านสุขภาพหลังการระบาดใหญ่
การระบาดใหญ่ได้เปลี่ยนความคิดของผู้บริโภคเกี่ยวกับการดูแลสุขภาพและการส่งมอบ ผลักดันให้อุตสาหกรรมนี้เข้าใกล้อนาคตมากขึ้นโดยผู้เชี่ยวชาญที่ติดตามแนวโน้ม จากผลสำรวจผู้บริโภคด้านการดูแลสุขภาพในสหรัฐอเมริกาประจำปี 2020 ของ Deloitte พบว่าผู้คนจำนวนมากขึ้นใช้เทคโนโลยีเพื่อตรวจสอบสุขภาพ วัดสมรรถภาพร่างกาย และสั่งยาเติมตามใบสั่งแพทย์ แต่พวกเขายินดีที่จะแบ่งปันข้อมูลที่กิจกรรมเหล่านี้สร้างขึ้นหรือไม่
ข้อมูลเชิงลึกจากผลสำรวจเกี่ยวกับโควิด-19 ของ Deloitte ระบุว่าหลังจากการระบาดของไวรัสโควิด-19 ลดลงเล็กน้อย ผู้บริโภคก็เต็มใจที่จะแบ่งปันข้อมูลด้านสุขภาพส่วนบุคคลกับบริษัทดูแลสุขภาพมากขึ้น แม้ว่าพวกเขาจะยังคงระมัดระวังในการดำเนินการดังกล่าวกับบริษัทเทคโนโลยีและผู้ค้าปลีกก็ตาม

สล็อตออนไลน์

แม้ว่าแนวโน้มนี้จะน่ายินดี แต่ก็อาจชะลอตัวลงเมื่อการระบาดใหญ่ลดลง เพื่อรักษาไว้ ผู้ให้บริการด้านสุขภาพควรใช้ข้อมูลนี้เพื่อตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคได้ดียิ่งขึ้น หลายคนรู้สึกหงุดหงิดกับความไม่สะดวกของข้อมูลในช่องทางต่างๆ ซึ่งไม่มีการพูดคุยกัน การทำงานร่วมกันระหว่างองค์กรที่เป็นเจ้าของหรือจัดเก็บข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ผู้บริโภคสามารถเข้าถึงข้อมูลทางการแพทย์ของตนได้ในที่เดียวและควบคุมการแบ่งปันข้อมูล
ความไว้วางใจของผู้บริโภคก็มีความสำคัญเช่นกัน องค์กรควรทำให้ชัดเจนว่าผู้บริโภคเป็นเจ้าของข้อมูลของตน และแสดงให้เห็นถึงความน่าเชื่อถือ ความโปร่งใส และความเห็นอกเห็นใจในการดำเนินงาน
อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวโน้มการดูแลสุขภาพในหน่วยงานผู้บริโภค สุขภาพเสมือนจริง การตรวจสอบจากระยะไกล และการแบ่งปันข้อมูลใน “ ผู้บริโภคมีอนาคตของสุขภาพอยู่แล้วหรือไม่? ”
การรักษาความปลอดภัยอัจฉริยะ
ขนย้ายคนอย่างปลอดภัยและราบรื่นเหมือนการสั่งซื้อออนไลน์
การสั่งซื้อออนไลน์ครั้งล่าสุดตั้งแต่การผลิตจนถึงหน้าประตูบ้าน ไม่เพียงแต่ต้องการเครือข่ายการจัดส่งที่มีประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังต้องมีการคัดกรองและการตรวจสอบความปลอดภัยอีกนับไม่ถ้วน ดำเนินการให้เสร็จสิ้นอย่างรวดเร็วและรบกวนน้อยลงด้วยโซลูชันเทคโนโลยีขั้นสูง จะเกิดอะไรขึ้นถ้าการเดินทางที่ราบรื่นและปลอดภัยแบบเดียวกับที่คุณได้รับประสบการณ์แพ็คเกจของคุณ
การคัดกรองที่ยาวเหยียดสำหรับนักเดินทาง แฟนกีฬา และผู้ชมคอนเสิร์ตอาจหมดไปหากสนามบินและสนามกีฬาเปลี่ยนปรัชญาจากการรักษาความปลอดภัยตามจุดตรวจเป็นรูปแบบ “การรักษาความปลอดภัยที่ชาญฉลาด” ที่แจ้งความเสี่ยง ยังดีกว่า โมเดลนี้สามารถให้ความปลอดภัยมากขึ้นโดยปิดช่องว่างสำคัญในวิธีการที่มีอยู่และเพิ่มความสามารถ (เช่น การตรวจสุขภาพหรือการเว้นระยะห่างทางสังคม) เพื่อติดตามภัยคุกคามใหม่ ๆ เมื่อเกิดขึ้น โมเดลความปลอดภัยอันชาญฉลาดยังสามารถช่วยให้ผู้คนปกป้องความเป็นส่วนตัวของพวกเขาได้โดยให้พวกเขาควบคุมวิธีที่ข้อมูลของพวกเขาถูกใช้และโดยใคร
ซูเปอร์คอมพิวเตอร์บนล้อ
บริษัทซอฟต์แวร์สามารถขับเคลื่อนอนาคตของอุตสาหกรรมยานยนต์ได้อย่างไร
เช่นเดียวกับในหลายธุรกิจ มูลค่าในอุตสาหกรรมยานยนต์ถูกขับเคลื่อนด้วยซอฟต์แวร์มากขึ้น บริษัทรถยนต์กำลังกลายเป็น “บริษัทเทคโนโลยียานยนต์” ด้วยพลังประมวลผลที่จำเป็นในการประมวลผลข้อมูลเซ็นเซอร์จำนวนมากจากกล้อง เรดาร์ และฝาปิดในยานยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองเพื่อเปลี่ยนรถยนต์ให้กลายเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์บนล้อ นี่เป็นโอกาสสำหรับบริษัทซอฟต์แวร์ในการเป็นพันธมิตรกับผู้ผลิตอุปกรณ์ดั้งเดิม (OEM) เพื่อช่วยขับเคลื่อนอนาคตของอุตสาหกรรมยานยนต์ รูปด้านล่างแสดงสี่เส้นทางสู่ความสำเร็จ
ในการวางผังถนนที่ใช้งานได้ บริษัทซอฟต์แวร์ควรคำนึงถึงความแตกต่างของอุตสาหกรรมยานยนต์ เช่น:
• ข้อกำหนดด้านคุณภาพและความปลอดภัยที่เข้มงวด: ข้อกำหนดที่ขับเคลื่อนด้วยกฎระเบียบก่อให้เกิดอุปสรรคในการเข้าสู่ระดับสูงสำหรับซัพพลายเออร์ซอฟต์แวร์ยานยนต์รายใหม่ และข้อกำหนดเบื้องต้นที่ OEM กำหนดสำหรับคุณสมบัติของซัพพลายเออร์นั้นเข้มงวดมาก
• ไม่มีการเปิดเผยมูลค่าของซอฟต์แวร์อย่างชัดเจนในบัญชีรายการวัสดุของยานพาหนะ: โมเดลธุรกิจของบริษัทซอฟต์แวร์มักต้องการให้พวกเขารักษาทรัพย์สินทางปัญญาหรือเสี่ยงที่จะเป็นอันตรายต่อคุณค่าของพวกเขา พวกเขาจะตั้งราคาข้อเสนอของตนอย่างไรเพื่อให้สอดคล้องกับความต้องการนี้ด้วยมุมมองของ OEM เกี่ยวกับคุณลักษณะที่ขับเคลื่อนด้วยซอฟต์แวร์ว่าเป็นพื้นที่หลักเชิงกลยุทธ์ที่มีทรัพย์สินทางปัญญาที่พวกเขาต้องการเป็นเจ้าของ
• การลงทุนล่วงหน้าที่สำคัญและค่าตัดจำหน่ายที่ยืดเยื้อ: OEM มักพิจารณาต้นทุนการพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นการลงทุนล่วงหน้าของซัพพลายเออร์ โดยจะชดเชยตามวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์โดยเป็นส่วนหนึ่งของราคาต่อหน่วยเท่านั้น สิ่งนี้ทำให้ซัพพลายเออร์มีความเสี่ยงทางการเงินอย่างมีนัยสำคัญ เนื่องจากการพัฒนาปริมาณอาจต่ำกว่าที่คาดการณ์ไว้ในตอนแรก
ยักษ์ใหญ่ด้านยานยนต์แบบดั้งเดิมจะไม่สามารถเปลี่ยนผ่านเป็นบริษัทเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้ด้วยตัวเองในเวลาที่เหมาะสม ความสำเร็จในอนาคตของพวกเขาอาจขึ้นอยู่กับความสามารถในการส่งมอบคุณสมบัติที่ขับเคลื่อนด้วยซอฟต์แวร์อย่างต่อเนื่องผ่านทางอากาศ ซึ่งหลายๆ อย่างอาจพัฒนาผ่านการทำงานร่วมกันอย่างชาญฉลาดกับบริษัทซอฟต์แวร์ (เล่นอย่างเดียว) นี่เป็นแนวโน้มที่ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมอื่นๆ ด้วย ตั้งแต่การผลิตและการดูแลสุขภาพ ไปจนถึงการประกันภัยและสื่อ ซอฟต์แวร์กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม และการแข่งขันสำหรับการอ้างสิทธิ์ทางธุรกิจในอนาคตยังไม่ได้รับการตัดสิน
[NPC4]ในเดือนพฤศจิกายน 2020 Deloitte Cloud Institute ได้เชิญ Mahadev Satyanarayanan ศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์จากมหาวิทยาลัย Carnegie Group ที่มหาวิทยาลัย Carnegie Mellon ให้เป็น Deloitte Cloud Institute Fellow คนแรก ดร. สัตยานารายานันท์ (Satya เป็นที่รู้จักอย่างแพร่หลาย) เป็นผู้บุกเบิกด้านการประมวลผลขอบขั้นสูง การประมวลผลแบบเคลื่อนที่ ระบบแบบกระจาย และการวิจัย Internet of Things (IoT) ที่เน้นเรื่องประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด ความพร้อมใช้งาน และความท้าทายด้านความไว้วางใจในระบบคอมพิวเตอร์
เราตรวจสอบปัจจุบันและอนาคตของสถาปัตยกรรม edge-cloud แบบกระจายในการสนทนาพิเศษกับ Satya ; David Linthicumหัวหน้าเจ้าหน้าที่กลยุทธ์คลาวด์ Deloitte Consulting LLP; และ Myke Millerคณบดี Deloitte Cloud Institute Diana Kearns-Manolatos จาก Deloitte Center for Integrated Research กลั่นกรองการอภิปรายนี้ แต่ก่อนอื่น ให้วางรากฐานอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับ Edge Computing และข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญห้าประการจากการอภิปราย
บนขอบ
ในปี 2009 การวิจัยของ Satya ได้นำเสนอแนวคิดเกี่ยวกับ “cloudlets” (“cloud” ที่อยู่ใกล้ กับอุปกรณ์) บทความปี 2017 ของเขาที่ชื่อว่า “The beginning of edge computing” ได้อธิบายเกี่ยวกับแนวคิดนี้และโต้แย้งว่าอุปกรณ์พกพาและอุปกรณ์คำนวณระยะใกล้ (เช่น IoT) ต้องการการคำนวณแบบกระจายและกระบวนทัศน์ “การประมวลผลแบบขอบ” แบบใหม่—คลาวด์เล็ตสามารถวางไว้ที่ขอบของอินเทอร์เน็ตได้ สำหรับการประมวลผลความเร็วสูง การวิเคราะห์ขอบที่ปรับขนาดได้ การไกล่เกลี่ยความเป็นส่วนตัว และเฟลโอเวอร์ในกรณีที่ระบบคลาวด์ขัดข้อง ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา การวิจัยของเขา การพัฒนาผลิตภัณฑ์ในอุตสาหกรรม และการใช้งานกรณีการใช้งานทางธุรกิจ4ได้นำและปรับ cloudlet ให้เป็นสิ่งที่เราเข้าใจว่าเป็น “การประมวลผลแบบเอดจ์” ในยุคปัจจุบัน
เมื่อเร็ว ๆ นี้สัตยาประพันธ์“ภูมิทัศน์คอมพิวเตอร์ของศตวรรษที่ 21” 5ในที่เขาแนะนำรูปแบบการจัดระเบียบจักรวาลคอมพิวเตอร์กระจายออกเป็นสี่กลุ่ม A: (1) cloud computing (2) ความคล่องตัวและการตรวจจับอุปกรณ์ (3) ขนาดเล็ก , ศูนย์ข้อมูลที่กระจัดกระจาย (เช่น cloudlets) และ (4) รายงานแพลตฟอร์มการตรวจจับแบบไม่ใช้แบตเตอรี่อย่างต่อเนื่อง
[NPC5]ห้าไบต์ความรู้ขอบคลาวด์
การสนทนาของเรากับ Satya ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มระดับคลาวด์ห้าประการและวิธีนำหน้าพวกเขา
• วิวัฒนาการ: ขอบเขตกำลังเบลอทั่วทั้งระดับสถาปัตยกรรมการประมวลผลทางเทคนิคทั้งสี่ระดับ (อุปกรณ์เคลื่อนที่และอุปกรณ์ตรวจจับ, ขอบ, คลาวด์ และแพลตฟอร์มการตรวจจับการรายงานอย่างต่อเนื่อง) ในขณะที่เทคโนโลยีคลาวด์และเอดจ์มีวิวัฒนาการ องค์กรอาจต้องการการจัดการการกำหนดค่าและระบบประสานเพื่อจัดการและย้ายข้ามระดับโดยอัตโนมัติและแบบไดนามิก
• ขอบอัจฉริยะ: บริษัทต่างๆ กำลังผสานรวมปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เข้ากับกรณีการใช้งานขอบมากขึ้น ทำให้เกิดข้อกำหนดด้านเงินทุนและการจัดการข้อมูลใหม่ โมเดลสถาปัตยกรรมการประมวลผลสี่ระดับที่มีสถาปัตยกรรมที่ดี (เช่น โมบาย เอดจ์ คลาวด์ แพลตฟอร์ม) สามารถปลดล็อกศักยภาพในการรักษาความปลอดภัย/ความเป็นส่วนตัว/ความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุง เวลาในการตอบสนองที่ดีขึ้น และแบนด์วิธที่ขยายเพิ่มขึ้น
• ความท้าทายและการแก้ปัญหาในการดำเนินการ: โรงงานอัจฉริยะ การจัดการสาธารณูปโภค และยานพาหนะที่เชื่อมต่อ แสดงให้เห็นถึงศักยภาพและความซับซ้อนของแพลตฟอร์มการตรวจวัดอุปกรณ์เคลื่อนที่ เอดจ์ คลาวด์ และการรายงานอย่างต่อเนื่อง องค์กรสามารถแบ่งพาร์ติชั่นข้อมูลและเวิร์กโหลดข้ามระดับสถาปัตยกรรมได้ ควรทำโดยยึดตามข้อมูลการทำงาน/ความต้องการปริมาณงานในปัจจุบัน พร้อมความยืดหยุ่นในการปรับให้เข้ากับข้อกำหนดการทำงานในอนาคตและการจัดสรรทรัพยากรแบบไดนามิก
• การเพิ่มประสิทธิภาพข้ามระดับ: กรณีศึกษาทางธุรกิจที่มีขอบที่แข็งแกร่งพิจารณาว่าการประมวลผลของระบบนิเวศจำเป็นต้องกำหนดว่าอะไรอยู่ในสถานที่ บนอุปกรณ์เคลื่อนที่ บนขอบ ในคลาวด์ และข้ามแพลตฟอร์มการตรวจจับ ด้วยเหตุนี้ องค์กรต่างๆ จะจ่ายเบี้ยประกันภัยสำหรับระยะใกล้ เวลาแฝง แบนด์วิดท์ ประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด และประโยชน์ทางเทคนิคอื่นๆ ของ Edge Computing อย่างไรก็ตาม เราต้องคำนึงถึงต้นทุนของมนุษย์ในการจัดการโซลูชันในขณะที่คำนวณจุดคุ้มทุน
• นวัตกรรม: องค์กรโทรคมนาคมและเทคโนโลยียังคงนำเสนอโซลูชั่นคลาวด์ เอดจ์ และเครือข่ายใหม่อย่างต่อเนื่อง ในขณะที่ธุรกิจสำรวจแอพพลิเคชั่นเอดจ์เนทีฟ นวัตกรรมนี้ทำให้ขอบเขตของสถาปัตยกรรมการประมวลผลไม่ชัดเจนยิ่งขึ้นไปอีกทั้งสี่ระดับ ใช้ประโยชน์จากศักยภาพด้านนวัตกรรมด้วยกรณีธุรกิจที่ต้องใช้ความใกล้ชิด แบนด์วิดท์ และเวลาแฝงรอบระบบนิเวศการตรวจจับอุปกรณ์เคลื่อนที่/แพลตฟอร์ม