工業技術研究院

如何有效地應用IoT系統，必須依據現今科技的4大趨勢及目前7大技術領域，來評估未來IoT的利基點，現在很多領域開始體認到IoT系統的好處，在時間與技術的發展下，未來IoT系統將更能運用在更多領域。

物聯網（Internet of Things; IoT）的本質在於應用的整合：如何迅速傳輸資訊與資料並簡單高效地整合。這裡的「應用」是指系統蒐集有用資訊、利用軟體與演算法做出決策，並以一目瞭然的方式呈現結果。在此過程中，各物件可自行交換資料，完全不需要任何人為介入。若能順利連結整合，就可降低建置及操作成本，進而創造更大價值。

要知道IoT系統在未來有何機會，首先須了解今日科技的4大趨勢：

1)行動化：1996年時行動電話的滲透率僅有5%，但到2000年時已達90%。隨著智慧型手機越來越普及，這比例應該會再上升。

2)機器對機器（M2M）通訊：系統內各物件體積越來越小、更節能高效、可輕易複製且成本低廉。過去得花上千美元連結的2個物件，現可以非常低的成本完成。

3)虛擬化：資料來源多元且巨量，虛擬化可大幅提高運作效率並精簡成本。

4)人工智慧的投資及分析演算法的躍進：以往要分析多變項的資料非常困難，運算過程也極為耗時。但有了適當的演算法後，資料分析的負荷量驟減，已可迅速找出資料模式並歸結出有用的結果。

我想就以下7項技術領域來進一步討論。很多企業預期這些領域的產品應較有可能在未來一年（或幾年）大幅成長，同時成本可維持不變、甚至更低。

1)運算力（computing）：當今的電腦運算力已足以負荷龐雜的工作量，促成效率極高的巨量資料中心成立，而在終端及研發也可以進行很多創新。這類產品未來是否可再擴充及可大量複製量產將是研發重點。

2)儲存與記憶裝置（storage & memory）：儲存容量增加的速度持續加快，儲存裝置也愈形多樣，包括固態記憶體、隨身碟，甚至飛機上的黑盒子。而且，價格都不會很高，體積也越來越小。

3)通訊（communications）：隨著IoT系統普及，中間牽涉的對象也會增加。我不認為商用系統可包攬一切，有些事務也不能藉由不須憑證即可進入的管道（如wifi）進行，所以或許會發展更高頻率的通訊管道。運用訊號處理技術（signal processing techniques）和程式撰寫等方式，也可以突破先前的限制。

4)介面裝置（interface）：現在的介面螢幕尺寸多樣、畫面解析度很高、成本也逐漸降低，故更能與IoT系統連結互動。除了呈現影像之外，還可結合聲音、動作和發展觸控式面板、虛擬實境等功能。

5)感測器（sensors）：感測器的應用非常廣泛，也帶出很多新技術。就攝影機來說，可以發展出不同方式取得並處理資料（例如臉部辨識、動作辨識），並讓不同功能互動。

6)致動器（actuators）：把指令變成實際動作的工具。可能是完成極簡單的工作，也可能複雜到完成一具飛機引擎。這個領域還有很大發展空間，透過革新設計及調整各項變數，即可創造出更多的價值。

7)軟體與演算法（software & algorithms）：寫軟體首先應清楚了解目標功能是什麼，才開始寫程式。目前我們面臨的最大挑戰是社群網站的興起——如何從不同來源蒐集並處理非結構性資料、如何分析、分類和呈現等，都需要新技術輔助。

當今很難有企業能自行完成IoT系統建置，主要是因為要注意的環節太多，也沒有一家企業有足夠知識與技術以完成一整套系統的建置。現在很多領域開始體認到IoT系統的好處，但建置整合仍需一段時間。若以現階段來說，IoT在工業領域會創造出最大的價值。以汽車技術趨勢為例，車輛未來會像迷你資料中心：可能有一個非常強大的中央處理器來即時處理資料、有軟體將汽車所有動作虛擬化，並運用一些技術（如感測器分析決策系統）保障行車安全及隱私。很多大型汽車公司都計畫要在201802019年推出這類車體輕又環保的新車款。

IoT系統牽涉的產品與技術領域很廣，隨著時間發展，相關技術可運用的領域會更多、成本也會更低。然而，無論是哪一個領域，我認為一定要考慮最實際有效率的方式。發展物聯網要清楚掌握最終的目的，而不是一味堅持某種做法，卻忽略了其他成本更低或更迅速有效的方式，也才有機會發揮最高的效益。

IoT系統牽涉的產品與技術領域很廣，隨著時間發展，相關技術可運用的領域會更多、成本也會更低。

然而，無論是哪一個領域，我認為一定要考慮最實際有效率的方式。