工業技術研究院

物聯網、雲端運算、巨量資訊，這幾個當紅的名詞有相似與互補之處，若能成功整合，勢必有助於物聯網的創新應用。

工研院巨量資訊科技中心主任余孝先運用Google趨勢分析，來找出巨量資訊和物聯網的特性比較。首先，因為巨量資訊的4 V特性是指大量（volume）、多樣（variety）、即時（velocity）和質差（veracity），而物聯網的運作也涵蓋了大量各種不同的物件或裝置，自主且即時地溝通資訊。

其次，巨量資訊和物聯網都重視應用服務，但巨量資訊重視智慧化的腦，也就是分析技術，再加上資料來源不受限於感測器，所以取得成本低，不過因為4 V條件導致資料處理困難度較高。相較之下，物聯網重視智慧化的感官，也就是感測器，因為感測器必須回傳資料導致布建成本較高，重視訊號處理、通訊能力與自動化。

余孝先說：「也正因為如此，巨量資訊和物聯網可以相輔相成，用物聯網的智慧感官來豐富資料來源，用巨量資訊的智慧分析來深化決策品質，將資料分析落實於物聯網，亦會擴大巨量資訊的應用範圍。」巨量資訊是帶來新競爭力的新工具，能更快且更深地挖掘現象，換言之，如果缺乏巨量資訊和分析能力，物聯網就無法運作及發揮效益。

工業4.0帶動智慧製造

當巨量資訊遇上物聯網，最值得臺灣關注的應用方向就是智慧製造，串聯範圍涵蓋工廠內外，包含智慧工廠、數位設計、客戶需求和供應鏈等環節。

以日本Mazak公司為例，它是全球最大的工作母機製造廠，透過智慧化製造系統的設計，讓客戶能遠距監控機臺、進行刀具管理、調整最佳加工參數和產能效率最佳化，因此創造的附加價值是臺灣同類型工具機的3至5倍，服務收入占總營收則達20%。

資料分析進階決策能力

巨量資訊在其他行業的進階應用範例也值得借鏡，並運用於物聯網。美國線上影音服務Netflix的用戶數在2013年第一季就已直逼3,000萬，它的成功要訣是長尾理論的經營模式和精確多元的智慧化推薦系統，尤其來自推薦的點閱收視從2012年的1/3上升至2013年的3/4。

余孝先指出，推薦一向是「猜」的過程，Netflix的數據則顯示它對消費者的需求觀察入微，以資料分析做決策的價值有4點，一、分析事務的因果關係；二、發現無法由經驗、直覺、學理發現的事實；三、取代大量人力工作或非人力所能為的工作；四、更即時、更準確。
必須注意的是，智慧分析的深度決定價值的高低，巨量資訊會預設有現成資料可用而未擴增取得其他資料，但物聯網不同，國外有許多物聯網實例都不是由一家廠商完成，而是廠商以自己的核心能力為出發點去整合別人的產品或作法。

感知融合強化物聯網個人應用

舉例來說，穿戴式裝置是最直接影響及接觸使用者個人的物聯網應用，必須考量的條件不少，例如：人體所能佩戴的感測器數量有限，目前缺乏測量規範標準以致於無法做為醫療或醫學用途，但感知融合（Sensor Fusion）絕對是物聯網很重要的關鍵技術。

工研院機械與系統研究所所長胡竹生表示，當前的穿戴式裝置以智慧手錶吸引最多廠商加入，但普遍都是不夠成熟的產品，值得注意的是智慧纖維或服裝反而有更明確的應用雛型，例如：消防配備的防護衣就可結合穿戴式感測器來偵測火場的各項數值，以保障消防員的安全。此外，亦可透過智慧服裝結合慣性測量裝置IMU（Inertial Measurement Unit）來感測老人的生理數據及活動狀態，但導電性及可清洗的需求是目前較大的難題。

工研院資訊與通訊研究所技術長王南雷進一步分析，目前的物聯網與穿戴式裝置就好像2000年時的.com，正處於炒作階段的新興市場。和.com相同的是，物聯網的營收來源會以大家願意付費的服務為重，但和傳統3C產業大量製造的規格化產品不同，物聯網與穿戴式裝置必然是少量多樣，因為涵蓋各行各業，更需要跨業合作。

舉例來說，物聯網可以應用於大量基礎設施，但也能在小市場快速成長，剛被Google以32億美元購併的NEST就是專精於智慧型室溫控制器的利基市場。

聚焦服務 邁向第2代穿戴式裝置

穿戴式裝置市場目前百家爭鳴，從手腕裝置、眼鏡到其他身體佩戴物件都有，連接平台則包括智慧型手機、平板和汽車。但它所提供的有效資訊仍很有限，主要是智慧型手機的延伸輔助如來電、音樂，或是運動健身記錄、生理機能自動量測等。

王南雷指出，穿戴式裝置在第１代物聯網的應用可說是工程師的設計，而且是簡單不困難的設計，像是在做玩具，欠缺應用面的專業知識，導致使用者花大錢卻沒得到便利或獨特功用，Google眼鏡的停產就是一例。

他也預期，第２代以後的物聯網，應該可以看到雲端與專業知識的結合，最大的突破是為使用者提供專業、即時、有用的訊息，通訊技術和硬體會有改善但不會成為物聯網的起飛因素，重點還是聚焦在服務。大家都會做的規格化產品就等同於無利可圖，必須從應用面掌握不同於競爭者的獨到技術，才是成功關鍵。