談物聯網與其趨勢現況

作者/柯景祥   [發表日期：2016/1/1]

定義

物聯網（Internet of Things, 簡稱IoT）一詞也有人稱作 IoE（Internet of Everything），最早在 1999 年由麻省理工學院自動化辨識系統中心（MIT Auto ID Center）創辦人之一　Kevin Ashton 介紹相關概念時提到「…物聯網有改變世界的潛能，就像網際網路一樣，甚至更深遠。」[註1]，它是一種建立在現有網路系統的概念。因為這一概念還在起步階段，各研究對物聯網的定義不盡相同[註2][註3]，但大致上的共通想法為任何時間、任何地點、任何人與物皆可自由互動－「The Internet of Things allows people and things to be connected Anytime, Anyplace, with Anything and Anyone, ideally using Any path/network and Any service.」[註4]

發展

1997年，負責P&G〈Procter & Gamble〉保養品行銷的Kevin Ashton在幾次的巡視中，注意到英國零售商在榛果油唇膏總是缺貨，他嘗試找尋方法解決，並嘗試引入無線辨識系統〈RFID〉管理P&G供應鏈[註5][註6]，雖然當時RFID單價成本頗高，但他知道在量產之後，可以有效壓低成本，也就是說只要P&G大量購入就可以搭到成本攤提，最後也成功改善供應鏈相關問題。一年之後，Ashton出任麻省理工學院自動化辨識系統中心的執行長〈Executive Director〉，並在隔年提出物聯網一詞；至今僅經過十多年，物聯網算是起步不久，同時面臨許多挑戰的應用。

架構

物聯網中，資料由底層的感測節點收集，並交給感測匯聚節點以提供上層運算裝置，或是進一步傳送至雲端網路作為分享、儲存或再運算使用，整個系統架構可能有許多種形式，不僅限於圖一所示。

《圖一》感測網路階層圖[註7]

不過常見物聯網架構為歐洲電信標準組織 (European Telecommunications Standards Institute, ESTI) 所整理之三層式架構[註10]，如圖二所示。其中包含最底層「感知層」、中間層「網路層」以及最上層「應用層」。感知層為物聯網發展的基礎，其中包含各種感測與通訊能力的設備，藉以感知和偵測環境資訊，如聲音、溫度、濕度、亮度、速度等等，並使相關資訊能傳達至網路層；而網路層扮演蒐集所有節點裝置，包含各種有線與無線網路技術，必要時整合異質網路，將資訊匯流到物聯網專屬的運算中心進行處理；應用層以客戶需求分析感知數據，用來提供各領域各種應用。

《圖二》物聯網ESTI三層式架構

一、感知層

此層多以感測器為基礎，一般的感測器為物理裝置，能夠探測外界的信號，其原理為透過感應元件偵測到可被測量的化學變量、物理變量等等訊息，然後經由轉換元件將相關信號變為電子訊號，也就是將一種能量轉換為另一種能量的形式。[註11][註12]

常見感測器類型有聲音感測器、車用感測器、化學物品感測器、電磁感測器、流體感測器、粒子感測器、導航感測器、電子羅盤、加速度感測器、光感測元件、壓力感測器、力學感測器、密度感測器、溫度感測器等等。[註13]

可以看見感測器多為特定敏感元件，根據目的選擇適合的感測器，則我們可以針對場景偵測、儲存收集到感興趣的許多資訊，再透過網路層傳播至使用者或供應用系統運算使用。

二、網路層

為了彼此分享資訊，必須使各元件能夠存取網際網路，物聯網中的通訊技術是構築在大家所熟悉的網路為基礎，且由於環境關係，多是以各種無線網路進行通訊，如短距離無線技術（範圍約數公尺至數百公尺）的藍芽Bluetooth、無線射頻辨識系統RFID、近場通訊NFC、超寬頻UWB、WiFi、ZigBee或是紅外線傳輸等等；長距離無線技術（範圍以公里等級起跳）的3G、WiMax、LTE等等。

由以上無線技術可知，各感測元件有多種通訊方式可供彼此共享資訊，雖然，各無線通訊的協定不盡相同，但只要以異質無線網路閘道器設計整合，則可讓各不同網路協定進行溝通，藉此連通感知層與應用層。

三、應用層

依據西班牙感測器科技公司所列世界前50項感測器應用[註14]，其中包括

1、智慧城市
              (1). 智能停車：監測可服務的停車位
　　　　 (2). 建築結構狀態：監測建築、橋墩、紀念碑的結構狀態
　　　　 (3). 都市噪音地圖：即時監測都會鬧區噪音
　　　　 (4). 智慧手機偵測：檢測手機通訊介面為Wifi還是藍芽
　　　　 (5). 電磁場強度：檢測基地台或Wifi路由器的強弱
　　　　 (6). 交通壅塞：監測車輛與行人狀況進行優化
　　　　 (7). 智能照明：根據天候狀況自動調整照明情況
　　　　 (8). 廢棄物管理：監測垃圾桶狀況，優化垃圾車回收路線
　　　　 (9). 智能道路：根據氣候與路況，提供高速公路警報與改道訊息

2、智慧環境
　　　　(1). 森林火災：監測燃燒氣體與火災情形，以確定警示區域
　　　　(2). 空氣汙染：控制工廠二氧化碳、汽車廢氣或農場有毒氣體排放
　　　　(3). 積雪程度：即時監測雪道狀況，通知相關人員預防雪崩
　　　　(4). 山崩：監控土壤水分、震動和地表密度，預防地表的危險情況發生
　　　　(5). 地震提前偵測：根據地震分布區域進行控制

3、智慧水力
　　　　(1). 自然水監測：監控城市自來水品質狀況
　　　　(2). 河川汙染：監測河流裡是否有工廠廢水
　　　　(3). 泳池狀態：遠端監控游泳池水質狀況
　　　　(4). 海洋汙染：監測海水是否遭汙染
　　　　(5). 管線洩漏：監測是否漏液與管線壓力變化
　　　　(6). 洪水狀態：監測河流、水庫的水流變化

4、智慧電表
　　　　(1). 智能電網：監控與管理能源消耗
　　　　(2). 儲罐監控：監測儲水罐水壓或油氣罐的油氣狀況
　　　　(3). 太陽能裝置部署：監測太陽能板安裝效果
　　　　(4). 倉儲計算：測量供貨壓力狀況

5、安全與應變
　　　　(1). 邊界出入控制：控制受限區域，防止未經授權的用戶訪問
　　　　(2). 濕度控制：監測重要建築場地的漏水情況，避免斷裂和腐蝕發生
　　　　(3). 輻射程度：分散式監測核電廠周圍的輻射狀況，即時發出洩漏警報
　　　　(4). 易燃物和有害氣體：監測工廠或礦山周圍的危險氣體程度

6、零售通路
　　　　(1). 供應鏈控制：監測供應鏈的生產狀況，提供產品追蹤的能力
　　　　(2). 電子付費NFC：提供各種營業場所的付費服務
　　　　(3). 智能購物：根據顧客的習慣、愛好等等個人狀況，提供購買建議
　　　　(4). 智能倉儲管理：控制商品在貨架與倉庫的變動，自動化管理進貨

7、物流
　　　　(1). 貨運狀態：監測貨品是否遇到震動、拍打、開封或冷藏等等
　　　　(2). 貨物定位：從庫房、港口大面積貨物中尋找貨物
　　　　(3). 危險物品偵測：當易燃易爆物品接近則發出警報
　　　　(4). 航線追蹤：對特殊物品，像是藥品、珠寶或危險物品進行航線管理

8、工業控制
　　　　(1). M2M應用：設備的自動診斷與資產管理
　　　　(2). 室內空氣品質：監測化工廠的氣體水平，保障工人和物品安全
　　　　(3). 溫度監控：控制敏感商品的工業或醫藥用冰箱的溫度
　　　　(4). 臭氧偵測：監測肉類加工過程中排放的臭氧狀況
　　　　(5). 室內定位：以主動式Zigbee或被動式RFID/NFC來定位資產
　　　　(6). 車輛自動診斷：通過CanBus蒐集訊息，給司機發送警報或建議

9、智慧農業
　　　　(1). 葡萄酒品質改進：監測葡萄園土壤水分和樹幹直徑，控制葡萄健康
　　　　(2). 溫室監控：控制溫室內氣候，最大化作物的產出和質量
　　　　(3). 高爾夫球場：對乾燥地域進行澆灌，以節省用水
　　　　(4). 氣象網路：研究地區的天氣，預報各種氣象的變化情形
　　　　(5). 混合肥料：控制堆肥的濕度和溫度，避免真菌和微生物汙染

10、智慧畜牧
　　　　(1). 水質栽培：控制水中植物的狀況，提高收穫
　　　　(2). 家畜監測：監控牧場裡家畜的生長情形，以確保存活率和健康
　　　　(3). 動物追蹤：定位開放牧場或大範圍放牧的動物
　　　　(4). 有毒氣體監測：監測牧場通風情形，預防糞便堆積產生有害氣體

11、智慧家庭
　　　　(1). 水電使用：監控家庭的水電使用狀況，以獲取建議節省開銷
　　　　(2). 遠端控制：遠端遙控開關，避免事故或節省能源
　　　　(3). 入侵偵測系統：監測是否有強行入侵的狀況
　　　　(4). 重要物品監測：監測博物館和美術館的情形

12、電子化照護
　　　　(1). 老年人照護：幫助獨自居住的老年人或殘障人士
　　　　(2). 醫藥冰箱：控制需冷凍保存的疫苗、藥品的存放情形
　　　　(3). 運動員照護：進行運動中心生命特徵監控
　　　　(4). 病患監控：監測病人或養老院的狀況
　　　　(5). 紫外線監控：監測太陽紫外線，避免長期暴露在外面

另外根據Progress（為一間國際性軟體公司, NASDAQ: PRGS）於2015發佈一份[15]針對美國、英國、法國、德國、瑞典、荷蘭等國作了678項調查，並分析結果，目前物聯網市場主流為智慧家庭（約占19%），其次為穿戴裝置（約占13%），接著為自動化汽車設備（約占11%），以及運動照護（約占11%）。

而同時回顧過去三至五年的時間，健康照護為其主流（約占14%），其次為智慧城市（約占13%）以及自動化汽車裝置（約占12%），此三者為目前主流項目。

《圖三》 物聯網應用趨勢圖[註14]

挑戰

IBM於2015年提出五項物聯網所面臨的困境[16]，只有提出相關解決方案，才可能讓大眾盡享物聯網帶來的安全與便利，其中包含：

一、連網成本過高

由於目前物聯網的規模還未達市場預期，各種雲端與大型伺服器的基礎設施和維護成本高昂，除硬體設施外，再加上中間提供軟體廠商的服務費用，造成物聯網連網費用十分高昂。

二、網際網路的信賴度低

此處所說的網路信賴度，即是指網路安全性與隱私問題，「當生活周遭的物件跟設備連結成一個大型的智慧網路，它們的資料提供生活上的便利，卻也可能成為個人隱私外洩的媒介，這些外洩的物件感測資料很可能成為網路犯罪的重要工具。」[17]

如果個人資料，如家用水電的使用紀錄外洩、監視器遭遠端侵入，外人便可以輕易地知道一切的生活習性，也無所謂的居家安全可言；另一方面，國家單位的資料庫若被有心人士為了樂趣或成就感盜取，也是國家安全的隱憂；但若要使相關設備加入安全機制，一般感測器因為硬體限制，很難負擔相關的加密程序；如何實現物聯網安全，降低風險讓使用者信服，是物聯網的重要課題之一。

三、無法因應未來

消費者通常在短時間內即會汰換手機，然而物聯網基礎設施的壽命可能長達數年，因此，後續的軟體更新與修正成本將對企業財務造成巨大的壓力。

四、缺乏功能價值

現今有許多物聯網解決方案，但大部分僅強調連線，缺乏具有意義的價值，無法給使用者獲得更好的使用經驗。

五、不完整的商業模式

現金物聯網的商業模式大多為販售用戶資料或廣告，實際營收將屬於相關整合業者，在不明朗的商業模式下，市場是否能夠反應大量應用程式成本，可能會過度樂觀。

結論

現今許多資訊皆可以透過Facebook之類的社群平台分享資訊，當物聯網進入現今網際網路，則訊息將不再只是由人們輸入相關資訊分享，而是由智慧型物件對環境變化反應與辨識，再透過網路自動將訊息傳遞給使用者或應用程式，我們可以看見物聯網發展可能帶來的便利性，我們可以即時了解可掌握的所有物品資訊，也簡化處理事情的程序，為我們提升一定的生活品質，產生新的生活方式。

參考資料

[註1]K. Ashton, “That ’internet of things’ thing in the real world, things matter more than ideas,” RFID Journal, June 2009, http://www.rfidjournal.com/article/print/4986 [Accessed on: 2012-07-30].
[註2]European Commission, “Internet of things in 2020 road map for the future,” Working Group RFID of the ETP EPOSS, Tech. Rep., May 2008, http://ec.europa.eu/information society/policy/rfid/documents/iotprague2009.pdf[Accessed on: 2011-06-12].
[註3]T. Lu and W. Neng, “Future internet: The internet of things,” in 3rd International Conference on Advanced Computer Theory and Engineering(ICACTE), vol. 5, August 2010, pp. V5–376–V5–380. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1109/ICACTE.2010.5579544
[註4]P. Guillemin and P. Friess, “Internet of things strategic research roadmap,” The Cluster of European Research Projects, Tech. Rep., September 2009, http://www.internet-of-things-research.eu/pdf/IoT_Cluster_Strategic_Research_Agenda_2009.pdf[Accessed on: 2011-08-15].
[註5]http://www.rfidjournal.com/articles/view?4986
[註6]http://archive.wired.com/wired/archive/12.07/shoppers.html?pg=1&topic=shoppers&topic_set=
[註7]C. Perera, A. Zaslavsky, P. Christen, D. Geogakopoulos, “Context Aware Computing for The Internet of Things: A Survey” (2013), pp. 1–41
[註8]從網際網路到物聯網
[註9]物聯網讓萬物互聯暢通
[註10]ETSI TS 102 690 v2.1.1 (2013),Machine-to-Machine communications(M2M): Functional architecture
[註11]曾煜棋、林政寬、林致宇、潘孟鉉，"無線網路：通訊協定、感測網路、射頻技術與應用服務"，碁峰出版社，2011年。
[註12]https://en.wikipedia.org/wiki/Sensor
[註13]https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_sensors
[註14]http://www.libelium.com/top_50_iot_sensor_applications_ranking/
[註15]https://www.progress.com/docs/default-source/default-document-library/progress/documents/papers/iot_surveyreport.pdf
[註16]http://www.ibm.com/news/tw/zh/2015/01/22/O058049T47476R20.html
[註17]趙志宏、劉川綱、李忠憲(2015)。物聯網的便利與危機。科學發展2015 年8 月512 期，10-13

(本文轉載自RUN!PC Online網站)