第219期 / January 5, 2016

產業觀察

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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.2010.5579543

[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)