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物聯網新事業經營策略及實務系列之1 - 堅實的技術底蘊,成就IoT創新事業

物聯網技術架構圖

導言: 「物聯網新事業經營策略及實務」課程,由政大商學院與研華科技合作規劃,是台灣第一套物聯網趨勢管理課程,由政大于卓民教授及研華高階主管共同授課,以物聯網實用領域知識為教學主旨。

本文:

從1985~1999年,堪稱PC與網際網路蓬勃興起的時期,對台灣而言,也是經濟起飛的美好年代。在當時,美國線上(America Online)的創辦人Steve Case稱得上是深具影響力的人物之一;如今儘管他已非產業要角,但仍透過著作「第三波數位革命」引發熱烈迴響、再次成為焦點。

Steve Case將2000~2015年的App經濟與行動革命,定調為第二波數位革命,驅動因素在於「人聯網」,透過人們全天24小時連線,衍生巨大商機。然而接下來以「物聯網」(IoT)為軸心的第三波數位革命,將透過無所不在的連線,促成實體產業大轉型,影響之大更勝於上波革命。

欲成功開創IoT事業,必不可缺技術元素

研華技術長楊瑞祥說,展望第三波數位革命,360行都積極推動數位轉型,可想而知這股海嘯對於世界經濟與社會文明的衝擊,肯定不亞於上一波人聯網時代;所以不管老牌或新創公司都誓言搶攻IoT商機,道理便在於此,只因物聯網與人聯網的差別,在於前者全面採集人、設備、環境各種資訊,維度更廣,價值的想像空間更大。

儘管IoT前景看俏,但某大陸連鎖集團老闆卻坦言耕耘得有些吃力,就算自身已掌握深厚的產業知識,仍缺乏足夠的技術能量支撐,導致施展不開,讓一些好的商業創意難以落地實現。這個感嘆,無形中道盡了IoT必不可缺的勝利方程式,即是產業知識、技術、創新,三者有共伴關係,缺少任何一塊都無法成形。

既然IoT離不開技術,那麼它所需的技術架構為何?從底部一路往上推演,最下方即是感知層,由溫度、濕度、振動、速度、定位等等琳瑯滿目的感測器擔綱要角,負責採集前端物件(Things)的物理或環境資訊。

按照多數人認知,IoT感測器採集到的資料,都會經由有線或無線網路(尤其以無線為主)上傳雲端,執行後續的儲存、計算與分析,即便現實中不乏這般運行模式,但不適用於多數狀況。

持平而論,意欲將現場數據真正轉換為有價值的資訊,中間往往需要一些處理程序,僅靠雲端SaaS平台,未必能一步到位撐起完整大局,而這些中介的處理程序,絕對是不容忽視的關鍵要角。

邊緣智能,地面與雲端的中介橋樑

前述的中介技術元素,可統稱為「邊緣智能」(Edge Intelligence),大致就是人們理解的IoT閘道器,但它包含眾多的IoT軟硬體整合方案,內涵之豐富,實已超越「閘道器」層次的字義解讀;以研華的邊緣智能產品陣容而論,便涵蓋超薄精簡型電腦、嵌入式無風扇電腦、IoT開發工具、WISE-PaaS軟體套件等項目。

簡單來說,邊緣智能的主要任務就是串聯下層前端設備與上層處理應用,紓緩SaaS雲端平台的負擔與壓力,可執行資料格式轉換、資料統計、邏輯流程開發與整合等預處理工作。接著透過WISE-PaaS平台裡頭負責通訊服務的WISE-Agent,協助執行自動雲端連結,把已經去蕪存菁的底層設備資訊,精準傳遞到上層雲端平台,進行機械學習、資料視覺化或資料分析預測等運算處理;由此看來,WISE-PaaS像是跨越虛(雲端)、實(物件)交界的重要接口。

縱使從IoT技術結構來看,關鍵要素不外是感測器、網路、閘道器、PaaS、SaaS等大項,但這些項目彼此間的鏈結關係,往往也蘊藏很高的技術含量,進入門檻不算低,無怪乎前面提到中國某大連鎖集團的老闆,感慨IoT並非一門容易做的事業,即是因為只要投入施作,就會發現其間存在不少技術瓶頸,足以卡住整個商業流程的運行,無奈要找到突破這些瓶頸的技術人才,卻是不太容易。

究竟有哪些技術障礙?研華智能網通事業群協理邱建清,試舉一個底層的基本範例,眾所皆知IoT架構包含感測器、無線通訊等兩個關鍵成分,其實它們分屬兩個截然不同的產業,彼此亦不甚熟悉。

所以單就感測器採集數據、再透過無線網路上傳之「理所當然」的過程,就可能因為兩邊技術無法整合而橫生阻礙;幸而研華從第三方技術平台色挺身而出,偕同夥伴推動M2.COM標準並提供相關開發套件,才讓感測器、無線通訊兩邊人馬得以無礙對話,加速IoT產業成長。

「唯有一開始做合適正確的資訊蒐集,才有後續發展,」邱建清認為,M2.COM的出現,對於成就未來的IoT創新故事,絕對有推波助瀾的效果。

至於無線傳輸技術,亦因為技術種類五花八門、適用的場景各不相同,顯得較為複雜,基本上關鍵的衡量指標,無非就是傳輸速度、網路覆蓋、成本等三大量尺。

無線網路可概略分為星狀、網狀等兩大結構,前者包含人們熟知的3G、LTE、Wi-Fi等,也外還有被討論度愈來愈高的LoRa、NB-IoT、SigFox等等,而星狀架構則以Bluetooth、ZigBee兩項最為典型。

前述技術項目與應用需求的對應關係,大致有著基本脈絡,比方說需要較高傳輸速度的場景,適合選擇Wi-Fi;期望長時間使用裝置,無需頻繁充電或更換電池者,可視實際情況從BLE、ZigBee、LoRa及SigFox等項目挑選合適標的;如果欲進行超過1公里的遠距無線傳輸,則包括Sub-1G、LoRa(後者可支援15公里長距傳輸),都是值得研究考慮的選項。

綜上所述,由於IoT創新事業的推展,涉及產業知識、技術、新創等三大構面要素,明顯可見其邁向成功的路徑,實與第一、二波數位革命大不相同,最後的贏家可能不再是專精於某項特長的單一大企業或新創公司,而是集結三項要素的共創團隊,而在彼此攜手共進的過程中,如同研華身居第三方技術平台的角色,就顯得格外重要。

結合邊緣運算,提升經濟效益

台灣亞馬遜網路服務(AWS)資深經理曲中和指出,IoT之所以產生價值,必然歷經智能(Intelligence)、模型(Model)、行動(Action)三部曲,要確保三段故事接續執行,背後有一連串故事情境必須成立。

如同研華描述的基本架構,藉由感測器蒐集資料,再透過閘道器上傳雲端,藉此把地面的事物接上雲端,善用雲端平台上的大數據分析、人工智慧、資料庫等各種加值利器,快速產生高值化的Intelligence。

其實在前述一整串脈絡外,有三個非常值留意的環節,可能與多數人認知的IoT價值鏈有所衝突,它們分別是實物、經濟(成本)與法規。譬如在實物部份,不論人們對5G等新通訊技術的高速,寄予再多期待,但都不能樂觀假設無線通訊永不中斷。

倘若凡事皆仰賴雲端形成智慧,則一旦網路斷訊,必將產生不小的脫序動亂;再者,姑且不論特定產業對於資料能否上雲,已有明確限制,就算可毫無限制將IoT感測資料全數送上雲端,必定衍生龐大連線與儲存成本,不符合經濟效益。

為解決前述隱憂,AWS面向邊緣運算提出AWS Greengrass服務,用戶若將此部署在諸如研華的工業電腦或閘道器,即可在地面享有如同雲端的功能,根據現場狀況,直接就近做條件判斷、事件觸發,不必凡事靠雲端獲取智慧,因而大幅減少儲存傳輸與儲存費用。更重要的是,Greengrass可支援離線運作,不必懼怕因斷訊而造成智能決策機制停擺。(明雲青紀錄整理)

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