情境計算貫穿智慧生活 物聯網應用創造未來
- DigiTimes企劃
-
當網路與手機成為大眾化必備設備之後，「智慧生活」已成為社會演進的趨勢，也是物聯網產業未來發展的方向，Intel-台大創新研究中心主任許永真卻認為，雖然IT科技演進至今日益成熟，自動化程序處理也很快速，設備也很多元化，但是從人工智慧發展的角度來看，現在的物聯網應用卻仍不夠「智慧」；也就是說，現有的物聯網設備運作與相關規劃，無法達到依照使用者情境需求進行自動調整，只能夠依照事先設定的準則來運作。因此，物聯網若要真正深入到大眾生活當中，如何將「情境計算」導入到應用系統當中，會是廠商開發產業應用的必然趨勢。
舉例來說，不少人每天都會開車上下班，現有的行車導航只是根據地圖提供導航路線，然而每天不同路線車況不一樣，因此進階版本的行車導航會透過網路獲得的路況資訊，依照車流狀況進行路線調整，藉此讓實際行車時間最佳化，並達到節能目的。
許永真指出，實際在路上開車，除了行車導航需求之外，行車安全也是相當重要的一環。由於路上各種交通車輛行駛狀況不同，因此希望在交通車輛上透過導入車間通訊的技術，也就是車輛彼此可以利用車間通訊的方式，將行車狀況與相關資訊進行交換，並透過車載資通訊雲端運算進行彙整，如此一來，車輛便可以自動偵測相對位置，進而避免發生因為駕駛一時疏忽而發生碰撞之意外。
而車載資通訊最常見的應用，則是在車輛上的行車影像裝置可以進行交通違規監控，一旦發現有違規車輛四處亂竄，行車影像記錄裝置除了可提醒駕駛者之外，也能夠利用車間通訊，提醒附近車輛，並且利用車載資通訊將訊息回報至行車監控系統，而交通管理單位，就能在第一時間獲得異常交通違規情報，並主動派遣相關人員進行處理，避免交通違規擴大變成事故，進而確保大眾行車安全。
自動量測駕駛身體情況 提供健康安全自動監控
安全駕駛的另外一個應用，則是自動監控駕駛身體情況，並透過雲端運算進行分析。許永真表示，身體量測最好的方式就是透過每天會接觸的裝置來自動紀錄，而對於駕駛者最方便的裝置就是方向盤。若是能在方向盤當中裝入類似量測ECG心電圖之類的感應裝置，並且將相關量測結果透過手機自動上傳至雲端進行分析，不僅能得知駕駛者的身體狀況是否符合安全駕駛，一旦發生駕駛酒駕或者是駕駛身體狀況不佳，便能自動限制駕駛者行動，並同步通報醫療單位。
其實透過每天持續紀錄，再搭配上雲端運算的資料分析，能夠讓駕駛者得知自己的身體狀況變化，畢竟不少身體的改變，需要從持續記錄才能得知，等同是提供健康安全自動監控服務，一旦發現相關身體量測資訊出現異常，並可由系統通知駕駛者，提醒做進一步的健康檢查。
物聯網成功三要素：使用者接受度、服務EcoSystem、商業獲利模式
許永真指出，物聯網智慧生活應用要成功有三大要素，分別是使用者接受度、服務EcoSystem與商業獲利模式。以使用者接受度（User Acceptance）來說，就是方便使用（Friendliness）與可靠性（Reliability），也就是說物聯網裝置使用的感應器，要容易使用、方便安裝、穩定運作，若是體積太大或者是不便使用，又或者是讀取相關環境資料不穩定，經常會出問題的，那麼使用者的接受度是不高的。方便使用的另外一個面向，就是要提供自動偵測服務，也就是服務必須要透過環境偵測裝置（如GPS、時間、溫度等），自動了解使用者的實際環境，而自動提供對應的服務，最實際的案例，就是當手機一旦偵測到使用者到了會議場所，會自動將轉成震動模式，避免產生不必要的尷尬。
而服務EcoSystem的建立，則是物聯網應用要建立的重要關鍵之一，因為透過建立標準化的系統平台，不僅可以讓第三方廠商進行應用開發，更重要的是，一旦廠商開發出好的服務，而該服務帶來新的客戶，客戶的增加又能夠吸引更多廠商加入，形成產業正向循環。
至於商業獲利模式（Business Profitability），是讓廠商開發物聯網應用所必須提供的商業動力，若是物聯網應用能夠在恰當的營運模式當中持續獲利，對於消費者而言，可以在合理的費用支出下，獲得更好的智慧生活服務品質，對於廠商而言，也因為能夠持續獲利，而願意繼續開發，創造更多的商業應用模式。
安全機制因地制宜 自動更新及替代成未來趨勢
物聯網設備因為運算能力有限，資料傳輸速度有限，所以在安全機制使用上必須要因地制宜來設計，也就是透過分散式處理、隨機式加密、跨系統透通，讓物聯網設備所獲得的資料以方便、分散又安全的方式進行傳送，進而達到資料安全的目的，卻又不需要耗用物聯網設備太多運算資源。
另一個物聯網應用設計的趨勢，那就是設備「自動更新、自動替代」。由於物聯網設備（包括感應器）的數量將持續成長，而且是散佈在各個環境當中，一旦設備有新版韌體推出，或者是需要更新運算邏輯，如何快速且準確的將相關韌體派送到相關設備當中，讓該設備動進行更新，而且更新完成之後會回報到雲端系統；而系統要能主動得知哪些設備完成更新，哪些設備更新失敗，哪些設備因為故障失聯需要啟動備援設備等，這將是新一代物聯網應用所必須具備的功能，不然系統將無法管理快速成長的物聯網設備，也無法掌握物聯網應用所能提供的服務品質。
許永真表示，也因為物聯網設備會出現感應錯誤或無法運作的情形，因此在物聯網雲端運算上，除了處理分析持續性資料之外，更要進行異常偵測分析，如此一來，便能避開因感應器資料錯誤所造成分析錯誤，甚至能透過數據異常的情形偵測，在感應器發生異常之前，提前預測出感應器即將故障或沒電，進行預防型的更換計畫或設備調整，而這是傳統雲端運算資料分析弱點，也是物聯網應用雲端運算的資料特性，值得相關人員深入研究。
