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坚实的技术底蕴,成就物联网创新事业
时间:2017/11/2 16:36:11  来源:

  从1985~1999年,堪称PC与互联网蓬勃兴起的时期,对我们而言,也是经济起飞的美好年代。在当时,美国在线(America Online)的创办人Steve Case称得上是深具影响力的人物之一;如今尽管他已非产业要角,但仍透过著作“第三波数字革命”引发热烈回响、再次成为焦点。

  Steve Case将2000~2015年的App经济与移动革命,定调为第二波数字革命,驱动因素在于“人联网”,透过人们全天24小时联机,衍生巨大商机。然而接下来以物联网(IoT)为轴心的第三波数字革命,将透过无所不在的联机,促成实体产业大转型,影响之大更胜于上波革命。

  欲成功开创物联网事业,必不可缺技术元素

  研华技术官杨瑞祥说,展望第三波数字革命,360行都积极推动数字转型,可想而知这股海啸对于世界经济与社会文明的冲击,肯定不亚于上一波人联网时代;所以不管老牌或新创公司都誓言抢攻物联网商机,道理便在于此,只因物联网与人联网的差别,在于前者全面采集人、设备、环境各种信息,维度更广,价值的想象空间更大。

  尽管物联网前景看俏,但某中国连锁集团老板却坦言耕耘得有些吃力,就算自身已掌握深厚的产业知识,仍缺乏足够的技术能量支撑,导致施展不开,让一些好的商业创意难以落地实现。这个感叹,无形中道尽了物联网必不可缺的胜利方程式,即是产业知识、技术、创新,三者有共伴关系,缺少任何一块都无法成形。

  既然物联网离不开技术,那么它所需的技术架构为何?从底部一路往上推演,最下方即是感知层,由温度、湿度、振动、速度、定位等等琳琅满目的传感器担纲要角,负责采集前端对象(Things)的物理或环境信息。

  按照多数人认知,物联网传感器采集到的数据,都会经由有线或无线网络(尤其以无线为主)上传云端,执行后续的储存、计算与分析,即便现实中不乏这般运行模式,但不适用于多数状况。

  持平而论,意欲将现场数据真正转换为有价值的信息,中间往往需要一些处理程序,仅靠云端SaaS平台,未必能一步到位撑起完整大局,而这些中介的处理程序,绝对是不容忽视的关键要角。

  边缘智能,地面与云端的中介桥梁

  前述的中介技术元素,可统称为边缘智能(Edge Intelligence),大致就是人们理解的物联网网关,但它包含众多的物联网软硬件整合方案,内涵之丰富,实已超越网关层次的字义解读;以研华的边缘智能产品阵容而论,便涵盖超薄精简型计算机、嵌入式无风扇计算机、物联网开发工具、WISE-PaaS软件套件等项目。

  简单来说,边缘智能的主要任务就是串联下层前端设备与上层处理应用,纾缓SaaS云端平台的负担与压力,可执行数据格式转换、数据统计、逻辑流程开发与整合等预处理工作。接着透过WISE-PaaS平台里头负责通讯服务的WISE-Agent,协助执行自动云端连结,把已经去芜存菁的底层设备信息,精准传递到上层云端平台,进行机械学习、数据可视化或数据分析预测等运算处理;由此看来,WISE-PaaS像是跨越虚(云端)、实(对象)交界的重要接口。

  纵使从物联网技术结构来看,关键要素不外是传感器、网络、网关、PaaS、SaaS等大项,但这些项目彼此间的链结关系,往往也蕴藏很高的技术含量,进入门坎不算低,无怪乎前面提到中国某大连锁集团的老板,感慨物联网并非一门容易做的事业,即是因为只要投入施作,就会发现其间存在不少技术瓶颈,足以卡住整个商业流程的运行,无奈要找到突破这些瓶颈的技术人才,却是不太容易。

  究竟有哪些技术障碍?研华智能网通事业群协理邱建清,试举一个底层的基本范例,众所皆知物联网架构包含传感器、无线通信等两个关键成分,其实它们分属两个截然不同的产业,彼此亦不甚熟悉。

  所以单就传感器采集数据、再透过无线网络上传之“理所当然”的过程,就可能因为两边技术无法整合而横生阻碍;幸而研华从第三方技术平台色挺身而出,偕同伙伴推动M2.COM标准并提供相关开发工具包,才让传感器、无线通信两边人马得以无碍对话,加速物联网产业成长。

  “唯有一开始做合适正确的信息搜集,才有后续发展,”邱建清认为,M2.COM的出现,对于成就未来的物联网创新故事,绝对有推波助澜的效果。

  至于无线传输技术,亦因为技术种类五花八门、适用的场景各不相同,显得较为复杂,基本上关键的衡量指标,无非就是传输速度、网络覆盖、成本等三大量尺。

  无线网络可概略分为星状、网状等两大结构,前者包含人们熟知的3G、LTE、Wi-Fi等,也外还有被讨论度愈来愈高的LoRa、NB-IoT、SigFox等等,而星状架构则以Bluetooth、ZigBee两项最为典型。

  前述技术项目与应用需求的对应关系,大致有着基本脉络,比方说需要较高传输速度的场景,适合选择Wi-Fi;期望长时间使用装置,无需频繁充电或更换电池者,可视实际情况从BLE、ZigBee、LoRa及SigFox等项目挑选合适标的;如果欲进行超过1公里的远距无线传输,则包括Sub-1G、LoRa(后者可支持15公里长距传输),都是值得研究考虑的选项。

  综上所述,由于物联网创新事业的推展,涉及产业知识、技术、新创等三大构面要素,明显可见其迈向成功的路径,实与第一、二波数字革命大不相同,最后的赢家可能不再是专精于某项特长的单一大企业或新创公司,而是集结三项要素的共创团队,而在彼此携手共进的过程中,如同研华身居第三方技术平台的角色,就显得格外重要。

  结合边缘运算,提升经济效益

  亚马逊(taiwan)网络服务(AWS)资深经理曲中和指出,物联网之所以产生价值,必然历经智能(Intelligence)、模型(Model)、移动(Action)三部曲,要确保三段故事接续执行,背后有一连串故事情境必须成立。

  如同研华描述的基本架构,借助传感器搜集资料,再透过网关上传云端,藉此把地面的事物接上云端,善用云端平台上的大数据分析、人工智能、数据库等各种加值利器,快速产生高值化的Intelligence。

  其实在前述一整串脉络外,有三个非常值留意的环节,可能与多数人认知的物联网价值链有所冲突,它们分别是实物、经济(成本)与法规。譬如在实物部份,不论人们对5G等新通讯技术的高速,寄予再多期待,但都不能乐观假设无线通信永不中断。

  倘若凡事皆仰赖云端形成智能,则一旦网络断讯,必将产生不小的脱序动乱;再者,姑且不论特定产业对于数据能否上云,已有明确限制,就算可毫无限制将物联网感测数据全数送上云端,必定衍生庞大联机与储存成本,不符合经济效益。

  为解决前述隐忧,AWS面向边缘运算提出AWS Greengrass服务,用户若将此部署在诸如研华的工业计算机或网关,即可在地面享有如同云端的功能,根据现场状况,直接就近做条件判断、事件触发,不必凡事靠云端获取智慧,因而大幅减少储存传输与储存费用。更重要的是,Greengrass可支持脱机运作,不必惧怕因断讯而造成智能决策机制停摆。

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