看清物聯網(IOT)本質的6大特徵

看清物聯網(IOT)本質的6大特徵

這一次來真的！

猶記得2002年左右，我們一群同事，到CMU大學取經，學了一套叫做普及運算 的架構回來。當時一個簡單的案例是室內定位，例如在一個大型辦公室園區，你的合作團隊成員在哪邊，設備儀器在哪邊，是不是有人在使用，其他各式各樣的資源的使用情況等，都可以隨時在自己的計算機一目了然。

那時候有一次演講，我隨口說了一個牙刷的情境，早晨你起來要刷牙時，牙刷會講一個笑話給你聽，讓你刷得特別開心。後來又弄一個魔鏡的專利，約會前只要看著魔鏡，可以看到各式化妝手法後的臉孔和衣著。

過幾個月後，我又提了一個計劃，叫做無所不在的影像，就是每個重要地點廣設無線攝影機，然後有個中央控制的機制，需用到的人可以去查詢，所以我們就可以隨時看到北海岸的風浪、看到東北角的日出、看到山上的櫻花、2環路的車陣。

那一段時間，很多的想法蜂擁而至，但並不受到太多關注，產業大部分都在為智能手機的大市場而做準備。離開那個工作前，我們實作了 Zigbee 完整通訊協議的程序代碼，稱整個應用叫做無所不在的感測控制系統。

這意思跟更早之前，剛開始個人計算機比較普遍的年代一樣，有人開始幻想計算機會統治世界，控制機器人來管理交通、生產、秩序等。有人幻想家裡冰箱、電視、洗衣機、門窗等，都可以通過計算機控制，自動服務它們的主人。

直到 Internet 互聯網出現，大家又開始幻想一次；移動網路出現又再度幻想一次；然後雲端運算和社群網路普及後，繼續幻想；但這一次，可能是來真的了 !!

因為：

▲網路基礎建設趨於完善

▲Open Data 廣度增加

▲半導體技術讓指令周期大增、功耗和晶元微小化

▲微機電技術促使各類感測器普及，準確度也提升

▲智能手機普及

這一切都推動人類的世界往新的科技疆域前進，那就是所謂的物聯網（Internet of Things, IOT），而要看清物聯網的本質，應逃不出以下6點特徵。

1. 估算與資料融合

今天，有很多APP可以讓我們隨時隨地看到城市裡的交通狀態，上班族除了固定上班路線外，早上起床手機打開看一下路況，自己也就能決定今天要搭什麼交通工具、什麼時間出發可以準時上班。

對APP開發者而言，他們就是通過地圖廠商大數據系統，提供 Web API，通過這組API，我們可以查詢到路況、公交車、停車位和共享單車…等實時信息，其中公交車動態信息就包含路線、去返程、預估抵達時間，每三十秒更新一次。對應的程序可以判斷數據後，套在地圖上，或是以簡單的視覺呈現在用戶介面上。

如果是把這個功能放在家裡的鬧鐘里，也許可以自動微調整鬧鐘時間，例如今天路況特別多，「估算」 車程耗時長，那鬧鐘就提前十分鐘響，鬧鈴音樂撥放後，語音合成講一下路況信息。那主人就可以很清楚了解狀況。

那麼交通信息怎麼自動上傳到公開數據平台呢？

如果幾年前的話，也許需要派駐人員在路邊屬車流量，定期回報。而現在有太多方法可以 「估算」 了，例如：

微波雷達車輛偵測器，架設在路口制高點，可以同時監控各個方位的車流方向和數量。

感應線圈，埋在馬路上，線圈通電基本上有一個電感量，汽車通過時，電感值產生變化，即可判斷車流量，那如果埋兩個連續的線圈，就可以估計車速。

影像監視，在馬路架設攝影機，藉助計算機視覺，識別車輛數目與移動方向和速度。

高速公路上的ETC，用RFID的方式識別汽車經過量，兩個ETC判讀點之間可以很準確算出特定汽車的平均速度。

GPS追蹤，公交車上架設GPS，通過3G網路定期回報坐標，後台即可算出其速度，再估算路況。

民眾的智能手機，回報GPS方位到Google Map，後台可以估算整體路況，並在Google Map上顯現。

▲交通控制中心的車輛監測器

這邊出現很多 「估算「字眼 ，英文叫 Estimation，因為每一種感測器，都會有誤差，通常沒辦法達到百分之一百的準確度，所以只能估算。要達到很準確的估算其實是不容易的，這中間需要有感測器的數學模型、演算法推導、與實際修正等數據融合技術，沒有溝通的話很容易造成使用者的誤解。

2. 政府開放資料打開無窮可能

1990年代初期，美國國防部的DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency) 開始資助 UCLA 一項名為 Smartdust 的研究計劃。這項計劃就是在開發無線感測網路的相關技術，包括為小型感測器、MEMS技術、低功率無線網路技術、Mesh網路、TinyOS，與感測器融合與整合，和信息描述與整合技術等。

在軍事上面的應用，若軍隊要去登陸一個區域，先由飛機從高空撒下一批微型感測器，這些感測器到了地面，開始偵測地形地物、並且互相鏈接成一個 Mesh網路。我方地面人員或是偵察機一接近，即可收到整片網路收集到的信息。這種微形感測器也許可以做到一個一塊錢，那撒下一萬個，也許就可以覆蓋 3-5平方公里的區域。

這種概念就是物聯網 IOT，如果我們把這種無線感測網路的概念，放在國土監控應用上，那麼民眾就可以隨時查看地理信息，而且是實時的。今天突然地震，我們剛好在看房子，就可以打開手機APP看一下，到底這種地震對我們正在看的地點影響多大，同時可以查看看這個地點的土地量測探勘結果，是不是斷層帶、順向坡之類的，以免踩到地雷。

同樣的物聯網 IOT概念，應用到天氣觀測，中央氣象台提供的開放資料平台，通過 web API 可以讓我們查到天氣預報、地震海嘯等。也可以應用在全球，比我們早開放的有美國政府的Open Data (http://data.gov)、英國政府的 http://data.gov.uk 等，有需要的話，用一下搜索引擎應該可以找得到你要的數據服務。

3.物聯網 IOT成功關鍵：完整反饋控制系統

個人健康相關的應用也隨著智能手機的普及而興起，其中低功率藍牙的成熟化也許是一個引爆點。平常休息測量一下心跳，運動中量測心跳、運動後量測心跳，整個過程以運動生理學的論點，至少可以讓我們可以知道自己的運動強度，避免運動時進入無氧區而缺氧導致暈眩甚至休克。

▲量化生活已成為許多人的生活型態。

運動時心跳量測的方式，過去比較準確的是帶著心跳帶，通常待在胸圍下方，心跳帶偵測心臟跳動產生的電壓差，來計算每分鐘的心跳頻率。在戶外運動應用，通常使用ANT+的無線通信規格，一年下來心跳帶只需更換一次硬幣大小的水銀電池。動態數據則傳輸到支持ANT+的手錶或自行車表，這些表通常具有GPS功能，通過記錄運動軌跡、高度變化心跳，計算機就可以計算分析運動速度、消耗熱量、運動強度等信息。

▲具備藍牙的心跳帶、手錶、各類感測器漸漸蓬勃發展。

一般智能手機大部分不支持ANT+，而是支持藍牙通訊，也因此具備藍牙的心跳帶、手錶、各類感測器就漸漸蓬勃發展。搭配上智能手機的好處是，今天我們在運動時，資料可以通過 4G 同步實時傳輸分享到親友端，當我們參加自行車賽時，親友就在網路的另一端看到賽事情況，知道你在哪一段路上、車速多少、轉速多少、心跳多快等。如果你有教練的話，這學習效率就會變得很高。

同樣的概念，就有睡眠觀測、血壓量測、血糖測量、體酯體重、體溫等各式的生理信息，搭配醫療健康服務，家庭醫師就可以很了解。而長期下來的資料累積，儲存在服務端或雲端，則可以分析出區域健康信息，這收集到的數據集合也就屬於俗稱 Big Data 的一種。

不管個人健康物聯網如何收集數據、過濾數據，這些數據都會牽扯到各個專業領域的分析輔助與服務，有了智能手錶基礎數據之後，是不是得要有一個反饋修正，才會達到真正的效益呢？

這個反饋修正可能是醫師給的藥方、慢跑教練給的課程、建議的新跑步鞋、亦或是健康管理師建議換的新床墊。也就是說，物聯網IOT 的成功必須是一個完整的反饋控制系統。

話說最近的穿戴式設備還是很烏龍，譬如晚上睡覺時，智能手錶在觀察睡眠，手機放客廳收到一些訊息，手錶就震得不停；主人在熟睡，手錶快沒電了也在那邊震得不停，本來睡眠質量95%，被這樣兩三震隔天一看，變成70%，過兩天就想把這玩意給丟掉，也不要拍賣以免害到別人。

4. 提升使用者體驗

▲物聯網IOT反饋系統在反覆修正後，最終應要收斂出符合使用者體驗的一個應用情境。

穿戴式設備過去用在特種部隊和工業上，在一般生活上畢竟還是剛開始，健康監控設備除非很必要不然其實很少人會喜歡整天戴在身上。例如說：

心跳血壓類的，大家想想哪一種人需要整天戴在身上？嗯，沒錯，就是快要掛掉的人。

體溫計，誰最好整天帶著？對，就是想要生Baby的女性，需要完整準確的基礎體溫預測排卵期。

在房屋裡面安裝一些偵測器，身上帶著跌倒偵測的，哪種人需要？你應該猜到了，獨居老人。

谷歌眼鏡呢？工程師、科學家、還有那些欠扁的人嗎？新聞說有人帶谷歌眼鏡進夜店，被揍出來。

GoPro 穿戴式攝影機？也許要自己錄教學影片的蠻適合的，因為自己一個人兩隻手，其實很有限，用第一人角度自動拍攝，不虧是一個好方法。

智能手錶？… 手機放包包的人也許很需要，比較不會漏接電話，另外一種可能是不嫌充電很煩的人吧！

穿戴式設備鏈接到智能手機，在連結到雲端與服務反饋，可以變成一個反饋系統，現在很發散，但也許過幾年後，會收斂到一個很有用能滿足特定族群的功能。但這都需要反反覆覆的探討使用者的經驗反饋，然後反覆修正改良，就像藝術雕刻一樣，切了雛型反覆從不同角度觀察體會，同時精雕細琢才能成就完美作品。這種以設計思考方法所開發出的產品系統，才有機會大幅改善人們生活或是創造出跳耀式的利潤。

5. 導入設計思考，從人本出發

看到這裡搞不清楚物聯網 IOT 是什麼東西也是正常的，太多樣性的應用、太多技術選擇、與太多數據。應用領域上通天文宇宙探索，下達地理人文；太多技術，半導體、系統、軟硬體、感測與機電系統；太多資料，手機連網也屬於物聯網的一類，光目前每年銷售十億來只的智能手機，每台每天多來一次網頁搜尋就有十億筆數據。以布置交通流量感測為例，一個路段車流量一天如果是一百萬，那一個城市累積一個月的資料也是很可觀。

這裡我只能說物聯網 IOT 沒有特定技術，也沒有特定解決方案。例如智能電錶節能應用，電錶通過聯網與管理系統間通訊，到底是要用 PLC、Zigbee、WiFi 或是 4G 得因地制宜。就像節能廠房裡面的照明設備一樣，讓每座照明燈都聯網，讓後端可以有系統化的做節能控制，也是有不同的組合。

進入物聯網IOT時代興盛期，沒辦法眷戀單一技術組合，科技人必須跳出傳統思維，廣從生活體驗、觀察、發掘問題、研究、雛形、持續驗證與修改。就如採用 IDEO 的 Design Thinking Methodology 解決問題一樣，一招解萬難，同時考慮到使用者的利益與滿意度、技術可行性、和商業價值。

▲想做好物聯網IOT設計，導入Design Thinking是很重要的途徑。

舉ETC例子來說，要解決的是收費問題，雖然後面可能隱藏著監控的企圖，所以政府決定最好的辦法就是讓汽車聯網，當然汽車通過監控感應把位置傳送到後端計費，也就是物聯網的一種。

6. 生態系統思維的新商業模式

話說回來，如果我們在規劃 ETC 的時候，廣泛詢問用路人的意見，應該會得到一個答案：不要收費最好，而且可以把 ETC 基礎建設全部省下來。別開玩笑了，咱們國家沒這麼富有與慷慨，除非挖到大量石油或黃金，否則使用者付費應該是比較務實點。

牽涉到連網，物聯網IOT 有別於過去的單一產品，利潤和成本的關係不再是單純的製造和銷售。過去 Sony 做了很多創新的產品，例如過去很成功的隨身聽和一時領先業界的電子書。

Sony創辦人之一的盛田昭夫，在1979年開始主導推出了Wlakman（隨身聽），搭配耳機席捲了青少年市場，到了1998年，據統計Walkman在全球銷售超過兩億五千萬部。過程中一直演進的很順利，從卡帶式、CD、到 MP3、然後融入Xperia Android Phone。

而電子書方面則差強人意，從2006年e-ink 顯示技術的 PRS-500開始，陸續演進灰階度提升、支持觸控、輕薄化、支持無線網路、3G、與多種電子書文件格式等，也建了自己的 Reader Store 賣電子書。但 2014年二月，Sony宣布結束美國市場的Reader Store，讓消費者轉換到 KOBO 。

不管隨身聽或電子書，在最近一次互聯網與物聯網的革新過程，相較於 Apple iPod 和 Amazon Kindle ，都可以看到 Sony 這段時期創新腳步的落後。其中一項很重要原因就是商業結構的改變，原本單純的設計製造與銷售，在新的時代里已經加入必要的 「內容服務」 ，成本利潤的計算與整體服務鏈的複雜化，也不是單純地把電子產品做得很漂亮或C/P值很高就可以生存，搭配內容服務的商業模式變成現代消費者認知的完整產品。

過去我們習慣把一個實體產品做好，搭配售後服務也是只有維修這個產品，或提供使用上的諮詢服務。現在東西聯網了，賣方責任和服務範圍都會加大，在設計物聯網IOT產品的過程，得把視野拉廣。

大家可以參考一下 《創新拼圖下一步》(The Wide Lens: A New Strategy For Innovation, by Ron Adner) 這本書提到的內容，這個年代要贏得成功，必須完整考慮到生態系統，分析最低可行的生態系統，循序漸進的成功。至於要構思商業模式的話，可以參考《獲利時代：自己動手，畫出你的商業模式 (Business Model Generation, Osterwalder, Alexander)》這本書啰。

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