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 (data.gov)、英國政府的 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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