從1985~1999年，堪稱PC與互聯(lián)網(wǎng)蓬勃興起的時期，對我們而言，也是經(jīng)濟(jì)起飛的美好年代。在當(dāng)時，美國在線(America Online)的創(chuàng)辦人Steve Case稱得上是深具影響力的人物之一;如今盡管他已非產(chǎn)業(yè)要角，但仍透過著作“第三波數(shù)字革命”引發(fā)熱烈回響、再次成為焦點。

Steve Case將2000~2015年的App經(jīng)濟(jì)與移動革命，定調(diào)為第二波數(shù)字革命，驅(qū)動因素在于“人聯(lián)網(wǎng)”，透過人們?nèi)?4小時聯(lián)機，衍生巨大商機。然而接下來以物聯(lián)網(wǎng)(IoT)為軸心的第三波數(shù)字革命，將透過無所不在的聯(lián)機，促成實體產(chǎn)業(yè)大轉(zhuǎn)型，影響之大更勝于上波革命。

欲成功開創(chuàng)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)，必不可缺技術(shù)元素

研華技術(shù)官楊瑞祥說，展望第三波數(shù)字革命，360行都積極推動數(shù)字轉(zhuǎn)型，可想而知這股海嘯對于世界經(jīng)濟(jì)與社會文明的沖擊，肯定不亞于上一波人聯(lián)網(wǎng)時代;所以不管老牌或新創(chuàng)公司都誓言搶攻物聯(lián)網(wǎng)商機，道理便在于此，只因物聯(lián)網(wǎng)與人聯(lián)網(wǎng)的差別，在于前者全面采集人、設(shè)備、環(huán)境各種信息，維度更廣，價值的想象空間更大。

盡管物聯(lián)網(wǎng)前景看俏，但某中國連鎖集團(tuán)老板卻坦言耕耘得有些吃力，就算自身已掌握深厚的產(chǎn)業(yè)知識，仍缺乏足夠的技術(shù)能量支撐，導(dǎo)致施展不開，讓一些好的商業(yè)創(chuàng)意難以落地實現(xiàn)。這個感嘆，無形中道盡了物聯(lián)網(wǎng)必不可缺的勝利方程式，即是產(chǎn)業(yè)知識、技術(shù)、創(chuàng)新，三者有共伴關(guān)系，缺少任何一塊都無法成形。

既然物聯(lián)網(wǎng)離不開技術(shù)，那么它所需的技術(shù)架構(gòu)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傳感器擔(dān)綱要角，負(fù)責(zé)采集前端對象(Things)的物理或環(huán)境信息。

按照多數(shù)人認(rèn)知，物聯(lián)網(wǎng)傳感器采集到的數(shù)據(jù)，都會經(jīng)由有線或無線網(wǎng)絡(luò)(尤其以無線為主)上傳云端，執(zhí)行后續(xù)的儲存、計算與分析，即便現(xiàn)實中不乏這般運行模式，但不適用于多數(shù)狀況。

持平而論，意欲將現(xiàn)場數(shù)據(jù)真正轉(zhuǎn)換為有價值的信息，中間往往需要一些處理程序，僅靠云端SaaS平臺，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(guān)鍵要角。

邊緣智能，地面與云端的中介橋梁

前述的中介技術(shù)元素，可統(tǒng)稱為邊緣智能(Edge Intelligence)，大致就是人們理解的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)，但它包含眾多的物聯(lián)網(wǎng)軟硬件整合方案，內(nèi)涵之豐富，實已超越網(wǎng)關(guān)層次的字義解讀;以研華的邊緣智能產(chǎn)品陣容而論，便涵蓋超薄精簡型計算機、嵌入式無風(fēng)扇計算機、物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)工具、WISE-PaaS軟件套件等項目。

簡單來說，邊緣智能的主要任務(wù)就是串聯(lián)下層前端設(shè)備與上層處理應(yīng)用，紓緩SaaS云端平臺的負(fù)擔(dān)與壓力，可執(zhí)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、邏輯流程開發(fā)與整合等預(yù)處理工作。接著透過WISE-PaaS平臺里頭負(fù)責(zé)通訊服務(wù)的WISE-Agent，協(xié)助執(zhí)行自動云端連結(jié)，把已經(jīng)去蕪存菁的底層設(shè)備信息，精準(zhǔn)傳遞到上層云端平臺，進(jìn)行機械學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化或數(shù)據(jù)分析預(yù)測等運算處理;由此看來，WISE-PaaS像是跨越虛(云端)、實(對象)交界的重要接口。

縱使從物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)構(gòu)來看，關(guān)鍵要素不外是傳感器、網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)關(guān)、PaaS、SaaS等大項，但這些項目彼此間的鏈結(jié)關(guān)系，往往也蘊藏很高的技術(shù)含量，進(jìn)入門坎不算低，無怪乎前面提到中國某大連鎖集團(tuán)的老板，感慨物聯(lián)網(wǎng)并非一門容易做的事業(yè)，即是因為只要投入施作，就會發(fā)現(xiàn)其間存在不少技術(shù)瓶頸，足以卡住整個商業(yè)流程的運行，無奈要找到突破這些瓶頸的技術(shù)人才，卻是不太容易。

究竟有哪些技術(shù)障礙?研華智能網(wǎng)通事業(yè)群協(xié)理邱建清，試舉一個底層的基本范例，眾所皆知物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)包含傳感器、無線通信等兩個關(guān)鍵成分，其實它們分屬兩個截然不同的產(chǎn)業(yè)，彼此亦不甚熟悉。

所以單就傳感器采集數(shù)據(jù)、再透過無線網(wǎng)絡(luò)上傳之“理所當(dāng)然”的過程，就可能因為兩邊技術(shù)無法整合而橫生阻礙;幸而研華從第三方技術(shù)平臺色挺身而出，偕同伙伴推動M2.COM標(biāo)準(zhǔn)并提供相關(guān)開發(fā)工具包，才讓傳感器、無線通信兩邊人馬得以無礙對話，加速物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)成長。

“唯有一開始做合適正確的信息搜集，才有后續(xù)發(fā)展，”邱建清認(rèn)為，M2.COM的出現(xiàn)，對于成就未來的物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新故事，絕對有推波助瀾的效果。

至于無線傳輸技術(shù)，亦因為技術(shù)種類五花八門、適用的場景各不相同，顯得較為復(fù)雜，基本上關(guān)鍵的衡量指標(biāo)，無非就是傳輸速度、網(wǎng)絡(luò)覆蓋、成本等三大量尺。

無線網(wǎng)絡(luò)可概略分為星狀、網(wǎng)狀等兩大結(jié)構(gòu)，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(gòu)則以Bluetooth、ZigBee兩項最為典型。

前述技術(shù)項目與應(yīng)用需求的對應(yīng)關(guān)系，大致有著基本脈絡(luò)，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(biāo)的;如果欲進(jìn)行超過1公里的遠(yuǎn)距無線傳輸，則包括Sub-1G、LoRa(后者可支持15公里長距傳輸)，都是值得研究考慮的選項。

綜上所述，由于物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新事業(yè)的推展，涉及產(chǎn)業(yè)知識、技術(shù)、新創(chuàng)等三大構(gòu)面要素，明顯可見其邁向成功的路徑，實與第一、二波數(shù)字革命大不相同，最后的贏家可能不再是專精于某項特長的單一大企業(yè)或新創(chuàng)公司，而是集結(jié)三項要素的共創(chuàng)團(tuán)隊，而在彼此攜手共進(jìn)的過程中，如同研華身居第三方技術(shù)平臺的角色，就顯得格外重要。

結(jié)合邊緣運算，提升經(jīng)濟(jì)效益

亞馬遜(taiwan)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)資深經(jīng)理曲中和指出，物聯(lián)網(wǎng)之所以產(chǎn)生價值，必然歷經(jīng)智能(Intelligence)、模型(Model)、移動(Action)三部曲，要確保三段故事接續(xù)執(zhí)行，背后有一連串故事情境必須成立。

如同研華描述的基本架構(gòu)，借助傳感器搜集資料，再透過網(wǎng)關(guān)上傳云端，藉此把地面的事物接上云端，善用云端平臺上的大數(shù)據(jù)分析、人工智能、數(shù)據(jù)庫等各種加值利器，快速產(chǎn)生高值化的Intelligence。

其實在前述一整串脈絡(luò)外，有三個非常值留意的環(huán)節(jié)，可能與多數(shù)人認(rèn)知的物聯(lián)網(wǎng)價值鏈有所沖突，它們分別是實物、經(jīng)濟(jì)(成本)與法規(guī)。譬如在實物部份，不論人們對5G等新通訊技術(shù)的高速，寄予再多期待，但都不能樂觀假設(shè)無線通信永不中斷。

倘若凡事皆仰賴云端形成智能，則一旦網(wǎng)絡(luò)斷訊，必將產(chǎn)生不小的脫序動亂;再者，姑且不論特定產(chǎn)業(yè)對于數(shù)據(jù)能否上云，已有明確限制，就算可毫無限制將物聯(lián)網(wǎng)感測數(shù)據(jù)全數(shù)送上云端，必定衍生龐大聯(lián)機與儲存成本，不符合經(jīng)濟(jì)效益。

為解決前述隱憂，AWS面向邊緣運算提出AWS Greengrass服務(wù)，用戶若將此部署在諸如研華的工業(yè)計算機或網(wǎng)關(guān)，即可在地面享有如同云端的功能，根據(jù)現(xiàn)場狀況，直接就近做條件判斷、事件觸發(fā)，不必凡事靠云端獲取智慧，因而大幅減少儲存?zhèn)鬏斉c儲存費用。更重要的是，Greengrass可支持脫機運作，不必懼怕因斷訊而造成智能決策機制停擺。