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物联网产业的六大特征
日期:2016/12/29 16:40:23   发布者:   点击:863

这一次来真的!犹记得2002年左右,我们一群同事,到CMU大学取经,学了一套叫做普及运算的架构回来。当时一个简单的案例是室内定位,例如在一个大型办公室园区,你的合作团队成员在哪边,设备仪器在哪边,是不是有人在使用,其他各式各样的资源的使用情况等,都可以随时在自己的计算机一目了然。

  那时候有一次演讲,我随口说了一个牙刷的情境,早晨你起来要刷牙时,牙刷会讲一个笑话给你听,让你刷得特别开心。后来又弄一个魔镜的专利,约会前只要看着魔镜,可以看到各式化妆手法后的脸孔和衣着。

 

  过几个月后,我又提了一个计划,叫做无所不在的影像,就是每个重要地点广设无线摄影机,然后有个中央控制的机制,需用到的人可以去查询,所以我们就可以随时看到北海岸的风浪、看到东北角的日出、看到山上的樱花、2环路的车阵。

  那一段时间,很多的想法蜂拥而至,但并不受到太多关注,产业大部分都在为智能手机的大市场而做准备。离开那个工作前,我们实作了 Zigbee 完整通讯协议的程序代码,称整个应用叫做无所不在的感测控制系统。

这意思跟更早之前,刚开始个人计算机比较普遍的年代一样,有人开始幻想计算机会统治世界,控制机器人来管理交通、生产、秩序等。有人幻想家里冰箱、电视、洗衣机、门窗等,都可以通过计算机控制,自动服务它们的主人。

 

  直到Internet 互联网出现,大家又开始幻想一次;移动网络出现又再度幻想一次;然后云端运算和社群网络普及后,继续幻想;但这一次,可能是来真的了 !!

  因为:

  网络基础建设趋于完善

  ▲Open Data 广度增加

  半导体技术让指令周期大增、功耗和芯片微小化

  微机电技术促使各类传感器普及,准确度也提升

  智能手机普及

  这一切都推动人类的世界往新的科技疆域前进,那就是所谓的物联网(Internet of Things IOT),而要看清物联网的本质,应逃不出以下6点特征

1. 估算与资料融合

  今天,有很多APP可以让我们随时随地看到城市里的交通状态,上班族除了固定上班路线外,早上起床手机打开看一下路况,自己也就能决定今天要搭什么交通工具、什么时间出发可以准时上班。

  对APP开发者而言,他们就是通过地图厂商大数据系统,提供 Web API,通过这组API,我们可以查询到路况、公交车、停车位和共享单车等实时信息,其中公交车动态信息就包含路线、去返程、预估抵达时间,每三十秒更新一次。对应的程序可以判断数据后,套在地图上,或是以简单的视觉呈现在用户接口上。

  如果是把这个功能放在家里的闹钟里,也许可以自动微调整闹钟时间,例如今天路况特别多,估算车程耗时长,那闹钟就提前十分钟响,闹铃音乐拨放后,语音合成讲一下路况信息。那主人就可以很清楚了解状况。

  那么交通信息怎么自动上传到公开数据平台呢?

  如果几年前的话,也许需要派驻人员在路边属车流量,定期回报。而现在有太多方法可以估算了,例如:

  微波雷达车辆侦测器,架设在路口制高点,可以同时监控各个方位的车流方向和数量。

  感应线圈,埋在马路上,线圈通电基本上有一个电感量,汽车通过时,电感值产生变化,即可判断车流量,那如果埋两个连续的线圈,就可以估计车速。

  影像监视,在马路架设摄影机,借助计算机视觉,识别车辆数目与移动方向和速度。

  高速公路上的ETC,用RFID的方式识别汽车经过量,两个ETC判读点之间可以很准确算出特定汽车的平均速度。

  GPS追踪,公交车上架设GPS,通过3G网络定期回报坐标,后台即可算出其速度,再估算路况。

  民众的智能手机,回报GPS方位到Google Map,后台可以估算整体路况,并在Google Map上显现。

 

交通控制中心的车辆监测器

  这边出现很多估算字眼 ,英文叫 Estimation,因为每一种传感器,都会有误差,通常没办法达到百分之一百的准确度,所以只能估算。要达到很准确的估算其实是不容易的,这中间需要有传感器的数学模型、算法推导、与实际修正等数据融合技术,没有沟通的话很容易造成使用者的误解。

  2. 政府开放资料打开无穷可能

  1990年代初期,美国国防部的DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency) 开始资助 UCLA 一项名为 Smartdust 的研究计划。这项计划就是在开发无线感测网络的相关技术,包括为小型传感器、MEMS技术、低功率无线网络技术、Mesh网络、TinyOS,与传感器融合与整合,和信息描述与整合技术等。

 

  在军事上面的应用,若军队要去登陆一个区域,先由飞机从高空撒下一批微型传感器,这些传感器到了地面,开始侦测地形地物、并且互相链接成一个 Mesh网络。我方地面人员或是侦察机一接近,即可收到整片网络收集到的信息。这种微形传感器也许可以做到一个一块钱,那撒下一万个,也许就可以覆盖 3-5平方公里的区域。

  这种概念就是物联网 IOT,如果我们把这种无线感测网络的概念,放在国土监控应用上,那么民众就可以随时查看地理信息,而且是实时的。今天突然地震,我们刚好在看房子,就可以打开手机APP看一下,到底这种地震对我们正在看的地点影响多大,同时可以查看看这个地点的土地量测探勘结果,是不是断层带、顺向坡之类的,以免踩到地雷。

  同样的物联网 IOT概念,应用到天气观测,中央气象台提供的开放资料平台,通过 web API 可以让我们查到天气预报、地震海啸等。也可以应用在全球,比我们早开放的有美国政府的Open Data (data.gov)、英国政府的 data.gov.uk 等,有需要的话,用一下搜索引擎应该可以找得到你要的数据服务。

  3.物联网IOT成功关键:完整反馈控制系统

  个人健康相关的应用也随着智能手机的普及而兴起,其中低功率蓝牙的成熟化也许是一个引爆点。平常休息测量一下心跳,运动中量测心跳、运动后量测心跳,整个过程以运动生理学的论点,至少可以让我们可以知道自己的运动强度,避免运动时进入无氧区而缺氧导致晕眩甚至休克。

 

量化生活已成为许多人的生活型态。

  运动时心跳量测的方式,过去比较准确的是带着心跳带,通常待在胸围下方,心跳带侦测心脏跳动产生的电压差,来计算每分钟的心跳频率。在户外运动应用,通常使用ANT+的无线通信规格,一年下来心跳带只需更换一次硬币大小的水银电池。动态数据则传输到支持ANT+的手表或自行车表,这些表通常具有GPS功能,通过记录运动轨迹、高度变化心跳,计算机就可以计算分析运动速度、消耗热量、运动强度等信息。

 

具备蓝牙的心跳带、手表、各类传感器渐渐蓬勃发展。

一般智能手机大部分不支持ANT+,而是支持蓝牙通讯,也因此具备蓝牙的心跳带、手表、各类传感器就渐渐蓬勃发展。搭配上智能手机的好处是,今天我们在运动时,资料可以通过 4G 同步实时传输分享到亲友端,当我们参加自行车赛时,亲友就在网络的另一端看到赛事情况,知道你在哪一段路上、车速多少、转速多少、心跳多快等。如果你有教练的话,这学习效率就会变得很高。

  同样的概念,就有睡眠观测、血压量测、血糖测量、体酯体重、体温等各式的生理信息,搭配医疗健康服务,家庭医师就可以很了解。而长期下来的资料累积,储存在服务端或云端,则可以分析出区域健康信息,这收集到的数据集合也就属于俗称 Big Data 的一种。

  不管个人健康物联网如何收集数据、过滤数据,这些数据都会牵扯到各个专业领域的分析辅助与服务,有了智能手表基础数据之后,是不是得要有一个反馈修正,才会达到真正的效益呢?

  这个反馈修正可能是医师给的药方、慢跑教练给的课程、建议的新跑步鞋、亦或是健康管理师建议换的新床垫。也就是说,物联网IOT 的成功必须是一个完整的反馈控制系统。

  话说最近的穿戴式设备还是很乌龙,譬如晚上睡觉时,智能手表在观察睡眠,手机放客厅收到一些讯息,手表就震得不停;主人在熟睡,手表快没电了也在那边震得不停,本来睡眠质量95%,被这样两三震隔天一看,变成70%,过两天就想把这玩意给丢掉,也不要拍卖以免害到别人。

  4. 提升使用者体验

 

物联网IOT反馈系统在反复修正后,最终应要收敛出符合使用者体验的一个应用情境。

  穿戴式设备过去用在特种部队和工业上,在一般生活上毕竟还是刚开始,健康监控设备除非很必要不然其实很少人会喜欢整天戴在身上。例如说:

  心跳血压类的,大家想想哪一种人需要整天戴在身上?嗯,没错,就是快要挂掉的人。

  体温计,谁最好整天带着?对,就是想要生Baby的女性,需要完整准确的基础体温预测排卵期。

  在房屋里面安装一些侦测器,身上带着跌倒侦测的,哪种人需要?你应该猜到了,独居老人。

  谷歌眼镜呢?工程师、科学家、还有那些欠扁的人吗?新闻说有人带谷歌眼镜进夜店,被揍出来。

  GoPro 穿戴式摄影机?也许要自己录教学影片的蛮适合的,因为自己一个人两只手,其实很有限,用第一人角度自动拍摄,不亏是一个好方法。

  智能手表?手机放包包的人也许很需要,比较不会漏接电话,另外一种可能是不嫌充电很烦的人吧!

  穿戴式设备链接到智能手机,在连结到云端与服务反馈,可以变成一个反馈系统,现在很发散,但也许过几年后,会收敛到一个很有用能满足特定族群的功能。但这都需要反反复覆的探讨使用者的经验反馈,然后反复修正改良,就像艺术雕刻一样,切了雏型反复从不同角度观察体会,同时精雕细琢才能成就完美作品。这种以设计思考方法所开发出的产品系统,才有机会大幅改善人们生活或是创造出跳耀式的利润。

  5. 导入设计思考,从人本出发

  看到这里搞不清楚物联网 IOT 是什么东西也是正常的,太多样性的应用、太多技术选择、与太多数据。应用领域上通天文宇宙探索,下达地理人文;太多技术,半导体、系统、软硬件、感测与机电系统;太多资料,手机连网也属于物联网的一类,光目前每年销售十亿来只的智能手机,每台每天多来一次网页搜寻就有十亿笔数据。以布置交通流量感测为例,一个路段车流量一天如果是一百万,那一个城市累积一个月的资料也是很可观。

  这里我只能说物联网IOT 没有特定技术,也没有特定解决方案。例如智能电表节能应用,电表通过联网与管理系统间通讯,到底是要用 PLCZigbeeWiFi 或是 4G 得因地制宜。就像节能厂房里面的照明设备一样,让每座照明灯都联网,让后端可以有系统化的做节能控制,也是有不同的组合。

  进入物联网IOT时代兴盛期,没办法眷恋单一技术组合,科技人必须跳出传统思维,广从生活体验、观察、发掘问题、研究、雏形、持续验证与修改。就如采用 IDEO Design Thinking Methodology 解决问题一样,一招解万难,同时考虑到使用者的利益与满意度、技术可行性、和商业价值。

 

想做好物联网IOT设计,导入Design Thinking是很重要的途径。

  举ETC例子来说,要解决的是收费问题,虽然后面可能隐藏着监控的企图,所以政府决定最好的办法就是让汽车联网,当然汽车通过监控感应把位置传送到后端计费,也就是物联网的一种。

  6. 生态系统思维的新商业模式

  话说回来,如果我们在规划 ETC 的时候,广泛询问用路人的意见,应该会得到一个答案:不要收费最好,而且可以把 ETC 基础建设全部省下来。别开玩笑了,咱们国家没这么富有与慷慨,除非挖到大量石油或黄金,否则使用者付费应该是比较务实点。

  牵涉到连网,物联网IOT 有别于过去的单一产品,利润和成本的关系不再是单纯的制造和销售。过去 Sony 做了很多创新的产品,例如过去很成功的随身听和一时领先业界的电子书。

  Sony创办人之一的盛田昭夫,在1979年开始主导推出了Wlakman(随身听),搭配耳机席卷了青少年市场,到了1998年,据统计Walkman在全球销售超过两亿五千万部。过程中一直演进的很顺利,从卡带式、CD、到 MP3、然后融入Xperia Android Phone

  而电子书方面则差强人意,从2006e-ink 显示技术的 PRS-500开始,陆续演进灰阶度提升、支持触控、轻薄化、支持无线网络、3G、与多种电子书文件格式等,也建了自己的 Reader Store 卖电子书。但 2014年二月,Sony宣布结束美国市场的Reader Store,让消费者转换到 KOBO

  不管随身听或电子书,在最近一次互联网与物联网的革新过程,相较于 Apple iPod Amazon Kindle ,都可以看到 Sony 这段时期创新脚步的落后。其中一项很重要原因就是商业结构的改变,原本单纯的设计制造与销售,在新的时代里已经加入必要的内容服务,成本利润的计算与整体服务链的复杂化,也不是单纯地把电子产品做得很漂亮或C/P值很高就可以生存,搭配内容服务的商业模式变成现代消费者认知的完整产品。

  过去我们习惯把一个实体产品做好,搭配售后服务也是只有维修这个产品,或提供使用上的咨询服务。现在东西联网了,卖方责任和服务范围都会加大,在设计物联网IOT产品的过程,得把视野拉广。

 

 

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