一、云端運算與物聯(lián)網技術暨軟件的結合
云端的信息運作主要分為產生、處理、儲存和傳遞四個部分。產生就如同Youtube提供影片服務；處理則是由于現(xiàn)今云端技術的發(fā)展，所有流程都強調要智能運作；儲存是大數(shù)據時代下的必須；傳遞是物聯(lián)網（Internet of Thing，IoT）概念的延伸。物聯(lián)網跟云端的關系密不可分，有了云端技術的支持，才能達到物聯(lián)網中萬物皆可聯(lián)網的愿景。
物聯(lián)網是云端架構下的一項應用，云端是軀干，物聯(lián)網則是四肢，兩者相互輔助，不應該分開來談。物聯(lián)網結合云端可以達成遠程控制的功能，達成監(jiān)控的目的，同時也可以達到能源管理；電扇若結合物聯(lián)網芯片，則可以用App控制開關及轉速等；圖書館數(shù)字化也要借助物聯(lián)網和云端的幫助。
二、物聯(lián)網相關技術暨軟件
觀察全球物聯(lián)網相關技術發(fā)展趨勢，可以發(fā)現(xiàn)整個物聯(lián)網的平臺市場是又熱又擠，物聯(lián)網平臺已成為許多廠商進軍物聯(lián)網市場常用的一種商業(yè)模式，不管大型科技公司，或者是傳統(tǒng)產業(yè)，都開始利用自建物聯(lián)網平臺的方式，來提供企業(yè)從端點到端點之間的物聯(lián)網解決方案，為了搶占標準制定話語權，各國際大廠如Amazon、Microsoft均推出功能完整的物聯(lián)網平臺，根據物聯(lián)網的研究機構調查，目前市面上各種物聯(lián)網平臺已經超過400個，其中有超過200家是新創(chuàng)公司，有25家是大型跨國企業(yè)。
此外，Amazon、Microsoft、IBM及Google等四大云端服務端服務大廠為應對物聯(lián)網時代的來臨，進而滿足各種新興需求莫不積極擴大其生態(tài)系，競爭也相對白熱化，相繼推出物聯(lián)網、區(qū)塊鏈等平臺服務搶攻新興應用市場。
另一方面，為了讓物聯(lián)網世界中的裝置更加智能化，機器學習將是需善加利用的關鍵技術，近來國際各大廠也紛紛將其機器學習平臺開放，提供開放原始碼，借此來吸引用戶與進一步優(yōu)化其系統(tǒng)，例如：Amazon Machine Learning（DSSTNE）、Google NEXT Cloud Platform（TensorFlow）、IBM Watson Analytics（IBM SystemML）、Microsoft Azure Machine Learning（CNTK-Computational Network Toolkit）等。
物聯(lián)網應用需要將信息實時傳遞至云端，將來將造成數(shù)據量大增，網絡帶寬呈現(xiàn)吃緊態(tài)勢，借助將運算需求分層次、分區(qū)域處理，可化解可能出現(xiàn)的網絡塞車與傳輸延遲現(xiàn)象。霧運算技術采用分布式的運算方式，將運算、通訊、控制和儲存資源與服務，分布給使用者或靠近用戶的設備與系統(tǒng)?？梢哉f，霧運算擴大了云端運算的網絡運算模式，將網絡運算從網絡中心擴展到了網絡邊緣，從而更加廣泛地應用于各種服務，是云端運算概念的延伸。
物聯(lián)網在概念上可分成四層架構，由底層至上層分別為“感知設備層”、“網絡連接層”、“平臺工具層”與“應用服務層”。感知設備層（此部分的實現(xiàn)在于利用各項物聯(lián)網終端裝置，其軟件主要范圍用于支持與維系物聯(lián)網終端裝置運作）、網絡連接層（旨在提供物聯(lián)網裝置間或與裝置與運算平臺間的介接功能，軟件主要范圍涵蓋傳輸功能、互動機制與接口完善等實現(xiàn)）、平臺工具層（平臺工具層軟件主要范圍涵蓋在提供數(shù)據處理以及運算能力，諸如各式云端平臺、計算平臺與數(shù)據分析平臺等）、應用服務層（在不考慮個別垂直應用系統(tǒng)下，范圍以涵蓋整體的管理系統(tǒng)為主，例如虛擬/增強現(xiàn)實、能源管理、服務導向應用等系統(tǒng)服務）。由于這四層各司其職，同時又環(huán)環(huán)相扣。感知設備層用來識別、感測與控制末端物體的各種狀態(tài)，透過感測網絡將信息搜集并傳遞至網絡連接層，網絡連接層可將將感測信息傳遞至平臺工具層進行進一步的運算、分析和管理，應用服務層則是結合各種數(shù)據分析技術，以及子系統(tǒng)重新整合，提供具體的服務項目來滿足不同的功能需求。此外，信息安全相關技術涵蓋與遍及在物聯(lián)網架構下之四個層面。
整體物聯(lián)網技術項目眾多，以物聯(lián)網四層架構來區(qū)分之可舉例如下：
| 物聯(lián)網架構 | 技術項目 | 涵蓋技術細項 |
| 應用服務層 | AR/VR | Video Tracking、Computer Graphic、Simultaneous Localization、Mapping；Simulation、Graphic、Image Compression… |
| HMI | Video Capture、IT/OT Alignment、Motion Detection… | |
| Sustainability/Green | Life Cycle Assessment、Performance/Energy MGMT、Footprint Tracking… | |
| Service-Oriented App | App Productions、HTML5… | |
| Security | Account MGMT、PKI、Data Audit、Security Monitoring… | |
| 平臺工具層 | Big Data Infra. | BD Database、Data Processing、BD Compression… |
| Blockchain | Encryption、PKI、P2P Network、Decentralized Consensus Algorithm… | |
| Mass Data Analysis | Predictive Analysis、Real-Time Analysis、In-memory Analytics… | |
| Software Defined Everything | Software Defined Storage、Software Defined Networking、Software Defined Data Center… | |
| Artificial Intelligence | NLP、Machine/Deep Learning、Text/Voice/Image Recognition、Computer Vision… | |
| Advanced Computing | In-Memory Computing、Processing in Memory (PIM)、 In-database Analytics… | |
| Security | Sanitization、DB Encryption、Threat Analytics & Intelligent… | |
| 網絡連接層 | Edge/Fog Computing | Networking(Control、Data Plane)、Edge Analytics/Stream Mining… |
| Protocol | RFID、Zigbee、LoRa、OASIS MQTT、XMPP、AMQP、Data Distribution Service (DDS)、Thread… | |
| Network | LAN、WAN、PAN、3G/4G… | |
| Security | Data Transfer Encryption、Visual Cryptography、Threat Detection… | |
| 感知設備層 | Biometric | Video Tracking、Computer Graphic、Simultaneous Localization、Mapping；Simulation、Graphic、Image Compression… |
| Embedded Software | IDE tools、Simulator、Operating Systems… | |
| IoT Authentication | Perception、Control System… | |
| Security | Access Control、Authentication、Identification… |
表1、物聯(lián)網四層概念架構
數(shù)據源：MIC ITIS研究團隊(2017/7)。
三、發(fā)展核心仍在軟件開發(fā)與應用服務之擴散
產業(yè)普遍的共識，認為在物聯(lián)網應用愈普及與復雜后，平臺、分析、應用、服務等軟件與服務，在物聯(lián)網的角色將愈重要，包括與信息安全相關的軟件或服務等。其衍生的商機將逐漸超過智慧設備或服務器、儲存設備等硬件或基礎設施。因此許多設備與芯片大廠，如Siemens、GE、ARM等，紛紛發(fā)展軟件或云端服務以搶占物聯(lián)網軟件與服務商機。
從應用需求方來看，企業(yè)也積極看待物聯(lián)網能協(xié)助企業(yè)發(fā)展新的服務。據觀察，企業(yè)普遍期待物聯(lián)網能帶來的新型服務包括遠程診斷服務、預測維修服務、產品即服務、軟件更新服務等。顯示企業(yè)期待物聯(lián)網應用可不僅改善內部的營運效率，更能積極地為客戶提供加值服務。
因此，許多設備或軟件服務廠商均積極發(fā)展云端平臺服務，并提供異質設備、網絡及數(shù)據整合、分析、應用，協(xié)助企業(yè)利用物聯(lián)網服務平臺來服務其客戶或企業(yè)內部。這種提供物聯(lián)網設備管理的平臺，可歸納為“物聯(lián)網服務平臺”或“M2M（Machine to Machine）平臺”。其中“物聯(lián)網服務平臺”著重在企業(yè)物聯(lián)網信息搜集與分析、“M2M平臺”則著重在聯(lián)網產品間的鏈接、溝通與協(xié)同。
四、物聯(lián)網之垂直領域應用趨勢
觀察全球物聯(lián)網之垂直領域應用別之市場商機最大之前六名，分別為制造、醫(yī)療、能源與公共事業(yè)、商務、交通、家庭。而未來物聯(lián)網技術結合發(fā)展之最具潛力企業(yè)應用領域，將成為未來智能家居、智能企業(yè)、智慧城市等衍伸出的商機。
| 垂直領域 | 模式 | 主要應用 | ||
| 1 | 智能制造 | 人機整合 | B2B | ● 設備異常警告／故障診斷● 生產線管控／制程優(yōu)化● 廠區(qū)安全監(jiān)控 |
| 2 | 智慧醫(yī)療 | 遠程醫(yī)療 | B2B2C | ● 醫(yī)療手術輔助 ● 遠距病患監(jiān)控 ● 高齡居家照護 ● 智慧長期照護 |
| 3 | 智慧能源 | 能源等公共事業(yè) | B2G B2B |
● 智慧能源管理（智慧節(jié)能） ● 智能電網 ● 管線泄漏監(jiān)測 ● 儲罐（水、油氣）容量監(jiān)測 |
| 4 | 智慧商務 | 物流、通路零售 | B2B B2B2C |
● 智能零售商店 ● VR體驗服務 ● 無人機配送 ● 自動搬運／智能倉儲 ● 貨物定位追蹤 |
| 5 | 智能交通 | 智慧運具、運輸規(guī)劃 | B2G B2B2C |
● 電子交通收費系統(tǒng) ● 交通工具共享／租賃 ● 智能交通號志 ● V2X車聯(lián)網 ● 智慧停車場 ● 智能道路照明系統(tǒng) |
| 6 | 智能家居 | 居家、休閑娛樂等服務 | B2C | ● 各種搭配穿戴式裝置的個人化服務（休閑娛樂等） ● 智能管家 ● 居家保安 ● 家庭節(jié)能 |
| 7 | 智慧金融 | 金融科技 | B2B2C | ● 移動支付服務 ● 個人化健康保險 ● 車聯(lián)網保險 ● 適地性營銷 ● 交互式觸控廣告牌 |
| 8 | 智慧安全 | 公共設施、場域之安全監(jiān)測 | B2G B2B |
● 空污水質監(jiān)測 ● 地震大雨監(jiān)測 ● 橋梁道路監(jiān)測 ● 犯罪監(jiān)控預防 ● 無人機巡防 |
| 9 | 智慧農牧 | 農漁牧業(yè) | B2B B2B2C |
● 土壤監(jiān)測 ● 氣象監(jiān)測 ● 智慧農場 ● 產銷管理 ● 動物追蹤 ● 食品履歷 |
| 10 | 智慧文教 | 文教設施之智慧化 | B2B | ● 智慧校園 ● 智能圖書館 ● 智慧博物館 ● 智慧展館 |
表2、物聯(lián)網之垂直領域與應用
數(shù)據源：MIC ITIS研究團隊(2017/7)。
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