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物流寄情12：物聯網技術剖析

楊惟雯

一、物聯網  vs. 智慧聯網

物聯網的英文名稱為"the internet of things”。由該名稱可見，物聯網就是“物物相連的互聯網”。

而行政院產業發展策略會議用智慧聯網來代表Internet of Things，也就是強調物體藉由網路連結後，後端智慧化的資料處理，進而衍生出智慧化的應用，換句話說，物聯網的譯名著重的是硬體，而智慧聯網的翻譯則是要強調服務與軟體。

物聯網技術看似百家爭鳴，但其實它是立基於現有的感測、網路與應用軟體等技術，企業只要多做一步整合與互聯，就能實現物聯網。

二、物聯網的整體架構

物聯網的運作機制如同人體的神經網路，末梢神經(感測層)自動感測各種訊息之後，會將訊息一路從中樞神經網路(網路層)分支匯流至主要幹道，再傳遞至人腦(應用層)，由人腦研判訊息的意義後，進一步做出反應與決策。

由於物聯網一開始被聚焦在物與物連結的技術上，因此很容易被誤認為僅是感測技術，其實，物聯網的整體架構至少有3層，整體架構在概念上，由底層至上層分別為感測層、網路層與應用層，這3層各司其職，同時又環環相扣。

其中，感知層負責物物間的辨識工作，建立物體的資訊，並透過感測裝置將資訊蒐集並透過網路傳遞至網路層；

網路層則是負責物物間資訊的交換、溝通工作，將感知層感測到資訊，運用各種傳輸技術傳遞至應用層；

應用層則是結合各種資料分析、運算技術，以及各應用子系統(APP)重新整合，來滿足企業、生活中的各項智慧化服務項目。

在此，值得一提的是，不論是感知層、網路層或是應用層，運用的技術或機制都是目前既有的各種技術再延伸，而不是出現了一套截然不同的物聯網技術，但相較於過去單純只是運用各種感測裝置來記錄資訊，物聯網最大的不同是，IT系統將這些收集來的資訊串接起來，進一步分析出更有價值的資訊。

有關物聯網的整體架構圖，如下圖所示:

三、感測聯網技術成熟，促成物聯網大規模應用

由於很多物體本身並沒有感知能力，因此，要讓物體與物體之間可以互相聯繫，就必須藉由感測器來建立物體感受環境的能力。

過去已廣為人知的RFIF標籤/讀寫器、條碼和條碼識讀器，及攝影鏡頭、生物感測器(指紋/虹膜/臉型/聲紋…)…等各種感測器的應用，都是物聯網概念下因應而生的。

簡而言之，物聯網的應用就在於藉由感測器來建立物體感受環境的能力，以收集日常資訊，透過無線網路連結，來達到營運管理與控制。

在此，若僅將RFID當成是一個前端的感測裝置，那麼RFID就只能是感測器而已。但如果將RFID感測到的資訊好好地與後端系統整合應用，那就可達到營運管理與控制目的。這點出了物聯網最重要的精神，「物」要「聯網」後才更有威力。

實際應用時，物聯網中的感測層如同人體的末梢神經，用來識別、感測與控制末端物體的各種狀態資訊，再透過低功耗、低頻寬的感測網路通訊模組，將這些資訊傳遞至網路層。

所以，感測層基本上要包含末端被感測的物體、感測裝置、感測區域網路、銜接網路層的閘道器等4項組成要素。

一般而言，因為多數的物體不具備識別、感測與傳輸資料的能力，因此，企業通常會在物體上裝設感測裝置，每臺感測裝置包含有一顆低功耗的微型處理器、通訊晶片、感測器、記憶體等硬體配備，用來感測物體本身的狀況，或物體週遭的速度、圖像、溫濕度、位置、光、壓力等數據資料。

接著，這些資料會定期經由感測裝置的通訊晶片、感測區域網路的天線與無線存取點（AP）一路回傳至閘道器，透過閘道器將感測網路訊號進行中介轉換，並傳遞至企業通用的網路層。

不同於一般網路的通訊協定，感測區域網路講求低頻寬、低功耗，以及擴充支援上千萬個感測節點等特性，因而需要在網際網路之外，另外制定感測網路的通訊協定。

目前感測網路同樣包含了有線與無線網路這兩種。

有線感測區域網路通常用於固定不移動的物體、感測範圍固定不擴充、各節點傳輸距離普遍較長，以及需要大量頻寬與供電的應用環境，像是工廠自動化、建築自動化、醫療儀器、能源管理、鐵路系統等產業，目前主流的匯流排標準包括AS-i、CAN、HART等。

無線感測區域網路則通常用於移動的物體、不適合布線的環境，以及感測範圍不一、各節點傳輸距離短，以及低頻寬與低功耗的應用環境，像是遙感探測、物流、運輸、雷達、通訊與金融交易等，目前主流的無線感測網路標準包括RFID、ZigBee、藍芽與Wi-Fi等。

而隨著無線網路的頻寬與穩定度提升，將來企業在布建最末端的感測網路時，會優先選擇無線網路，藉此減少初期布線成本、日後維運，並且能夠快速擴充感測網路的範圍，不必受限於實體線路。

且在感測技術上，電子晶片的製程、單價與耗電量等不斷降低，感測裝置能夠依附於更細微的物品之上，以更精準的方式感測微量資訊，而各類無線感測網路的通訊模組則朝著低單價、低功耗、高可靠傳輸的目標邁進，如RFID、ZigBee與藍芽4.0等，使感測網路的涵蓋範圍擴大與精準度提升。

而以目前主流的無線感測網路技術來說，有各自適用的領域。

被動式RFID適用於不供電的物體，如卡片、書籍、一般用品等；

ZigBee多用於量測物體本身的及週遭的資訊，如智慧電網、環境監控等；

藍芽則多用於人與物互動的設備上，如手機、筆電、家電用品、醫療儀器等，通常內建藍芽的設備也會同時支援Wi-Fi網路，進而可以將這些資訊上傳至網際網路。

以下簡介4種物聯網的無線感測網路技術的布線選擇：

技術1：被動式RFID

企業布建被動式RFID感測網路環境時，必須準備被動式RFID標籤1、天線2與讀取器3，讀取器再連結到控制主機。

技術2：ZigBee

企業布建ZigBee感測網路環境時，需要與感測器結合的ZigBee通訊晶片1，以及連結控制主機的ZigBee網路模組2，而不需要任何的無線存取點（AP）。

技術3：藍芽4.0

只要感測裝置內建藍芽4.0通訊模組，就能互相傳遞資訊，例如，圖中無線傳輸滑鼠1可透過藍芽4.0傳送訊息給插於筆電USB埠的藍芽4.0網路模組2。

技術4：Wi-Fi

企業內部的無線網路環境通常會直接採用Wi-Fi無線存取點（AP），並在機房設置控制器做集中控管。

近幾年，有越來越多的企業嘗試運用不同的物聯網技術來發展各類應用，感測設備和整套系統的建置成本也因技術成熟進入普及階段而降低，讓中小型企業也開始有機會嘗試建置這樣的應用。

四、網路層主流技術：Wi-Fi、3G、TCP/IP網路

網路層如同人體的中樞神經一般，扮演感測層與應用層中間的橋梁，負責將分散於四面八方的感測資訊集中轉換與傳遞至應用層。

而介於感測層與網路層之間的閘道控制器，可以銜接有線或無線的網路，將資訊傳遞至網路層。

在網路層的部分，著重通訊/網路服務業者所提供的2G、3G、4G無線網路、及xDSL、CABLE網路等服務，及各類網路平台。

目前網路層主流技術主要有：Wi-Fi、3G、TCP/IP網路…幾種。

取捨之道，取決物聯網的規模與所在環境，網路層的類型可能為一般企業的內部網路，或是電信業者的廣域（外部）網路，也可能同時涵蓋內外網。

如果企業物聯網環境受感測的末端物體會移動、感測範圍未固定、感測環境在戶外等，通常會採用電信業者的廣域網路，包括電信網路、有線電視網路與網際網路等，藉此擴大傳輸範圍。

反之，企業物聯網的末端物體固定、感測範圍與環境固定，企業就會直接透過內部的有線乙太網路或Wi-Fi無線網路來當作網路層。

大陸目前已發展了頗具規模的物聯網，在網路層這方面，一開始就採取了不同的作法，針對物聯網打造專用的3G網路，每顆感測裝置都植入一張SIM卡，透過同一個號碼來傳遞感測資訊，好處如同VPN的效果，不僅頻寬資源可以獨享，還能避免網際網路的資安風險。

由於物聯網很多的系統控制功能是自動化運作，許多業務流程免除了人為操作與管理的程序，但如果這些物聯網的應用系統遭受入侵攻擊，系統會執行錯誤的控制指令，將造成企業更嚴重的損害。

不過，臺灣電信業者目前都還沒有建置物聯網專用網路的打算，仍提供VPN網路來避免資安風險。

事實上，無論企業選擇內部或外部環境，當網路的規模必須擴充至物聯網時，都將造成終端連網節點的數量暴增，而容易面臨網路管理與IP位址重新分配的問題，目前臺灣電信業者還未提供IPv6商轉服務，若臺灣的企業普遍著手建置物聯網，將加速耗盡臺灣僅存的IPv4位址。

不過，臺北科技大學機電學院副院長李達生認為，IP位址不是企業導入物聯網的最大阻礙，在感測網路當中，通常會建立ID來辨識每個感測節點。例如，中華電信iEN平臺為每顆感測裝置都建立ID進行辨識。如果企業非得分配IP位址給各個節點時，仍可採取虛擬IP位址，減少實體IP的耗用。

以網路層來說，隨著電信網路、網際網路與電視網路的分界逐漸消弭，在三網上的應用開始匯流整合後，使物聯網可以同時傳遞與呈現更多異質性的資訊。 

另一方 面，網路層不斷擴大的網路頻寬能夠承載更多資訊量的同時，QoS頻寬分流管理的政策必須更加複雜，而企業的網路管理平臺也確實朝著這個方向邁進。

以應用層來說，雲端運算的技術已成為物聯網擴大規模的助力，同時也促成物聯網五花八門的應用服務，當物聯網規模擴大，更加需要採取雲端運算的運作體系。

五、應用層結合感測資訊、IT系統，創新價值

與過去單純運用感測設備的作法，最大的不同是，現在物聯網最重要應用，在將感測器所蒐集到的資訊，與後端的系統與軟體整合，達到營運管理的功能。當前端的物體將感測資訊，透過網路傳送至最上層的應用系統時，這些系統不再如同以往一般只提供自動辨識的功能，還必須將資訊做進一步做分析運算、建立營運模型、並指引營運決策的方向。

簡而言之，應用層則是從家庭及個人的食、衣、住、行、育、樂需求，乃至於工業、農業、醫療、學習，及企業/政府治理所需的環境監控、交通管理、資源管理等，舉凡能想到的項目或是還沒想到的應用，都能與物聯網產生關係。

但因為透過物聯網搜集而來的單筆資訊難以發揮顯著的價值，而應用系統的工作就是將發散於各節點的資訊鏈結起來，找出每筆資訊的定位與意義。因此，物聯網的應用系統必須串連與整合多套子系統的數據資料，除了提供系統連動做自動處置之外，還要進一步做大量資料分析，因此，應用層主流技術：包括雲端運算、巨量資料分析、資料探勘、資料倉儲、決策支援、 商業智慧（BI）…等都成為應用層重要的技術。

在此，雲端運算涵蓋的種種技術有助於物聯網擴大規模與應用服務，其中較重要的是用於巨量資料分析的分散式運算，如Hadoop。雖然這些感測資料的內容並不複雜，可能都只是單筆的數值，但分秒傳送不斷累積於應用系統之後，歷史資料的容量將與日俱增，如果使用者針對歷史資料進行分析時，將造成大量運算的需求。

另外，許多感測資訊屬於非結構性的資料如監視影像，將提高分析的困難度。舉例來說，中華電信針對各縣市警察局推出車牌影像辨識系統，預計未來在主要路口架設攝影機來拍攝行經車輛的車牌影像。但由於每天拍攝的影像檔案容量過大，如果警察希望追蹤某部車的行經路線，會在這套辨識系統輸入車牌號碼，系統必須分析所有路口攝影機蒐集而來的影像資料。此時，系統會使用平行運算技術，將歷史影像資訊切成幾個單元送到多臺伺服器上，每臺伺服器只執行部分的運算工作，最後透過該系統呈現所有伺服器的運算結果，加快大量運算處理的速度。

六、建立通用技術標準，才能擴大物聯網效益

雖然這些主流技術已經逐漸到位，但現在各產業物聯網的應用仍處於啟蒙階段，多數企業各自為政，各產業欠缺共同的發展標準。

未來物聯網應用系統要能夠快速推廣的關鍵作法是，相同產業之間必須共結聯盟，針對特定的產業建立經驗模型，才能快速導入其他同業，除了降低各家企業重頭開始建置的失敗率，同時也可以達到物聯網以量取勝的效益。

之所以需要各產業互結聯盟的原因在於，導入的規模大小也是決定物聯網應用成敗的關鍵因素，因物聯網的規模越大，效益越顯著。

未來，必須有規模大產業或擁有全球連鎖店的企業率先導入物聯網，由大型IT廠商針對該企業發展專屬的物聯網應用系統。等到大型企業做出效益後，中小型企業就會加入大型企業的物聯網，或是多家中小型企業自組聯盟，來導入物聯網。

以物聯網應用系統的切入點來說，物聯網發展的成果首先發生在人與物的互聯溝通，這也是物聯網較顯著、技術門檻也較低的需求。例如，醫療儀器可以針對老人與小孩自動提供居家照護服務。

而在物與物的互聯溝通方面，因為技術門檻較高，只有特定產業有此需求，因此，會先以特定產業先發展，運輸業、物流業、能源業、全球連鎖業者等。

等到人與物互聯的應用普及之後，各項技術的價格因普及而下跌，技術能力也提高之後，物聯網才會大規模應用於物與物的互聯。

所以，現階段企業在發展物聯網的最大挑戰不是技術不足，而是這些技術之間的介接與標準化，現在不同產業各自發展出各式各樣的物聯網型態，在技術與應用難以互通的情況下，導致每一種物聯網的規模因而受限。不過，新的網路架構在發展初期難免如此，透過多方嘗試，較容易歸納出最佳化的標準。雖然物聯網技術仍是百家爭鳴，但目前都已經有幾項主流的技術逐漸脫穎而出，可一窺物聯網技術標準化的走向。

又因為不同產業的應用需求都不同，要建立跨產業的共通標準並不容 易，因此，先制定不同產業適用的標準技術為當務之急。

參考資料來源:

http://www.ithome.com.tw/