全球物聯網的發展趨勢

第一節 全球物聯網的發展趨勢 壹、全球物聯網發展相關預測

物聯網是使各式產業結合並創造新產業的推手(enabler)。根據工研院 IEK 於 2017 年歸納國際趨勢研究機構結論：物聯網為新創投資重點，將促成科技產業 再次革命，且牽涉範疇廣泛，市場規模龐大，影響民生福祉前景，將帶動人類生 活與工作模式轉變。其依據如下：

– Forrester Research：2020 年全球物聯網產值將達現今網路產值之 30 倍。

– Gartner：2020 年全球物聯網相關裝置數量將成長至 204 億台，創造出硬 體與應用相關支出之市場規模近3.4 兆美元。

– ABI：全球穿戴行動裝置產品市場規模，至 2018 年將超過 80 億美金。

– 經濟學人：29% 的全球企業在物聯網的投資金額年增長率超過 10%，

其中3%甚至超過 20%，說明許多公司對物聯網發展前景感到樂觀。

– IDC：2020 年全球將有 295 億個裝置被聯結，創造高達 1.7 兆美元的市 場規模。

– Cisco：IoE (Internet of Everthing)將會改變我們的每日生活，包含我們開 車的方式，使用並節省能源、管理健康、玩樂與工作。IoE 將會使人們 的生活更簡單、更健康及更安全，IoE 將會創造嶄新的工作機會、更高 的待遇與更多的商機。

如圖2-1. 全球物聯網設備成長趨勢 [23]，根據中華電信智慧聯網處 2018/6 簡報，

預估全球物聯網設備成長趨勢2017 年達 203 億個裝置、2018 達 231 億個，2025 年達754 億個，成長速度相當驚人。根據 2017 年 Tech Pro Research 的報告，大 多數受訪者使用物聯網進行環境及安全監測，並將感測器用於建築物。物聯網應 用和系統中最重要的設計決策應包括以下內容：

• 增強使用者智慧經驗：使用戶不需擔心電池壽命，確保得到即時感測數據，

並減少認知負荷。

• 可近端作業：物聯網設計較理想的做法，應是在需要時才連網，因此設計前 可先查看近端作業可以完成多少功能。

• 可升級： 物聯網連接設備的使用生命週期及壽命通常都較手機長，因此不 應讓過時的硬體永久地連接在可維修的設備上，良好的設計將包括能夠輕鬆 升級處理單元，而不會影響設備的其餘部分。

社區導入物聯網及智慧化服務之調查研究

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• 可擴展的API：應確保所創建的內容具有可擴展性。在安全考量下，允許用 戶連接，控制和讀取設備中的資訊。

• 安全： 從一開始就設計安全性。了解基礎知識並為用戶提供支援。

圖2-1. 全球物聯網設備成長趨勢 [23]

(資料來源：中華電信、itHome)

貳、物聯網的發展階段與國際聯盟

根據工研院 IEK 的調查，目前物聯網發展所包含的三階段及其發展重點，

分別如下：

– 終端連結：以車用次系統市場需求最高；

– 分析平台：以導入人工智慧為布局焦點，如：IBM Cognitive Service Platform(2014)、Microsoft Cortana Intelligence Suite(2016)、Google Cloud Machine、FBLearner Flow(2016)…等；

– 智慧應用服務：以智慧城市為主要應用場域，形成 (AIoT, Add-Value IoT) 人工智慧加值之物聯網服務產業，主要應用於如交通、健康等方面 ， 形成物聯網的商業模式。

新創業者成為物聯網各種創新應用的重要推手，2017 年持續以軟體為投資重點。

物聯網應用帶來龐大產品與服務商機，各國均快布局腳步。亞洲．矽谷計畫已規 劃以自駕車、人工智慧、智慧城市行動生活應用等關鍵議題作為後續推動重點。

然物聯網具備跨領域特性，後續需要各部會整合資源共同合作，始能持續推動台 灣產業轉型及民生消費產業持續發展。

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圖 2-2. 物聯網發展三階段 [10]

國際大廠對於物聯網的布局策略，如圖 2-3，大多以策略聯盟的方式來制訂 國 際 標 準 ，2016 年 兩 大 消 費 性 物 聯 網 (IoT) 應 用 程 式 框 架 推 動 組 織 Open Connectivity Foundation (OCF)與 AllSeen Alliance 合併以 OCF 為存續名稱；合併 之後可望催生一個共通的開放性物聯網架構，成為 Apple 與 Google 兩大智慧家 庭環境之外，最具可行性的替代方案。OCF 與 AllSeen 分別參考 Iotivit 與 AllJoyn 的物聯網設計規格。目前由歐洲電信標準協會（European Telecommunications Standards Institute；ETSI）主推的 OneM2M 國際標準聯盟，是國際主要物聯網標 準之一，是個非常有彈性的技術框架，可進行垂直行業應用整合，如：應用在工 廠自動化、家庭自動化、遠距醫療等領域。根據華為雲核心網標準(張朝輝，2016) 表示：「OSGi 和 oneM2M 的合作，從底層框架上解決物聯網的互聯互通問題，

打破不同產品、協議、行業之間的壁壘，為整個IoT 產業的發展開闢新的篇章。」

未 來 台 灣 智 慧 建 築 在 自 動 化 與 控 制 領 域 的 標 準 化 ， 料 將 以 oneM2M 框架 (Framework) 為參考範本。我國政府及資策會目前亦積極協助國內企業以 oneM2M 標準進行整體解決方案的開發，冀望引領更多業者開發具整合性的物 聯網應用，順利打入歐盟市場。

圖 2-3. 國際物聯網標準制定之相關組織聯盟 [4]

社區導入物聯網及智慧化服務之調查研究

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參、邊緣運算的興起

隨著IoT 應用市場蓬勃發展，終端裝置數量暴增，更大量、更即時的運算需 求浮現，傳統雲端運算已逐漸無法負荷未來運算密集的需求。因此，歐洲電信標 準協會(ETSI)提出多接取邊緣運算概念(Multi-access Edge Computing, MEC)，也 成立工作小組制定產業共通標準，將運算分析的工作由遠在天邊的雲端伺服器拉 到近在咫尺的邊緣智慧伺服器(Edge Intelligence Servers, EIS)，如現場端裝置或閘 道器等。 邊緣設備融合了網路、運算、儲存、過濾等能力，從資料分流角度下，

將具有時間敏感性的資料直接放在邊緣進行分析，減少雲端運算的資源運用，而 將需要長時分析與長時儲存的資料分流至雲端伺服器，大部分情況下雲端伺服器 將不再直接接收終端裝置所傳輸的數據，而只需處理由邊緣運算設備整理後的少 量資訊，進行資料庫的數據分析與結果回傳即可，對核心網路的負荷能夠有效緩 解。因為邊緣設備本身支援大部分的運算，可解決雲端運算頻寬負荷過重的問題，

將感測後的數據進行分析過濾，只向雲端傳輸篩選後的資料，也具備實時反應、

離線運算等優點，除了減輕網路設備日益增加的壓力與提高IoT 效率外，亦有助 於促進 AI 與 5G 前瞻技術發展的落實，因此 IoT 邊緣節點的智慧化已逐漸形成 風潮。 除了 ETSI 的 MEC，還有 OpenFog 的開放霧運算（Fog Computing）、中 國廠商華為所主導的 Edge Computing Consortium，都積極且持續地釋出參考架 構與建立生態系。

分散式架構的邊緣運算興起，透過嵌入或外加的運算設備，分層處理不同運 算任務，在靠近資料源或用戶端處完成運算，以縮短網路傳輸的延遲，並快速獲 得資料分析的結果。以自駕車為例，接近用戶端的終端（如感測器）以及閘道器

（Gateway）、邊緣伺服器（Edge Server）等，負責擷取路況和鄰近街區資料並執 行演算法，以做出快速判斷和反應；更上層的邊緣電腦叢集（Edge Cluster）則 是負責城市等較大範圍資料；而更深入的分析或是演算法的學習調整，就交給最 上層的雲端來完成。根據日經BP 總研所報導的智慧零售賣場的案例，使用邊緣 伺服器處理數據，數據量可減少為 1/800，且顧客的臉部數據及個人隱私不會流 出店外。

圖 2-4. 邊緣運算設備與雲端資料中心的連結關係 (Lance Eliot, 2018) 目前邊緣運算尚未有一體適用的架構，而是依據實際的垂直應用需求進行客 製化。因此不只各種運算架構會有所差異，也缺乏完整的解決方案。特別是在原

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本AI 產業基礎下，多數是由邊緣閘道器或伺服器等硬體切入市場，經調整後與 管理軟體等部分結合，並仍以國際資訊大廠為主。微軟宣布開放 Azure IoT Edge Runtime 資源，讓 Azure API 機器學習、認知服務、影像處理分析等能從雲端 下載至 Edge 端運行，意味著不上雲端、在斷網的情況下，裝置還是能做到圖像 識別、自然語言處理、語音驗證、將語音轉換成文字、對應複雜資訊和資料做出 智慧建議等 AI 工作。得以讓智慧音箱、無人機、無人車、機器人等創新應用，

能做到更快速的反應。AWS 也是積極推動無伺服器運算（Serverless）擁抱 Edge 的雲端服務龍頭，所積極布局的 Lambda＠Edge，讓原本只能在 AWS 上執行的 Lambda 函式庫，在邊緣節點無伺服器的情況下就能跑機器學習、Lisp 模型，進 行簡單訓練推理。甚至透過 AWS Snowball Edge，使本機就有雲端儲存空間和運 算能力。而 Google 過往推動 Brillo 物聯網平台，今年正式推出 Android Things 1.0，將物聯網開發工具與 Android 生態系統綁在一起，並且與 AI 結合，配合 既有的各項工具，來強化整體開發的便利性，所支援的硬體晶片 NXP i.MX8M、

Qualcomm SDA212、Qualcomm SDA624、MediaTek MT8516 皆具備了基本的運 算能力，發展路線其實與微軟、AWS 相似。隨著全球 5G 服務即將開始，瑞士 及中國2018 年開始，日本 2020 年，運用其廣域、低延遲的特徵遠端遙控機器人 及汽車，其課題包括：(1)設備之耗電、(2)數據傳輸速度、(3)邊緣伺服器相關的 API、(4)實現端對端超低延遲等。

肆、國內相關推動情形

根據國發會委託研究報告【因應物聯網時代趨勢 我國社會發展政策規劃】[3]指 出，物聯網產業技術政策具市場機制，需要公部門推動介入之處主要在於：(1) 技 術協定的標準； (2) 組織的統合；(3) 產業政策法規。

行政院科技辦公室推動民生物聯網，為建設台灣成為安心、便利、健康的優質網 路社會，提供智慧城鄉服務，提升政府管理/決策之品質與效能，以及推動產業 資料經濟發展與拓展系統國際輸出；本計畫整合我國空氣品質感測、地震觀測/

速報、防救災成果、水資源管理、先進交通等民生關注之物聯網、資訊系統，建 構空品、地震、防救災、水資源物聯網基礎環境及網路運算基礎，提升政府管理 能量，提供業界加值應用服務模式，開展我國空氣品質、地震速報、防救災產業，

並促成空品感測、地震速報、防災產業服務輸出。

由國內重要廠商及聯盟成立「亞洲。矽谷物聯網產業大聯盟」，並由試驗場域中，

推動物聯網開放共通平台，在技術研發、國際標準、應用服務與商業模式及產業

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