不過，這些基礎建設架設好以後，新一代的智慧化加值服務才開始要起步，如何加以運用這龐大的資訊，發展智慧化事件判斷系統，將是最重要的課題之一，也惟有如此才能彰顯其此基礎架構的核心價值所在。

感測網路新浪潮

@內文:不論是雲端或是智慧地球的概念，都與最近爆紅的「物聯網」（The Internet of things）概念不謀而合，這並不是一個新名詞，早在1999即由MIT提出，沒想到在十年之後突然爆紅。這概念有兩個層面的涵意：第一，所有物品都能上網，可能包含你我的衣服、書本或任何為小裝置，為了達到這目的，新的網路必須架構在既有的網路基礎之上，是一種網際網路的延伸。第二，透過智慧化辨識與控制技術，配合強大的資料中心運算群，運用約定的協定，整合網路內的人員、機器、設備與基礎設施，達到高效率的管理，改善人與自然界的關係。

生活大小事全包辦

在過去，這樣的網路被稱為「感測網路」，它可以提供一個高密度的時間與空間的監測。在感測器與感測網路的發展過程中可以分為三個階段(如圖一)：第一階段主要是體積的微型化與低價化，藉由這樣的發展，現在的感測器已經沒有印象中的昂貴；第二階段，主要為感測器上網與無線化，藉由約定的互連方式，感測資訊已經不再是單一來源，各種異質資訊將送至後台整合；第三階段就是資料分析與智慧解決問題，其實主動感應分析在一些單一簡易的應用下，已經可為使用者節省不少資源，例如使用感測器控制公共走道上控制燈光等，讓燈光會因為使用者不在而自動關閉，但這樣陽春的應用卻大大地打折感測網路所能發揮強度，如何透過整合異質資訊與智慧化辨識控制技術，才是未來發展的趨勢。

在這樣的趨勢下，也許哪天空調維修工站在你家門口按門鈴，告訴你家的空調壞了；你家的洗衣機甚至會告訴你，在某個時間洗衣服會更便宜，並且早早依據你的需求幫你設定好了，在這樣的時代，空調維修工將比你更清楚你家的空調是否在正常工作，洗衣機比你還了解怎麼更省錢。毫無疑問地，物聯網時代即將來臨，它並不是一個全新的網路架構，但靠它所發展新興的智慧化加值服務，整合多元化環境感知與無線感測網路先進技術，將大幅的提升與改善人類的生活品質，建置具有高附加價值的數位生活應用。

《圖一　感測網路發展進程（資料來源：資策會）》

居家事件判斷

@內文:人會在接受外在環境多元的刺激後，大腦隨即可對事件進行判斷與反應，感測環境也是如此，如果感測器是人體的神經元，物聯網就是人的神經脈絡，後端的辨識應用系統就成了整個網路的大腦。而未來感測網路大規模的建置後，各種異質感測資訊作為單一基礎事件（primitive event），將不斷以資料串流方式進入系統，此時更是需要高度智慧化的系統來辨識各種複雜事件（如國土安全、社區監控、綠能應用等），藉由分析融合方式將各種單一基礎事件加以整合運用，進一步做到監控的目的，並能同時回應來自眾多使用者的各種需求，依據使用情境快速彙整出使用者欲查詢的結果。為了達到上述的架構，一個智慧化事件判斷處理架構就孕育而生(如圖二)，其所包含兩個主要要件：一是多模特徵描述(multi-modal description)、二是多模事件處理(multi-modal event processing)，以下我們將針對此兩大要件進行闡述與舉例。

多模特徵敘述

任何的智慧化技術都需要前製處理，以獲取較精確的特徵值（feature value），供後端平台進行特徵分析比對。這原因有二：第一、過多的資料將可能在某些運算資源較少的平台上執行不易；第二、某些資料是累贅或多餘的，這種情況會使有意義的資料更難發現，這點才是最重要的原因。

舉例來說，一般人想要記住某個人，通常都由眼睛、鼻子、輪廓等等一些特徵開始，很少人會去記住臉上任何一個部位，過多的訊息只會模糊焦點不利於記憶。在物聯網的時代，我們可以接收的訊息往往超過我們所需的訊息，有用的訊息流（information stream）通常為資料流（data stream）的十分之一或是更少，感測資訊不在像是過去單一感測器產生如影像感測器（camera sensor）、音訊感測器（audio sensor）、熱釋電紅外線感測器（PIR sensor,Passive infrared sensor）、加速器（accelerometer sensor）等，所有物聯網上的感測器都會不斷拋出資料，因此所牽涉的研究領域也不再局限於影像訊號處理、語音訊號處理、溫濕度感測訊號處理等。如何將這些資料流化繁為簡，並且萃取出適當的特徵來表示有興趣的事件，都是亟需面對的問題。

多模事件處理

@內文:如前所述，當資訊流進入多模事件處理核心之後，單一事件可藉由各單模事件處理單元單獨分析判斷。例如同樣是判斷居家安全事件，我們可以藉由室內的尖叫聲來判斷了解，也可以藉由影像監測分析居家是否有人入侵等，若是各別判斷則事件誤判的機率可能還不小，但如果能夠經過資訊融合分析，則可以大幅提升判斷的正確性。

另外，更可結合溫度計、CO與CO2偵測計來判斷火災、毒氣事件，來強化居家環境安全。因此，在未來的大規模的感測網路下，如何將各個單一事件作綜合判斷，完成一個智慧型的多模事件處理系統，將是感測網路最重要的議題。事件處理的方法通常可以分作規則式（rule-based）與統計式（statistics- based），一般來說統計式方法會比規則式方法的判斷率高，但相對地統計式需要較多的參考資料，來獲得較可靠的統計參數，所以如何運用套用已知統計模型，作一些模型上調適（Adaptation），減少重新計算的所帶來的不便，也是未來所需克服的問題。

智慧居家－永續生活

@內文:值得一提的是，目前智慧居家事件判斷技術可在協助我們做到「節能減碳」。正如前述，物聯網是一可將各種資訊傳輸設備與感測裝置所結合的巨大網路，因此包括溫、濕度、加速感應、聲音、影像等，都可以連結至後台，再提供適合之應用。

根據能源局的「集合住宅節能技術手冊」提到，若是能夠降低空調用電、使用高效率家電、照明、隨手關閉不使用家電等就可以有效減少用電，因此若能結合各種感測器了解家中人員的使用電器的行為，則能幫助使用者自動關閉非使用中的電器。不過，各個家庭的行為大相庭徑，適合這個家庭的行為辨識系統，不一定適合另外一個家庭，但透過大量資料學習方式，可以使系統異中求同，透過不斷地累積新資訊，創造個人化行為辨識系統。

此外，透過一套簡易檢測方式，將家中空調的狀況透過感測網路傳回後端判斷中心，經由不斷與過去資訊比對，了解其衰退狀況，一旦發現機器老舊到一定程度，則可通知檢修人員前來修理。日前資策會更是開發出「LED照明智慧節能全方位解決方案」，整合LED照明燈具、自然光與人工照明融合控制技術、電力線通訊技術（Power Line Communication，PLC）與ZigBee感測網路技術，開發適用於室內、戶外，兼具聰明用電、設備監控、維護等功能，達到節能減碳的全民共同目標，其他應用更是不一而足。

《圖二　智慧化事件判斷處理架構（資料來源：資策會）》

未來潛在挑戰

儘管物聯網具有上述多項優勢，但這項技術要成功先決條件就是能夠使用同一種語言互動與交流。舉例來說，感測網路由於應用環境過於廣泛，相關產業也極為分散，產業界通常各作各的，感測器之間無共通的溝通方式，就好像人類各器官之間的信號無法互通。要實現共通的溝通方式，就必須要有供一個各器官進行溝通所用的語言，通過約定好的語言，將各種資訊流暢地在各器官間相互交換，才能提供更好的服務。

最後談到智慧居家服務乃至於智慧建築的發展，這個部分的發展若能夠受到政府加持，並透過修法等配套措施，將可加速智慧居家服務推廣與實踐。所幸智慧生活應用一直是多方推動的目標之一，在「愛台灣十二項建設」藍圖中，更明確揭露出智慧台灣、智慧生活產業與環境的營造，是十二項優先基礎建設的規劃。在歷經2009全球金融海嘯衝擊後，全球主要經濟強國無不卯足全力強化其競爭力，各個產業亟需轉型與升級，如何改善傳統產業，或是發掘並培育具潛力的新興產業，作為未來經濟成長動力為當務之急，藉以孕育多元創業機會，打造優質生活環境，將有助於提升產業整體競爭力。目前業界尚未開發出完整的商業模式，業者們如何在物聯網中互通有無、創造商機，整合產業鏈的上下游，也成為物聯網最終能否成長的重要關鍵。

本文作者梁敏雄任職於資策會網路多媒體研究所