IT產(chǎn)業(yè)每一段時間就會因?yàn)樾录夹g(shù)或新概念的發(fā)生，顛覆既有架構(gòu)與思維，而就過去至今，已有3波巨大變革，第1波變革是個人計算機(jī)(PC)的問世，在1980年代微軟的Windows系統(tǒng)以圖形化簡化了計算機(jī)接口后，大幅縮短計算機(jī)操作的學(xué)習(xí)曲線，再加上Office軟件的推出，讓PC正式成為辦公室的作業(yè)平臺。

      第2波變革則是互聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)串連全球的計算機(jī)，開啟了全新的虛擬世界，影響力至今未衰，而第4波的物聯(lián)網(wǎng)，則將大幅橫向應(yīng)用至其他領(lǐng)域，不僅IT產(chǎn)業(yè)，不夸張的說，現(xiàn)在人類經(jīng)濟(jì)體中的各種產(chǎn)業(yè)，都可被納入物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域。

       物聯(lián)網(wǎng)透過現(xiàn)有的硬件技術(shù)，打造出物物相聯(lián)的世界，由于應(yīng)用領(lǐng)域普及至絕大多數(shù)領(lǐng)域，也因此翻轉(zhuǎn)了現(xiàn)有的商業(yè)營運(yùn)模式，以飛機(jī)引擎和工廠空調(diào)為例，第一個案例是物聯(lián)網(wǎng)業(yè)界廣知的通用(GE)公司，GE除了出售引擎外，引擎的預(yù)先保養(yǎng)也成為該公司的收入來源，因?yàn)橥高^對引擎狀況的掌控，航空公司的得以順利調(diào)整航班，讓運(yùn)作更順暢，當(dāng)引擎正常運(yùn)作的時間越久，該公司的收入就越多。

      第二個是日本大金空調(diào)(Daikin)，大金空調(diào)的主力產(chǎn)品向來是空調(diào)設(shè)備，不過在讓旗下空調(diào)設(shè)備具有物聯(lián)網(wǎng)功能后，其部分營運(yùn)模式就由過去的硬件產(chǎn)品銷售改為空調(diào)節(jié)能服務(wù)。

      此一服務(wù)是將大金的空調(diào)系統(tǒng)應(yīng)用于工廠環(huán)境，工廠由于廠房地域?qū)拸V，空調(diào)電費(fèi)相當(dāng)高，大金公司免費(fèi)至廠房安置空調(diào)設(shè)備，并在設(shè)備中內(nèi)建傳感器，透過傳感器所累積的信息調(diào)整廠房用電策略，并收取省下電費(fèi)的10%作為報酬，從這兩個例子可以發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的獲利模式正在改變，過去單純一買一賣的販賣模式已逐漸改變，這個改變的背后動力，就是物聯(lián)網(wǎng)。

      綿密感測網(wǎng)絡(luò)的布建、訊息無縫快速的流動、龐大巨量的數(shù)據(jù)累積、縝密精確的策略擬定，讓物聯(lián)網(wǎng)成為為企業(yè)營運(yùn)的新骨干，甚至翻轉(zhuǎn)了企業(yè)運(yùn)作模式，再以美國的農(nóng)耕機(jī)為例，就可看出物聯(lián)網(wǎng)如何重訂產(chǎn)業(yè)疆界。

      過去企業(yè)只是單純的販賣產(chǎn)品，像是農(nóng)耕機(jī)公司當(dāng)然就是賣農(nóng)耕機(jī)，但當(dāng)農(nóng)耕機(jī)逐步導(dǎo)入不同的IT技術(shù)后，像是依序?qū)胗嬎銠C(jī)、通訊設(shè)備、后端控制系統(tǒng)時，企業(yè)的產(chǎn)品略就會改變，從獨(dú)立的產(chǎn)品，轉(zhuǎn)移到密切相關(guān)的產(chǎn)品所組成的產(chǎn)品系統(tǒng)，最后則鏈接一連串產(chǎn)品系統(tǒng)的系統(tǒng)體系(system of system)，此時企業(yè)的產(chǎn)品會一再重新定義，產(chǎn)業(yè)疆界也會不斷延伸。

      觀察目前發(fā)展趨勢，可以發(fā)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)改變的商業(yè)模式，是將過去的實(shí)體產(chǎn)品銷售，翻轉(zhuǎn)為虛擬的情報服務(wù)，除了前述兩個例子外，現(xiàn)在已有大量垂直產(chǎn)業(yè)采取相同作法，包括醫(yī)院、工廠等，這些領(lǐng)域都是在設(shè)備中內(nèi)建感測網(wǎng)絡(luò)，管理人員透過設(shè)備內(nèi)部的信息擷取，可充分掌握設(shè)備的運(yùn)作狀況，用以提前維護(hù)、準(zhǔn)備耗材，避免設(shè)備因臨時故障導(dǎo)致作業(yè)停擺延宕。

      這些虛擬情報服務(wù)不一定都可以直接產(chǎn)生利潤，更多的是創(chuàng)造產(chǎn)品的附加價值，但不管利潤是直接或間接的產(chǎn)生，企業(yè)的營運(yùn)都將因物聯(lián)網(wǎng)的導(dǎo)入而跳脫傳統(tǒng)思維，刺激出有別往的商業(yè)模式。

      改變企業(yè)營運(yùn)模式的物聯(lián)網(wǎng)，在架構(gòu)可分為4層，每一層都有其特殊架構(gòu)與建置目標(biāo)，4層包括感測層、云端平臺層、大數(shù)據(jù)層、應(yīng)用層。

      感測層負(fù)責(zé)擷取數(shù)據(jù)，感測層建置的首要工作是如何精準(zhǔn)、周全的擷取數(shù)據(jù)，擷取到的數(shù)據(jù)往上傳輸?shù)皆贫似脚_，云端平臺的建置考慮為平臺與感測點(diǎn)的距離地點(diǎn)、感測信息的管理，云端平臺收集感測層信息后，再往上傳送至數(shù)據(jù)庫集中儲存，數(shù)據(jù)庫將各云端平臺的數(shù)據(jù)匯整為巨量數(shù)據(jù)(Big Data)，透過專用軟件工具分析出結(jié)果，應(yīng)用端則審視分析結(jié)果，制定企業(yè)營運(yùn)略加以應(yīng)用，物聯(lián)網(wǎng)的這4層繁復(fù)架構(gòu)，讓整體系統(tǒng)在終端使用時，得以產(chǎn)生高度的智能化體驗(yàn)，而要讓其智慧化臻于完美，業(yè)界均認(rèn)為AI將會是最后一塊拼圖。

      AI與物聯(lián)網(wǎng)尚未開始整合，不過趨勢已相當(dāng)確定，對物聯(lián)網(wǎng)來說，AI技術(shù)的導(dǎo)入，將對整體架構(gòu)產(chǎn)生重大影響，按照物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)分層，云端主要是接收、儲存底層的數(shù)據(jù)，并加以運(yùn)算分析，讓管理層的決策優(yōu)化，就此模式來看，系統(tǒng)中的運(yùn)算集中在上層，終端只負(fù)責(zé)執(zhí)行，然而AI與物聯(lián)網(wǎng)整合的AIoT則會讓依照各環(huán)節(jié)的不同需求，分散系統(tǒng)的運(yùn)算負(fù)擔(dān)，也就是近年來興起的邊緣計算概念。

      邊緣計算顧名思義是讓物聯(lián)網(wǎng)的終端設(shè)備具有一定程度的運(yùn)算能力，借此降低后端運(yùn)算平臺的負(fù)載，同時提升整體系統(tǒng)的實(shí)時處理能力，尤其是大型物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)更需要此一架構(gòu)設(shè)計，越大型的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)代表第一層所傳回的數(shù)據(jù)量越龐大，自然也會對后端運(yùn)算單元帶來沉重負(fù)擔(dān)。

      再者部分應(yīng)用領(lǐng)域如制造業(yè)或車載系統(tǒng)，第一線的設(shè)備需要因應(yīng)現(xiàn)場變化做出實(shí)時反應(yīng)，若一切數(shù)據(jù)都交由后端負(fù)責(zé)，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的傳送往返加上處理器的運(yùn)算時間，有可能會帶來重大損失，這時若終端設(shè)備具有足夠的運(yùn)算能力，就可處理簡易但高實(shí)時需求的指令。

      觀察物聯(lián)網(wǎng)的未來趨勢，在各種應(yīng)用領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)制定漸臻完善下普及速度將會加快，不過業(yè)界預(yù)估其成長會穩(wěn)定但緩步的上揚(yáng)，不太可能像消費(fèi)性產(chǎn)品出現(xiàn)爆炸性成長，原因在于物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用主要為企業(yè)營運(yùn)，不但需要較長的評估期，也較少是一次性的全面導(dǎo)入，而是由局部循序?qū)?，整體來說物聯(lián)網(wǎng)仍會是IT產(chǎn)業(yè)未來的重要議題之一，而隨著技術(shù)成熟與應(yīng)用案例的逐次增加，商機(jī)也會在近期大幅浮現(xiàn)。