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u-blox UBX-R5晶片組通過北美電信業者認證
日前u-blox宣布,該公司的SARA-R5 LTE-M和NB-IoT蜂巢式系列產品現已開始量產,並通過北美多家主要通訊業者的LTE-M認證。SARA-R5系列是第一款內建UBX-R5晶片組並獲得北美通訊業者認證的產品。UBX-R5是u-blox自行開發的低功耗廣域(LPWA)晶片組,已於今年初獲得MNO(行動網路業者)認證,同時也是首款通過全球認證論壇(GCF, Global Certification Forum)認證的IoT晶片組。
u-blox的SARA-R5 LTE-M和NB-IoT蜂巢式系列產品現已開始量產
u-blox蜂巢式產品中心資深產品經理Samuele Falcomer表示,很高興看到,內建自有LPWA晶片組的SARA-R5現已在美國獲得LTE-M認證,並開始量產。SARA-R5系列擁有獨特的安全性,在其基於硬體的安全元件中,內建了信任根和密鑰管理系統(KMS),是非常適用於低頻寬LPWA應用的最佳化設計。
SARA-R5系列適用於LPWA IoT應用,例如工業自動化、感測器應用、連網醫療裝置、智慧量表、資產和車輛追蹤,以及資通訊系統等。透過設計確保其安全性,該系列提供了強大的雲端連接功能。每個模組均提供內建的安全雲端(Secure Cloud)功能,具有唯一、且不可變更的身分辨識,而此身分辨識是由基於硬體的可靠信任根所產生的。信任根被放置於安全元件(Secure Element)中,構成了可信賴且具先進安全功能的基礎,包括加密密鑰管理。此安全功能能以u-blox IoT安全即服務(SaaS)形式提供,可解決運用在敏感或機密應用的IoT裝置對於壽命和安全問題。
透過自行掌握所有的技術組成構件,並擁有完整的硬體和軟體方案,u-blox可確保SARA-R5的長期供應,並提供整個平台,涵蓋至晶片組層級的使用壽命支援。SARA-R5可支援5G的事實也意味著,一旦行動業者推出5G LTE服務,客戶便能對其部署的裝置進行軟體升級,大幅提高終端產品的擴充性和延長使用壽命。
SARA-R5系列共有三個版本,均具有u-blox安全雲端功能,並支援u-blox IoT SaaS。SARA-R500S提供LTE連接性,而SARA-R510M8S包含整合的u-blox M8 GNSS接收器和單獨的GNSS天線介面,可在LTE通訊的同時,提供可靠及準確的定位數據,所以非常適用於行動應用,例如車隊管理、追蹤、和資通訊系統。另一方面,SARA-R510S是專為超低電池供電應用所設計,包括智慧量表、智慧城市、連網醫療裝置、安全和監控,以及遠端監控應用等。
平價車款大賣 Tesla撼動產業力量更強大
平價車款帶動銷量起飛轉虧為盈還需加把勁
資策會MIC資深產業分析師何心宇
截至2019年底,Tesla電動車累計銷售量為89.6萬輛,但僅2019一年,便銷售了36.7萬輛,其中Model 3銷售30萬輛(占比達82%)、Model S/X合計銷售量為6.7萬輛(佔比18%)。
Model 3是實現Tesla電動車大眾化的關鍵。過往Tesla定位電動車為「高貴汽車」,在Model 3上市後,其保有Tesla高性能、品牌價值但卻有親民的價格,是Tesla市場規模得以快速成長的關鍵。
量產在即的Model Y,則是Tesla首款Compact SUV,北美市場的Model Y在加州Fremont生產,自2020年4月開始交車,中國的上海工廠也已啟動Model Y境內生產,並預計於2021年開始交車。Model Y與Model 3有75%共用零組件,且SUV市場廣大,Model Y未來成長可期。有鑑於此,2020年Tesla設定目標銷售量為50萬輛,年成長率為36.2%。
挾帶著全球投資者的期望,Tesla年營收雖每年呈現上升趨勢,但由於龐大研發/投資費用的積累,及產能提升緩慢的窘境,Tesla長期面臨淨虧損的財務問題,至2019年仍未實現營利。
商業模式有新意 Tesla毛利率傲視同業
雖Tesla尚未實現營利,但對比全球傳統整車廠,Tesla汽車業務除汽車銷售外,尚有其他增值服務利潤來源,如OTA(Over the Air)/自動駕駛系統(Full Self-Driving, FSD)軟體更新、充電收費、儲能式充電等服務收入,並在北美、歐洲等地開展共用服務,所有Tesla車主經登記後可將閒置汽車委由Tesla營運共用服務,Tesla藉此收取服務費用。
另加總其各車型毛利率,Tesla Model S/X毛利率基本維持在30%左右,Model 3約為20%,Model Y毛利率將高於Model 3,Semi與Roadster 2因定位高價位車種,毛利率可望更高,故Tesla汽車業務毛利率可望維持25%以上。對比全球主要整車廠豐田(Toyota)、福斯(VW)、福特(Ford),這些傳統車廠的毛利率基本維持在16%~19%,高階品牌車廠BMW毛利率亦僅20%左右,Tesla毛利率有其突出之處。
觀察業務結構,汽車業務為其營收重心,汽車業務指的是銷售與租賃收入。汽車銷售指的是Model S、Model X、Model...
大廠產品/服務頻布局 雲端遊戲商機可期
資策會MIC產業分析師 林忻祐
對消費終端業者而言,雲端遊戲崛起,意味著消費終端的規格將會產生質變,輕薄、可負擔、易操作的消費終端為玩家所求。對網路提供業者而言,線上串流服務意味著更多頻寬,業者需要投資更多網路基礎建設,而新的商業模式亦為業者所關注。對雲運算業者而言,雲端遊戲新增了雲服務的應用。對遊戲發行與開發商而言,雲端遊戲提供新的平台通路服務。
雲端遊戲鎖定不同分眾族群
綜觀業者提供雲端遊戲服務品質,由串流提供之畫質、畫面更新率、光線追蹤等特殊效果決定,各家業者提出之更新率皆為60FPS以上,但根據目標市場,但業者服務還是有畫質在720p、1080p、4K之差異,產品服務價格大概在月費5元到50美元。
在雲端遊戲商業模式,業者訂價取決於雲端遊戲的體驗品質,根據雲端遊戲業者2020年4月所提供之服務說明,提供4K解析度之業者為Shadow和Stadia,NVIDIA則是提供1080p服務,Shadow以及NVIDIA另外提供光線追蹤之服務,PlayStation Now提供720p服務,而Arcade則未揭露畫質。在價格部分,多數業者提供之服務在11美元以下,其中以Shadow提供之價格最高,其產品服務落於15美元至51美元,NVIDIA服務和Shadow最為相似,但僅為4.99美元之推廣價格,其中X Cloud尚未確認其定價。
觀察雲端遊戲之目標市場,可分為追求高階遊戲終端使用之消費者以及希望可以便利隨選隨玩的消費者,對應雲端遊戲市場雲電腦以及雲平台產品服務。
雲電腦玩家的使用需求為使用高階遊戲終端,在意遊戲體驗中的流暢度、畫質並具有更新硬體設備的使用習慣。在圖1中,遊戲畫質在1080p以上,且具有光線追蹤功能。雲電腦服務類似租賃遊戲硬體,差異僅在該服務以雲端提供,且由廠商定期維護更新。透過雲端遊戲提供消費者高階虛擬遊戲終端,讓消費者不會因為隨著遊戲軟體的迭代,而需要更新遊戲終端,降低遊戲硬體門檻。
圖1 雲端遊戲大廠產品服務比較 資料來源:資策會MIC,4/2020
雲平台玩家的痛點為遊戲主機、遊戲內容的購買,玩家希望可以玩特定的遊戲內容,但不用受到時間、地點的限制。在比較圖中,遊戲畫質在720p。雲平台服務類似於跨裝置的遊戲任意門,遊戲終端與內容取得相對容易,得以隨選隨玩。Sony、Microsoft皆將手機視為可以替代遊戲主機的顯示終端,而Sony、Google、Microsoft、Apple皆提供遊戲玩家遊戲庫之服務,消費者繳交月費之後,便可如串流服務隨選一般,自行挑選喜愛的遊戲。
網路頻寬/品質為決定性因素
雲端遊戲服務品質取決網路連線品質,從各家開放國家發現歐美為雲端遊戲的早期市場,一方面固然為當地的網路基礎建設較佳,另方面則取決於業者在當地建立的伺服器資料中心。大廠提供雲端遊戲亦可見兩個發展脈絡,一為業者自行建立資料中心、一為業者和當地之資料中心或電信業者合作。
從Shadow與NVIDIA在歐洲、美國等國提供雲端服務;前者因其新創規模,在美國亦有尚未提供服務的州別,在資料中心建立上與法國和美國的數據中心OVH和Equinox合作,後者為了提供服務運營14個伺服器中心,和電信業者合作提供GeForce NOW Alliance,在日、韓、俄羅斯的伺服器甚至由合作夥伴經營。若雲端遊戲生態系業者願意經營雲端遊戲服務,亦可以選擇和雲端遊戲業者合作。
雲端遊戲雲電腦以及雲平台服務分別為了滿足玩家對遊戲終端規格、以及跨平台、跨裝置玩3A遊戲的需求。因此,雲端遊戲結合IaaS、PaaS、SaaS的特性,其產業範疇不僅涵蓋傳統遊戲的發行商、開發商,亦包含網路服務提供者、消費終端生態系、雲運算生態系,以及雲端遊戲服務業者之新產業。
雲端遊戲服務業者,本身可以為雲運算服務業者,如Google,亦可能為雲運算硬體提供者,如NVIDIA;亦可以為消費終端業者,如Sony、Microsoft;亦可以為遊戲平台商,如Apple;亦可能為新創,如Shadow具有不同的雲端遊戲服務發展優勢。不論業者類型,各家雲端遊戲大廠均對使用者之網速提出5Mbps~15Mbps以上之要求,且大多建議使用有線光纖傳輸,僅少部分業者提出無線傳輸的4G、Wi-Fi的使用規格需求。
從使用者環境要求以及開放國家觀察,儘管雲端遊戲之流量僅用於遊戲指令的上傳、遊戲畫面傳輸,雲端服務體驗最重要的基礎為網路頻寬、上網品質,可想見網路服務提供者的角色將會越趨重要。截至2020年4月,臺灣尚未成為遊戲雲端大廠所支援之使用國家,僅可使用Apple Arcade。一方面業者需要確保當地消費者具有穩定之網速,另方面業者在當地需要有良好的雲端資料中心服務。意謂網路提供者,如電信、系統服務商具有進入此產業的優勢資源。
除了網路外,消費者玩遊戲之重要硬體為電競顯卡,雲端遊戲產品服務之賣點為無須因為3A遊戲暢玩汰換消費終端,讓使用者隨時隨地都可以暢玩遊戲。消費者之願付價格為高階遊戲硬體如電競桌機、筆電、手機,與平價消費終端之價差。截至2020年4月,雲端遊戲之月費價格落在5到50美元。若以高階電腦主機約為2,000美元估算,可訂閱最高級的Blade服務40個月,約為3年多,可見高端雲端遊戲市場鎖定之族群約為定期淘汰硬體設備之玩家。
對硬體業者而言,在雲端遊戲產業興起後,圖形運算渲染之需求轉移至雲端遊戲之廠商。再者,雲端服務的運算需要透過伺服器硬體,存取連接需要透過資料中心的儲存空間。雲端遊戲並不會使硬體商機消失,而是使硬體需求轉向。對消費終端業者而言,雲端遊戲崛起, 終端的舒適度、更好的人機介面協同為下一個遊戲終端硬體應發展方向。
再者,遊戲產業過去採用主機、系統、平台等不同通路區分市場,消費者為了玩特定的遊戲需要黏著於某個消費終端。隨著行動網路越趨發達,手機成為玩家最仰賴的遊戲終端,雲端遊戲亦成為跨裝置跨平台暢玩遊戲之戰場,意味著輕薄、可負擔、易操作的消費終端為玩家所求。以挾帶廣大手機終端用戶資源的Apple Arcade為例,月費為5美元,訴諸從手機、筆電、電視的專屬遊戲跨螢遊玩。
雲端遊戲本身的平台化亦為此服務成功之關鍵要素,如玩家社群交流、遊戲購買,平台本身支援的終端以及遊戲大作的豐富度亦為消費者的考量點。
對軟體業的遊戲發行與開發商而言,雲端遊戲提供新的平台通路服務,在雲端遊戲的浪潮下,加入開放陣營擴展玩家數或是自行經營封閉式陣營成為業者的經營策略。
三向直搗技術/智慧應用難關 聊天機器人起腳射門
時至今日,全球各地,從制定相關決策的政府機關,大型上市公司與夾縫求生存的中小企業,無一不提出數位轉型、扶植新創、組織創意轉型等方向。而此篇文章將試圖探討在現今的技術條件與市場期待心理下,是否能夠因為使用新技術、或者開闢新賽道進行聊天機器人的市場突圍?
聊天機器人無法滿足使用者期待
科技的快速發展來自人追求快速、方便的本性,但人類的想法與思緒十分複雜,因此聊天機器人難以全面滿足使用者的需求。回想日常生活的溝通情境,當人們在日常溝通的時候,除了說出口的字句,對方的肢體動作與眼神有沒有影響到自身的判斷?讀者是否會自行腦補一些情境?尤其跟老闆、同事或下屬進行具目的性的談判對話時,語句之外的線索顯得更重要。
聊天機器人不夠聰明的原因,是它距離人類多模態交互的能力還很遙遠。現今最普遍和流行的生活應用,當屬智慧音箱(如Amazon的Echo),一般人在買回去的當下充滿興奮感,嘗試各種指令來挑戰智慧音箱的極限後,就將它放置在屋裡的某一角落,成為一個可有可無的家用品,無法實際融入使用者的生活情境中。即便仰賴大數據和人工智慧(AI)的相關技術持續更新,用戶體驗也漸入佳境,但仍缺乏具代表性的現象級App,無法滿足多數人的使用需求。另一方面,若人們嘗試降低自己對產品的期待,單純利用聊天機器人詢問明確的問題(如天氣),請它做一件明確的事情(如播放音樂),這樣的基本需求可以被滿足。
聊天機器人技術發展三向剖析
聊天機器人是一項技術整合的產物,其中牽涉的技術範圍有電腦視覺、自然語意、機器學習(Machine Learning, ML)與深度學習(Deep Learning, DL)等。本文根據市場調研機構Gartner所提供新興科技發展週期報告,來審視各個技術目前位處的位置、困境、與待解決的問題。
電腦視覺
電腦視覺(Computer Vision, CV)目前處於泡沫化的谷底階段,意即此技術無法滿足使用者的期待,導致大家對於它的創新了無興趣。CV從實驗室的前沿技術,到如今能夠聽懂人類的指令,花了整整半個多世紀,產生瞄準在新零售、醫療、工業製造和網路娛樂等應用的期待。然而,人工智慧情緒識別離開人類的干預,對複雜情感的理解和表達能力,仍須持續的技術突破。其中,利用AI判斷並理解實體環境的CV,不僅是辨識情緒的關鍵技術之一,也被公認為未來三至五年最重要的技術之一,不僅眾多新創企業投入,大企業也紛紛利用自己既有的優勢企圖先布局並搶占先機,現階段大約聚焦在下列4個發展方向:
1. 服務平台:提供機器學習開發工具和雲端服務的商業型平台,讓開發者毋需從頭自行建構。
2. 影音資料庫:利用海量資料進行機器學習的模型訓練,將使用者上傳的相片和影音資料,與個人特徵資訊進行連結,大量使用電腦視覺技術客製化廣告投放以增加營收。
3. 硬體製造:如NVIDIA、英特爾(Intel)的晶片製造。
4. 消費性產品:近期可期待者為手機人機互動的介面。
自然語意
自然語意(Natural Language Procession, NLP)與CV處於泡沫化谷底階段。自然語意發展分為兩大階段,一種是應用傳統的分詞執行自然語言處理,第二階段則是近年由於機器學習快速發展,大家開始應用機器學習執行NLP。透過NLP所能實現的功能包含神經機器翻譯(Neural Machine Translation)、智慧人機交互(就是所謂的聊天機器人,受限於技術,目前只能在特定場景實現多輪次的對話)、機器閱讀理解與機器創作。但如前言所述,現實狀況下,人與人當面溝通,仍會有語意上的誤解,在此情況下,如何期待科技可以奇蹟似地解決這一切?自然語言處理首先透過斷詞、理解詞,接下來是分析句子,包含語法和語義的自然解析這兩個步驟,再轉化為電腦容易處理與計算的形式。上述在處理時,需耗費大量的人力成本,除此之外,還牽涉建構者本身對於所屬領域的專業度、邏輯與理解能力(所謂的人工智慧訓練師)。此外,NLP毫無疑問的是一個未來巨大的市場,無論電腦視覺或是語音識別,想要實現更人性化的功能,就需要NLP的加持,同時可預期隨著NLP技術的不斷發展,將會逐漸呈現NLP、語音與視覺融合發展的趨勢。
機器學習/深度學習
機器學習與深度學習位處在過度期望的高峰階段,各方話題與議題熱度竄升。機器學習指的是可以從資料中歸納規則的方法,是第三波人工智慧發展的代表技術,而在眾多機器學習演算法中,深度學習則是近幾年成長最快,表現最好的技術。遺憾的是,截至目前為止,幾乎每個深度學習實踐者都認同的一件事是:深度學習模型數據效果有限。要實現真正的深度學習需要滿足下列三點,這三點可以協助讀者辨別此項技術到底是人工智慧還是科幻小說。
1. 大量的數據與活動:為了使神經網路能發現新的模型,就需要有大量的數據,這些數據可以透過反覆試驗來處理和分類。
2. 運算能力:假設已有一定量的有意義數據,則需要運算能力,所幸目前已有一系列更低成本的選擇,如微軟Azure等雲端託管服務。
3. 新的敏捷方法:最後,也是最重要的一點,需要採用新的敏捷方法思考和解決問題。
大型資料庫用於訓練精確模型的必要性已成為一個非常重要的問題,同時,需要低效的人工標注數據成為一個更大的挑戰。在當前的深度學習應用中,數據的問題無處不在,由於建基於大規模數據,當滿足所需環境和約束條件時,這些系統會產出令人驚豔的成果;但若不符合上述場景,它也可能完全失效。舉例來說,若有人試圖解決大量翻譯或無人駕駛的問題,則需花很長時間來思考重要數據中的所有因素,需先建構演算法,而在過程中有很高的失敗機率。雖說如此,深度學習和先進模型的興起仍是一次革命性的進步,加速了那些針對以前無法解決的問題之技術解決方案出現,在思維上邁出重要的一步。
聊天機器人短期內破局可能性具困難度
產業中的廠商若以業務角度分析,主要分為三類:
1. 2C公司:產品直接面對用戶,如Amazon的Echo,由於未能滿足人類對於AI的美好想像,距離規模化應用上有大段距離。
2. 2B公司:如金融領域的智慧監管系統、醫療領域的醫療問答和診斷助理等。但是實際效果仍牽涉上述自然語意建構的縝密度,與場景應用設計的順暢度而有不同。
3. 2G公司:為面向政府執行行政業務類的知識庫建構和問答業務,如政府服務大廳的引導型聊天機器人、一站式辦公機器人等。
從生態系統來看,聊天機器人可分為產品,框架(Framework)和平台三類;其中框架是為了加速產品的研發,以SDK或SAAS服務的型態,提供有市場敏感度,或創意點子的需求者可快速架構特定場景和領域的聊天機器人。
短期若要大規模地拓展市場,恐怕有一定的困難度,除非在上述的關鍵技術中突然有突破口,縱然如此,各式場景應用與垂直深化探索仍不斷地激起人們對未來的想像。相信未來的聊天機器人與虛擬生命,將會以更好的體驗和型態呈現在人們面前。
(本文作者任職於優拓資訊)
趨勢科技:2019商務電郵詐騙/網路釣魚/惡意程式顯著增加
趨勢科技日前發表2019年度Cloud App Security報告,整理2019年所偵測的威脅訊息及相關變化,協助企業了解該如何擬訂防護策略。
趨勢科技香港澳門區顧問總監李浩然表示,越來越多企業開始採用SaaS應用程式來提高生產力、節省成本,並帶動業務成長。但如果僅靠應用程式內建的防護,反而可能暴露於風險中。正如該報告指出,內建防護本身並無法遏阻今日的網路罪行。企業必須肩負起雲端防護的責任,建構一套專為補強雲端平台內建防護而度身打造的方案。
2019年趨勢科技Cloud App Security為採用Microsoft和Google雲端電郵服務的客戶攔截1,270萬次高風險的電郵威脅。這個第二層防護能攔截雲端電郵服務內建防護所無法攔截的威脅。
在2019年所攔截的高風險電郵威脅中,超過1,100萬與網路釣魚有關,占所有已攔截電郵數量的89%。其中,趨勢科技偵測到的登入憑證網路釣魚嘗試攻擊次數較2018年成長35%。不僅如此,2019年這類攻擊所含的未知網路釣魚連結數量更從原本僅佔整體總數的9%躍升至44%,這很可能意謂著詐騙集團嘗試透過快速註冊新的網站來躲避偵測。
此外,報告也顯示,網路犯罪集團似乎越來越能躲過商務電郵詐騙(BEC)的第一道防禦,這類防禦通常會分析攻擊行為以及郵件內容的意圖。採用作者分析人工智慧技術所攔截到的商務電郵詐騙比例已從2018年的7%增加至2019年的21%。
這報告所整理出的一些新興網路釣魚技巧包括更常使用HTTPS連線以及侵入Office 365系統管理員帳號。這讓駭客能夠進入目標網域下的所有帳號,進而利用這些帳號來散播惡意程式、假冒內部員工從事商務電郵詐騙以及其他攻擊等,單是趨勢科技所攔截駭客試圖嘗試發動的商務電郵詐騙攻擊就將近40萬次,較2018年增加271%。
面對這樣威脅,趨勢科技建議企業機構採取以下防範措施:避免採用單一閘道,改而採用多層式雲端應用程式防護方案;考慮採用沙盒模擬分析、機器學習、文件漏洞攻擊偵測技巧來分析及偵測潛藏在Office 365和PDF文件內的惡意程式;在雲端電郵與協同作業應用程式貫徹一致的資料外洩防護(DLP)政策。
貿澤供貨安森美Strata開發平台及相關開發板
貿澤(Mouser Electronics)宣布開始供應安森美半導體(ON Semiconductor)的Strata Developer Studio和相關開發板。Strata Developer Studio是安全且能連線至雲端的開發平台,其能快速簡便搭配安森美的評估板和參考設計套件運作,提供工程師開始評估或設計時所需要的設計資訊。
安森美半導體Strata Developer Studio提供開發板的使用者介面,可直接控制組態參數,並提供開發板功能的視覺回饋。此外,Strata還能直接將所有最新的說明文件、產品資訊、設計和應用說明以及參考設計檔案下載至桌上型電腦。
只需將支援Strata電路板連接至主機電腦,Strata Developer Studio便能自動識別。支援Strata的現有電路板包括USB Type-C和PD板、多功能邏輯閘解決方案、LED驅動器,以及功率裝置,像是低壓差(LDO)穩壓器、DC/DC穩壓器和自適應即時(AOT)降壓轉換器。平台可在未連線下作業,在可能無法取得Wi-Fi的實驗室環境下使用;連接至雲端後,Strata環境便能自動執行無線更新,確保資料皆為最新版本,且每當有變更時還會通知開發人員。
Strata Developer Studio以通過Microsoft簽署的應用程式提供,連接至公司的軟體即服務(SaaS)平台。其使用經加密且相容於歐盟《一般資料保護規範》(GDPR)的資料庫,提供安全驗證、資料傳輸和完整資訊內含。所有資訊和安全性皆符合美國國家標準暨技術研究院(NIST)的網路安全準則。
智慧建築應用腳步加快 BIoT創新技術扮要角
數位協定取代傳統管路
最早的建築物自動化系統是氣動式的,透過在大樓裡鋪設複雜的銅導管,再根據氣動感測器的輸入訊號來切換氣動致動器和閥門的開關,以控制每個房間的空調系統。之後,氣動系統被效能更佳的電子開關所取代,直到最近,則被數位控制器取代。
在建築物自動化系統的推演過程中,可控制的系統已從冷暖空調(HVAC)系統擴展到更廣泛的範圍。現今,藉由BIoT創新技術將帶來無限的發展可能性,潛在的智慧建築應用除了恆溫器、照明和安全基礎設施,還包括窗戶、門鎖以及室內和室外電子看板等。而且,智慧建築的應用範圍,還在持續擴展中.
雖然,傳統的建築物自動化系統僅能部署在像是商業大樓的大型建築才符合經濟效益,但現在,新興的BIoT技術已為中小型建築業主帶來了具成本效益的解決方案。透過利用低成本的連接、感測與雲端運算能力,以及充裕的資料儲存能力,已推動了智慧建築市場的快速成長。
現代建築物的建造時間大約從五十年前開始,但採用的技術往往每十年就會汰換一次,頂多維持二十年。對房地產業主來說,不可能一有新技術出現就拆掉舊建築,更換新設施,必須依照需求來逐步更新。
一棟大樓一開始可能是先安裝數位控制的HVAC系統,然後再增加安全攝影機網路、接著是中央控制的照明和百葉窗、電子鎖,甚至考慮用數位看板來管理緊急情況。每次安裝的系統都是來自不同的供應商,因為很少公司能夠同時在不同的領域中保有優勢。
開放標準協訂整合度更高
上述情形造成彼此不相容的複雜網路和技術組合。雖然每個系統都有其各自用途,但要管理這些系統並使其協調運作,變得更困難。最後,開放的標準協定,包括BACnet、LonWorks,以及Tridium的Niagara框架的興起,便取代舊有技術協定。
雖然這些標準提供更高程度的整合,但它們在互通性、成本以及開放性等方面也都各有限制,沒有單一系統能夠完全滿足建築物自動化中最常用標準的需求。根據一份針對建築物自動化系統進行的學術評估報告指出,為彌補各系統不足,導致非標準化解決方案的發展,這反而更進一步阻礙系統之間互通性。
BIoT為中小企業量身打造
透過擴大建築物監控與管理的範圍,並降低擁有成本,BIoT技術顛覆了現有的遊戲規則。因此,在美國,佔98%商業建築市場以及65%樓板面積的中小企業也能跨入此一市場。為了簡化部署與維護成本,業者一直期望能實現無線部署的目標。而現在,歸功於低成本的無線感測裝置,且能將多種感測器整合到單一封裝中,因此使建置成本大幅降低(圖1)。
圖1 BIoT的創新技術顛覆了現有的遊戲規則,透過利用低成本的連接、感測與雲端運算能力,以及充裕的資料儲存能力,推動智慧建築市場的快速成長。
但是,BIoT系統不僅是硬體部署,從感測器收集到的數據也同樣具有價值,因此需要藉助系統的分析功能。新的商業模式,例如基礎設施即服務(Infrastructure-as-a-Service, IaaS)、平台即服務(Platform-as-a-Service, PaaS)、以及軟體即服務(Software-as-a-Service, SaaS),提供了不同的商業模式,讓業者擴展至存取雲端的數據分析與儲存服務,輕鬆地管理所需的雲端技術。
值得一提的是,這些系統可以無縫整合到智慧手機中,讓人們可直接從遠端監控住家或房產。透過友善的介面提供監控、分析和控制功能,BIoT系統可大幅降低對專業知識和培訓的需求,進而最佳化使用者的智慧建築室內體驗、且維護基礎架構,並進而節省能源成本。
從歷史上來看,每個建築物的自動化功能都是獨立開發完成的。因此,就技術、平台和架構來說,今天的智慧建築硬體生態系統仍是各自為政。由於業者期望能把多項功能整合到單一的全方位解決方案,因而帶動了多個趨勢的興起。
另一方面,業者已經體認到,需要建立強大的聯盟來整合和簡化他們的產品。在Memoori發布關於智慧商業建築BIoT的報告中,說明了建築系統製造商、主要ICT供應商的IoT平台解決方案,以及軟體、應用程式和平台領域之間的合作夥伴關係和策略聯盟擴展。這些聯盟通常是來自於不同的利基市場,包括智慧照明、HVAC和電梯業者。
在管理服務和架構方面則是另一種方法,旨在使各種不能互通的解決方案能夠協同運作。服務導向架構,如BACnet網路服務和oBIX,可透過在已部署的建築物自動化技術和客戶端IoT應用程式之間增加抽象層(Abstraction Layer)來執行。
接下來的挑戰是需克服IoT應用的網路安全和數據隱私問題,BIoT也不例外。隨著越來越多的元件連接到日益複雜的解決方案中,網路安全的威脅也變得越來越具挑戰性,唯有當系統中最脆弱環節也具備應有的安全性時,才能達到真正的安全。
根據Memoori的估計,到2022年,智慧商業建築的新興網路安全市場將以超過15%的年複合成長率增加,這是市場發展的必然結果。
智慧連網建築新興技術湧現
隨著智慧建築市場的興起,也帶動了許多技術試圖競逐此商機,但目前尚未有「一體適用」(One-size-fits-all)的解決方案出現。即使是具有從數十個到數百個感測器的小型連網建築物,平均也會用到三種不同的通訊技術。而且,隨著建築物的規模變大,系統也越來越複雜。現階段,專有和開放技術正相互競爭,試圖以單一的統一標準來整合不同系統的努力也在進行中。
除了通訊技術的創新之外,我們也看到了基於網狀和毛細管網路的新架構出現,能夠進一步最佳化頻寬使用,並降低擁有和維護成本。新興的室內定位技術和創新的感測方案,也推動了智慧建築新使用案例的實現,像是資產追蹤、正確的訪客人數計算等。此外,透過人工智慧的應用把更多的分析功能從雲端帶到終端裝置,也降低對頻寬的需求。
雖然室內通訊的骨幹仍可能是利用TCP/IP 或乙太網路等有線技術,但無線技術正在擴大其在智慧建築中的應用。其中,常見的是短距離無線技術,它可提供連網功能並實現無線感測器網路。廣泛內建於智慧型手機和平板電腦中的藍牙技術,則是控制智慧家庭裝置的必然選擇。
由於對配置裝置零需求,在建築物的警報面板應用中,蜂巢式技術也很常見。LTE Cat 1可提供串流語音和視訊、以及智慧量表所需的足夠頻寬。4G低功耗廣域網路(LPWAN)技術,包括LTE-M和NB-IoT,已成為對智慧量錶更具吸引力的蜂巢式技術,可滿足其極低的頻寬需求。這些通訊連接技術方案在5G世代中,也將以大規模機器型態通訊(Massive Machine Type Communications, mMTC)形式持續發展。
最終,通訊技術的最佳選擇,仍需取決於實際的使用案例需求。雖然蜂巢式裝置易於安裝,但由於需要行動數據方案,因此大規模部署的成本較高。而針對更高密度的部署,例如智慧照明、暖氣節電器、以及無線室內感測器網路等,藍牙網狀網路可以發揮其短距離通訊的技術優勢。透過與閘道器連結,藍牙網狀網路能以無線的方式把分散式裝置與內部的建築物自動化系統或雲端服務相連。
此外,2019年初,藍牙技術聯盟(Bluetooth SIG)宣布,為其定位服務解決方案推出了增強功能。基於藍牙的定位技術已長期用來協助使用者利用藍牙標籤(Bluetooth Tag)尋找物品。透過在建築物內的固定位置安裝藍牙接收器,房產業主可提供即時定位服務,以支援追蹤人員、資產與其他物品的功能。此外,信標設置也是在大型建築物中提供引導服務的常見解決方案。針對這些使用案例,新的增強功能可增加尋找方位應用,實現準確度小至公寸級(Decimeter-level)的室內定位服務與其他應用。
無線通訊模組選得好 加速產品開發設計
要為多樣化的使用案例選擇適當的無線通訊技術是相當具挑戰性的,需考慮節點間的互通性、覆蓋範圍、可擴充性以及安全性,而採用預先通過測試與認證的通訊模組,更可協助製造商輕鬆地完成設計並加速產品開發週期。
u-blox擁有涵蓋GNSS定位、蜂巢式以及短距離無線電技術的完整產品組合,且在全球各地建立了許多的應用實績,不僅是個別技術的供應商,更能以豐富的經驗與技術支援能力,成為結合這些技術的整體解決方案供應商,提供智慧建築應用所需的各種無線通訊方案,能助力業者加速智慧建築應用的實現。
此外,基於產品都是專為使用週期長的應用而開發,加上靈活的套疊式(Nested Design)設計概念,讓產品可隨著標準演進輕易地無縫升級到新技術,降低智慧建築應用產品世代更迭的風險、支出和維護費用,也是業者在設計產品時不可不考慮的重點,方能在新的智慧時代保持領先優勢。
(本文作者為u-blox台灣區總經理)
是德Ixia CloudLens護雲端安全
是德科技(Keysight Technologies)是推動全球企業、服務供應商和政府機構網路連接與安全創新的技術領導廠商,該公司日前宣布擴充了旗下的Ixia CloudLens可視度平台,讓使用者能透過Microsoft Azure虛擬網路終端存取點(TAP),檢視虛擬機網路訊務的封包。
根據RightScale 2018年雲端現況報告,92%的公司回報已經採用公有雲服務,使得雲端運算幾乎到了無所不在的地步。隨著雲端採用率增加,安全問題也日益嚴重。根據Gartner表示,雲端運算很安全,但企業通常不會以安全的方式使用雲端服務。此外,到2022年,至少有95%的雲端安全事件都是客戶導致的。
在公有雲環境中,想要以傳統方法來獲得封包級可視度,是相當困難的任務。使用者通常在其工作負載中安裝感測器,以便清楚檢視網路封包。這些代理程式(Agent)與感測器會在工作負載中競逐運作所需的資源,因而增加整體複雜度。
CloudLens軟體即服務(SaaS)平台的設計保留了雲端運算的優勢,例如彈性規模、靈活性和敏捷性,讓安全保護、分析和採證工具能夠擷取所需的封包級資料。CloudLens現在還提供Azure功能,讓客戶能夠鏡映(Mirror)其虛擬機網路訊務,接著進行過濾、複製並轉送到相對應的分析工具。