臺灣IoT產業戰略藍圖

對于臺灣 IoT(The Internet of Things,即物聯網)產業面臨的各種挑戰,諸方專家多有中肯分析,故于此不再贅述。本文目的僅是要借腦力激蕩為臺灣業界找出更進一步的具體可行藍圖,希望能藉此抛磚引玉,引起更多回響與討論。

IoT 領域中的各類產業涵蓋甚廣。本文的解析僅適用於 IoT裝置(device)或系統產業領域,如各類IoT家電,IoT終端設備,無人汽車,無人機,無人工廠,機器人,智慧城市裝置,物流配,等等 。 IoT 晶片或通訊業因性質不同,故不在本文討論範疇。以下試以 AI+IoT (人工智慧+物聯網) 為主軸來討論臺灣 IoT業界的發展契機。

IoT產業的大餅

根據估計,在2025年全球互聯的IoT裝置總數量將超過260億, 經濟影響亦可能達到美金4至75兆之多(注:此類估計甚多,各家數目也多有差異,不過基本上都對前景作了極樂觀的預測)。目前各大企業已磨拳擦掌紛紛投入此戰場,可以想見競爭將是十分激烈。而在這塊沃土裏,國内業界面將會面臨什麽樣的難點呢?

  1. 傳統硬體業競爭激烈,收益受到擠壓,盈利不易。
  2. 全球各大軟體和互聯網公司挾其龐大的財經與科技優勢大力投入IoT界,臺灣業界難以正面競爭。
  3. 高度連綫物聯網的成形是未來的趨勢,IoT裝置除了需智能化之外也需要能密切的和物聯網上的其他裝置整合。因此IoT業競爭的主導權大多決定于軟體系統,而非硬體裝置。臺灣公司多以硬體代工起家,做這類智能化及整合并非臺灣業界的强點。
  4. 許多中小型企業無足夠能力自行開發產品所需的先進軟體系統,更難獨立開發大型的物聯網平臺。同時還得面對系統容易過時,IoT標準協議急速演變,不易跟進的難題。
  5. 國外開發的智能IoT平臺固然不少,但是上手不易,費用不菲,其功能也不盡符合國内業者所需。更困難的是在過份依附外界IoT 平臺的情況下,會令國内產業難以得到市場的主導權。

資料源: <a href='https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2016/11/27/roundup-of-internet-of-things-forecasts-and-market-estimates-2016/#2bbbc40f292d' target='_blank'>Forbes-IHS</a>

臺灣IoT業界面對如此險峻的環境,如何在有限的資源下創造新契機呢?以下是我的粗淺建議。

策略之一: 臺灣業界合作建立一個共用的IoT整合平臺

在物聯網勝出的重點不在“物”的部分,而是在“聯”的部分。也就是說誰能把來自各廠商製造的“物”加以智能化的整合,讓他們能相互溝通一起運作的話,誰就能夠掌握這個大餅。目前臺灣已有不少促進業界交流的聯盟,平臺,標準,或協會,這都是值得喝彩的事,但是在此之外我們還迫切需要一個能夠在功能上具體整合各家產品于同一系統下的軟體平臺。

要開發上述IoT軟體平臺的最大難點並不在技術方面,而在於如何讓衆多廠商都願意參與研發並採用同一平臺。以下試著解釋臺灣業界爲何必須合作,並列舉一些具體可行的原則及方法。

首先,業界須成立獨立的財團法人或基金會,以此共同創造一個跨產業跨公司的共用智能軟體平臺。這個平臺的目的是要聚集眾力研發具有整合功能的基礎軟體系統,讓業界各自開發的IoT裝置或系統能夠跨界互動,並能在其上輕易叠加智慧功能,以提供高效的開發及行銷途徑。

許多人或許會問,目前國外已有很多 IoT 平臺,為何我們仍需費時費力再創一個?個人意見如下:

  • IoT的主導權在於IoT整合平臺而不在於終端的硬體裝置。若無一個臺灣IoT產業能夠掌控,並能整合多方IoT裝置的軟體平臺,則臺灣的IoT產業將難以突破現狀。而大部分的臺灣IoT業者沒有足夠資源獨力開發高品質的整合平臺,或有,也只能占據邊緣市場, 難以達到在國際市場具有競爭力的臨界質量。唯有業界合力開發出切合臺灣產業需求的共用智能軟體平臺,成形後再向外界推廣,才是比較可行的方案。
  • 有人以爲使用市面上現有的其他IoT平臺即可,但事實上要與這些平臺達成相容需要投入相當工作量,而這些平臺消長變化率極大,常常需要更新或替換,追隨不易。自行開發的共有平臺不但可以確實掌握主導權,而且可以提供業界單一的整合界面,以簡化開發IoT產品時所需的時間與資源。
  • IoT界仍在快速演變中,各類科技也日日出新,業者可以透過這個平臺輕易的與外界最先進的技術接軌。同時,由於全球性的IoT標準通訊和安全協議尚需時日才能達到成熟階段(而且有可能仍將繼續分歧),我們可不必荒廢苦等,在此之前即可經由此一平臺定義合理的緩衝界面,讓臺灣的業界一方面可以全速進行產發,另一方面也能借此和未來的標準協議匹配,以減少對臺灣IoT業界的羈絆與衝擊。
  • 透過此平臺可以提供新的創業管道。例如:創業者可以為此平臺開發各種智能模塊以提供IoT硬體業者使用,或透過本平臺收集到大量數據,讓創業者發展商用數據分析(business analytics)軟體,提供數據驅動資訊等。這樣的平臺亦可以促進系統類IoT產業,如智慧城市,智慧家居等系統的發展。
  • 本平臺可以為學術界提供開發的界面或其他技術協助,所以能將產業需要的新技術從學界導入平臺供業界共享,以形成高效的技術轉移管道。借此成為和學術界密切合作的橋樑。

因此,唯有合力開發一個量身訂做的共用軟體平臺,才能在現有硬體業的强大優勢上增加業界迫切需要的智慧軟體及整合功能,來提高臺灣IoT產業的競爭力。

開發此一IoT平臺時必須注重下列事項:

  • 臺灣IoT產業對開發此一平臺必須有“共創共用”的共識,否則難以創造出能夠和其他世界級大公司抗衡的系統。在此我們須積極鼓勵各公司透過此平臺跨業合作,以達到最大涵蓋度來產生物聯之間相輔相乘的效果。如此不但可以大幅降低產業的部署門檻和開發費用,縮短產品的上市時間,並可以“聚沙成塔”的方式得到最大的市場佔有率。但如果會員廠商各行其是而造成協議及功能上的分歧,則此共享平臺的戰略意義將大幅減弱。
  • 開發這個平臺的目的不是為了與重量級的大公司直接競爭,而是爲了爭取IoT業的整合權及主導權,並善用有限資源,以減輕業界採用新科技的負擔。因此此平臺需與臺灣相關產業密切溝通合作,以發展出符合產業需求的特定功能。在平臺設計上應採用基於規則(rule-based)的水平架構(horizontal architecture),並在簡單易用的原則下,特別注重膠合力(glue)和高延展性(high scalability)的功能,做出易擴充而且可以無痛升級的架構,使大家都能輕易上手。必要時此平臺亦可和其他大型IoT平臺進行有限的整合,但切勿在深度功能上與其硬碰硬較勁。
  • 避免IoT業界各自開發平臺,造成市場的分裂。舉例來説,系統式的IoT產品(如智慧城市或智慧家居等)多需要一個IoT平臺的支持。如果各廠商都各自開發所需的IoT 系統,則會造成市場混亂,無法互相匹配,進而削弱臺灣業界對外的整體競爭力。
  • 避免各自獨立開發原可共用的 AI 模塊。由於近來AI 研究進展極快,新的算法(algorithm)通常在6-12個月就可能會過時,而將AI算法自論文研究發展到商用的階段需要投入相當可觀的人力和時間,並不是一般中小企業所能獨立支持的。我以爲透過這個平臺共同開發對業界普遍有用的共享式 AI 模塊,並讓各公司在其上依需要修改,是一個比較經濟實惠的互利做法。
  • 會員廠商在設計產品時就應考慮如何與其他IoT 裝置整合,盡力避免發展封閉式系統,否則將無法得到各個 IoT 裝置因互動而產生的相乘附加價值。
  • 善用互聯網和社群功能(如 g0v, github, 等)來進行全業界的交流和討論,以便高效的得到共識,並能迅速的推動合作研發。IoT 和 AI 都是演化極快的領域,合作步調的遲緩將使業界錯失先機。
策略之二:善用臺灣現有的硬體優勢, 透過AI科技達成產品的整合升級,並據此爭取IoT市場的主導權

近年來 IoT 多被和AI并提,為何?或有人單純的認為只加上AI就能增加物件的功能和產品價值,這固然是好處之一,但除此之外,AI在IoT的環境中其實具有更深刻的戰略意義。

在IoT環境裏的各個裝置并不是獨立的,而是需要透過雲端平臺和其他裝置互動。非智能的裝置(以簡單的webcam爲例)需要依賴中心平臺提供智慧功能(例如人臉的辨識),因此主控權多在於中心平臺。換句話說,用戶可以隨意將非智能的webcam替換掉,可是卻無法輕易的更換智能中心。但如果裝置本身即具有高度智能(例如一個可訓練,本身即據有辨識功能的webcam),它的附加功能(已受訓練,已與其他設置互動)則使它較不容易被取代,因此市場主控權便會轉移到裝置之上。再則,這類智能化的硬體裝置對中心雲端的運算壓力相對較小,因此較容易做大規模部署,也更容易佔有市場。

簡而言之,想要在IoT的領域勝出的話,AI是絕對必須深入投資的技術。只停留在製造非智能IoT裝置的廠商,未來的路只會愈趨難行。

策略之三: 在不取代個別品牌的原則下,以前述的IoT+AI 平臺為核心將平臺上的諸多產品結合為單一IoT品牌

也就是說,我們讓臺灣所出產的各種硬體裝置在同一系統裏彼此密切互動,因而產生出新的智慧功能與應用。透過這個平臺,業界可以共建一個整體的臺灣IoT品牌,爲本地業界提供更多商機,也可進一步與其他國際大型品牌抗衡。

舉例來説,假設這個平臺已經支持並能透過它來控制多種會員廠商的IoT家電裝置,如電燈,冷氣,電視,門鈴,等等。而這時另一個會員廠商推出一個可以辨識人臉的新智能webcam,則這個共同品牌將會有如下效應:

  • 用戶若已經擁有這平臺上的其他產品,則會有信心這個webcam可以輕易的和其他產品匹配互動(如,當webcam看到某特定人物時則能自動為其打開特定區域的電燈/冷氣/電視,等等)。
  • 用戶若對這平臺的其他產品有良好的使用經驗,則會傾向于購買能被這平臺所支持的webcam(或其他產品),以維持各裝置間的圓滑互動與運轉。
策略之四: 在產品設計過程中即併入有關大數據的考量,並透過平臺進行跨 IoT裝置的數據整合。

在 AI+IoT 領域下各個裝置的傳感,執行,甚至於裝置之間的互動記錄,都是具有高度價值的金礦數據。因此產商在進行 IoT 產品設計時即應深入考慮有關數據的收集,傳輸,共用,分析等各種功能。

為此,數據匹配也是必須認真探討的課題。如果來自不同廠商的IoT 裝置不能服從于同一個數據規範的話,那麽在進行大數據分析時便會遭到很大的障礙。上述提及的IoT共享平臺正可以為此提供一個合理的解決方案,讓各廠商在數據格式上達成共識。

這裏需要特別強調的是:大數據並不是可有可無的額外收益,而是此計劃裏不可或缺的重要環節。前面討論了 AI 對 IoT 界的戰略意義。而AI (人工智慧)的領域涵蓋甚廣,近年來進展最快也影響最深是其中的機器學習 (machine learning)技術,而且機器學習在 IoT領域的大幅應用也是必然的趨勢。要想能做好機器學習的應用,其使用的數據品質和數量便極其重要,也因此大數據的取得與整合會直接影響AI在IoT上的成效。

結語

臺灣的硬體產業一向有積極創新的精神與優良的技術基礎,但是在AI+IoT的時代卻面臨著由系統軟體和AI帶來的各種挑戰。目前全球AI的應用和研究多由頂級軟體和互聯網公司推動,而這部分卻是臺灣傳統硬體產業的弱點。新IoT時代的來臨,更需要硬體廠商迫切思考系統的智能化和整合化的問題。我認爲如果臺灣業界不能在此點上大力合作共求突破的話,臺灣IoT界的未來將令人非常憂心的。

其他鏈接
  1. 本文簡略版,發表于 2017-04-07 經濟日報,趨勢觀察/新IoT時代的整合戰略
  2. 個人收集有關人工智慧及IoT多媒體貼版
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