边缘计算优势这么多，工业物联网商机起飞？

"互连是物联网发展的基础，而当感测器收集的资料经分析、处理与过滤后则可进行监控或即时通知，这一类智慧应用预计将在今后大量出现。最后，随着人工智慧(AI)大量使用，整个物联网将可形成自主管理的系统，并由人员进行管理与控制任务，从而大量降低人力负担，例如无人驾驶车以及无人工厂等。"

同时，随着物联网的发展与普及、网路频宽持续受限以及物联网系统自治程度提升，张宇强调，"边缘运算"(Edge Computing)将是必然的发展趋势。

"并不是所有的资料都必须在后端进行处理，"张宇引用IDC的统计资料表示，2018年时约有40%的物联网资料需要在边缘储存、处理和分析。因为，"如果把资料传送到后端，需要更强大的网路基础架构作为支撑，同时还得不断因应资料增加而进行更新与升级，但并不是每一家厂商都有这样的规模或能力。因此，到了2018年，全球将会有50%的物联网网路将面临网路频宽限制。"

根据IDC的资料，2018年时约有40%的物联网资料需要在边缘储存、处理和分析

"为此，我们必须在边缘预先分析与处理资料，再将经过处理的重要资讯传至后端的骨干网路。"此外，由于工业与自动驾驶等必须实现低延迟的物联网应用对于即时性的要求较高，也需要在边缘进行即时运算分析。

物联网的发展突显了对于边缘运算的需求，也为业界带来新的发展机遇。然而，张宇指出，从标准化与实际的工程实现来看，边缘运算如今仍处于起步阶段，还有诸多问题尚待解决。

"各领域的发展不平衡，例如智慧交通已有成功案例，但生产制造领域大多尚未实现连网，因此边缘运算还有很长的路要走，同时也面对着安全、管理等挑战，包括边缘设备的身份认证以及所采集资料的安全储存与传送等。"

新商业模式--羊毛出在狗身上，猪来买单

为了克服这些挑战，张宇表示必须从标准化、创新技与商业模式三方面着手。"物联网生态必须围绕在一个共同标准下，不同的厂商各司其职，才能快速推动物联网进展。其次是现有技术还有待进一步突破，例如如何让感测器收集到真正对用户有价值的资料。第三则是建立新的商业模式。物联网采集的资讯经分析处理后最终必须能服务用户，为了体现资料的价值，打造创新的商业模式对于物联网与边缘运算的发展至关重要。"

IBM全球业务谘询服务企业转型顾问协理刘玉琦指出，资料在物联网时代扮演重要角色，由物件产生的资料为我们带来了价值，从研发、制造到物流、市场与销售到消费者体验，物联网不仅为企业本身降低了材料、营运、库存与维护等成本，同时也为其带来了新的业务模式，打造出新的产品、规格、功能与新的销售通道。

针对企业的内部营运，IBM透过PMQ实现即时的资料分析，为决策者提供封闭回路的服务。在设备资产的预测性维护上，透过预测性维护技术来监测设备、区分故障问题，更精确对设备进行管控、降低库存备料，减轻资金压力。IBM并以飞机引擎公司Pratt & Whitney透过物联网资料提升航空引擎安全性为例，说明其如何借助物联网与预测分析工具进行早期预警和故障检测，提高对于飞机引擎状况的掌握度达97%，适度降低了维修成本，同时也确保航班顺畅，以及节省飞机油料浪费。

而在对外的创新业务方面，物联网时代强调的是以网状结构颠覆传统的线性发展，以及第三方参与的重要性。刘玉琦强调，这就是所谓的"生态系统"。他并以 Nest与爱尔兰电力公司Electric Ireland的合作协议为例--电力公司与家庭签约2年即可免费到府安装Nest恒温器，透过感测器收集资讯传送至Nest进行分析后再传给电力公司，让电力公司除了为家庭带来电力外，也提供了有用的用电与省电等资讯。

"这就是IoT改变的创新商业模式--‘羊毛出在狗身上，猪来买单’"刘玉琦解释，本来由民众买单的Nest恒温器改由电力公司买单，而电力公司则藉此拥有了Nest用户的用电资料，Nest恒温器的价值正从硬体转移到资料上。

因此，他认为诸如台湾的许多电子制造业IT硬体厂商正占据更好的立足点，可望以物联网感测元件的制造为基础，强化资料分析的能力，跨入平台和服务层，进而掌握从单纯硬体业务走向创新的服务型商业模式之路。