圖片來源:flickr@Maurizio Pesce, CC BY 2.0

物聯網(Internet of Things, IoT)無疑是科技產業繼手機之後的下一巨波。手機連結人與人,物聯網連結人與物、物與物,有如佈下天羅地網,無所不包,網中每一個節點的動向都被觀測、控制,加上雲端的計算和儲存能力,一動一靜都被即時分析、採取對策,然後留下永久紀錄。這種未來智慧生活的願景,有人期待,有人憂心。期待的人看到商機,憂心的人看到另一些不同的挑戰。

張忠謀說物聯網是「下一樁大事」(The Next Big Thing),IDC估計2020年全球物聯網市場將高達71,000億美金(大約是2015年全球半導體市場的20倍),其中包括控制IC、感測器、軟件、穿戴式裝置、管理軟件等,無論大型企業或新創公司,可以說機會人人有份。市場研究公司Gartner預估IoT裝置數量將從2015年的50億台快速成長到2020年的250億台,以地球人口來說,平均每一個人將擁有3個IoT裝置。

實現以上的遠景,以現在的新創速度,技術並不困難,人類社會是否能夠適應IoT 的時代,才是真正的瓶頸。

許多IoT裝置的設計出發點在於節省能源,2014年被谷歌以32億美金高價併購的Nest公司,是典型的這類IoT新創事業,它設計的智慧型室內恆溫器透過感測人在室內的活動來調節室內溫度,號稱可以節省20% 的能源帳單。谷歌大手筆的併購行動,相當於為IoT時代正式拉開了序幕。

據估計,全世界40%的能源用在商業辦公室和居家住宅,各種電器產品如空調、冰箱、燈光、都是能源的主要消耗者。不難想像,如果能設計出聰明的省電裝置,讓這些電器能及時反應環境的變化,應該可以節省下可觀的能源。

然而從歷史上觀察,能源效率高並不一定代表能源使用總量將會降低。從火把、油燈、煤氣燈、電燈到日光燈,能源效率增加不只一百倍,然而產生光源的能源使用量從來沒有降低,因為使用習慣改變。包括未來的LED光源,雖然比白熾燈節省75%能源,但是許多新的照明應用例如情境照明(AmbiScene)也應運而生,抵銷了LED的省電效果。


▲ 180年間人均能源使用量增加4倍

人類的能源使用數量幾千年來一直持穩,直到200年前才緩慢上升。由上圖顯示,從1820年至1920年的一百年間,人均能源消耗從每年200億焦耳增加到340億焦耳,上升1.7倍,但到西元2000年時,已經急遽爬升到800億焦耳,是180年前的整整4倍, 其中成長最為快速的時間為二次世界大戰戰後, 由於經濟發展,個人生活水準提高,汽車成為主要代步工具,各種家電逐漸進入廚房、客廳、臥室,人均耗電量自然急速上升。

以手機為例。2008年蘋果推出iPhone 3G時, 電池容量為1150mAh,iPhone 4S為1430 mAh, iPhone 5G 1570mAh,iPhone 6 則暴增為1810 mAh,幾乎每一代新產品,電池容量便會增加10-20%。這意味著使用者越來越依賴手機,花在手機的時間日益增加。2014年有一項統計資料顯示,現代人每天花費1.5小時在手機上,相當於一年23小時,而大學生的比例更高,可以想見這個數字未來只會增加,不會減少。

然而一個人一天的時間終究是個固定值,手機再好用、再有吸引力,眼睛瞪在螢幕上的時間終有上限,何況此長彼消,看手機的時間增加,看電視的時間自然下降(2014年是一個分水嶺,美國人使用移動裝置的時間已經超過看電視),因此從能源消耗的角度來說,人與人、人與機的連結時間和能源消耗必然有一個上限。

機與機的聯繫則不然,跟人類多工、跳躍式的使用方式不同,它們能專心一致,全天候忠實地執行被交代的任務。就以穿戴式裝置最普遍的計步器功能來說,它必須全天候24小時待命,累積使用者的抬腿跨步,雖然消耗能源不大,但水滴石穿,累積的效果也十分可觀。加上一個人可以配備許多IoT裝置,從個人生理監控的穿戴裝置,如心跳、體溫、EKG等,到各種物對物的溝通, 如氣溫、壓力、氣體成分、流量、遠距感測裝置等工業應用,都處於終年待命、週末無休的執勤狀態。

這些紀錄下來的資料全部儲存在各種公有雲或私有雲上,也都需要電源維持,據說美國IT產品加數據中心(data center)的用電量已經佔據用電總量的10%,如果按市調公司的預測,未來數據資料量每年將以50%的速度成長, 如果IoT裝置節約能源的效果不彰,2020年時,各種IT產品有可能佔總用電的1/3,這是何等驚人的比例,如果成真,人均能源用量不免繼續增加。

因此電源管理將是IoT產業發展最重要的課題之一,其中包括, 

● 感測器、控制IC必需採用最先進的製造技術,使用最少的電源。

● 用最大膽、具突破性的設計降低IoT裝置的耗電量。一個例子是最近得到小米機投資4千萬美金的Misfit,它所設計的穿戴裝置可以6個月不需充電。

● IoT收集的大量資料如果沒有人工智慧或機器學習(machine learning),根本無法有效分析,及早預警。而程式設計的好壞,對能源的使用量可能是天壤之別。

● 優秀的IoT裝置以及軟體如果能夠在整個電網中找到耗電的死角,便有機會積極主動,節省下可觀的電源消耗。

IoT雖然充滿遠景,但如果按照歷史軌跡,這個新的科技潮流可能會使得地球人均能源用量持續上升,果真如此,這會是物聯網趨勢的一項巨大的隱形社會成本。想要扭轉這個趨勢,恐怕要對於耗電量這個因素,給予特殊的關注。

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矽谷 Acorn Pacific Ventures 創投基金共同創辦人。職場生涯中一半台灣,一半矽谷,一半企業,一半創投。因創投業務廣泛接觸三江五湖能人志士,近距離觀察產業更迭,深刻感受到名與實,見與識,知與行的差距,無論創業或人生,真正成功的人都能縮短其中的差距。 著有《小國大想像》臉書專頁)及《錫蘭式的邂逅》二書。

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