边缘AI持续升温 智慧联网趋势成形

物联网（IoT）无疑是近年来最重要的应用发展之一，它不仅让智慧家庭成为可能，同时也实现了智能制造的愿景。目前，它也正持续的深入我们的所有日常生活之中，帮包含智慧城市、智慧运输等，处处都有物联网的身影。

然而要实现物联网应用，IoT组件的使用就是不可或缺的一环。而当前市场上已存在多家的供货商，也提供多样化的IoT组件方案。本次所进行的「2021年IoT组件供货商品牌暨采购行为年度调查」，就是要找出哪几家供货商具备较佳的品牌识别，能够提供让开发者信任的产品；另一方面，在组件的采购上，具备哪些特性的组件才是开发者所需要的。

物联网迈向新战场
一开始先让我们来观察一下物联网的市场趋势。我们发现在2021年的物联网发展，物联网已经逐步进化成为智联网，并以AI赋能装置迈向自主化。在2021年，物联网以深度结合AI作为提升价值之主要核心，IoT定义也从Internet of Things演化为 Intelligence of Things，透过深度学习与计算机视觉等工具的附加，让IoT软硬件应用全面升级；在综合产业动态并考虑经济振兴与远程操作需求下，具体呈现于智能制造与智能医疗两大垂直应用领域。以制造端来看，非接触技术加速工业4.0的导入，在智能工厂追求韧性、弹性及效率下，AI致力使Cobot、无人机等边缘端装置具更高精度及检测能量，由自动化步入自主化。在医疗业方面，AI为数据加值于流程优化与场域延伸，以及更快的影像辨识以支持临床决策、乃至远程问诊与手术辅助，皆是AI医联网整合技术至智慧院所、远距医疗的重要发展指标。

根据TrendForce的调查研究指出，绿地、太空、元宇宙，将成为物联网2022年的三大主战场。正由于跟上了5G与半导体的这一波产业热潮，2022年物联网接近200亿台的连接设备，将持续以AI为基础，并取关键性（Critical）与永续性（Sustainability）为贯穿来年物联网产业的两大发展支柱，进而带出三个技术主战场，包括要求环境永续、脱碳生产的绿色IoT，着眼无远弗届、万物相连的太空IoT，以及聚焦数据演算、镜射现实的元宇宙IoT。

这些关键技术，各技术本身都可望成为产业大厂跨域布局的滩头堡，以及物联网产品服务的设计主轴。延伸此基础至终端应用面，2022年物联网将以更为稳定、实时、节能且预测之效益，赋能多元垂直领域；而市场主流的IoT应用中，预期将以智能城市的环境监控与防疫管理、智慧家庭的居家安全与沉浸娱乐、智能制造的虚实整合与数字仿真、以及智能医疗的远程服务与精准医学为四大核心领域，协助企业于后疫情时代转型再进化。

此外，这两年来随着疫情肆虐，全球企业无不加快数位转型步伐，大举拥抱物联网、5G、人工智能、边缘运算等科技，藉此建立更韧性的营运体质。然而，这也使得过去封闭的IT与OT环境将更为开放，让资安问题变得更为严峻；光是2021年上半年，IoT装置资安攻击事件就比去年同期大幅倍增。物联网安全威胁已不能等闲视之。

行动物联网时代的发展，手机硬件性能的提升，能够快速处理巨大容量的软件。随着AIoT时代的到来，传统大型软件已经不能满足IoT时代多设备互联的发展，特别是在智能汽车的发展上。快应用即点即用、服务直达的优势，顺应5G时代的发展，在高带宽、低延迟、实时处理等场景的需求下，能够提供实时化的服务和云端更新，对于开发者来讲更为便捷，也更能满足用户的需求。

改善物联网安全
而由于物联网的普及，使得联网安全也成为了值得关注的议题。Palo Alto Networks针对全球19个国家与地区的IT决策者进行物联网资安调查，结果显示，组织需要改变物联网安全，以保护企业网络免于家庭装置的攻击。根据2021年的调查，77％将物联网装置连接到组织网络的受访者表示，去年连接到企业网络的非商业装置有所增加。在今年的研究中，智慧灯泡、心率监测器、联机的运动装置、咖啡机、游戏机，甚至是宠物喂食器被发现在网络装置列表上也一点都不奇怪。

Palo Alto Networks台湾区总经理尤惠生表示，远距工作趋势的兴起，让出现在组织网络的非商业物联网装置大幅增加，这位组织带来了更多资安挑战与风险。IT决策者也认为组织需要改变物联网安全，以保护企业网络免于非商业装置的攻击。98%的台湾IT决策者表示在疫情期间的远距工作，导致组织的物联网资安事件数量增加。黑客了解仅仅透过一个小型物联网传感器就得以进入网络，发起如勒索软件的攻击。

值得注意的是，今年对全球有物联网装置连接至组织网络上的1,900名IT决策者进行的调查中，四分之三（75%）台湾受访者表示，物联网装置网络与主要装置和业务应用程序的网络（例如人力资源系统、电子邮件服务器、财务系统等）各自独立，另外目前有13%的受访企业遵循最佳实践，利用网络微切分（microsegmentation）将物联网装置保护于企业严格控制的安全区域，以隔离物联网装置并将它们与 IT 装置分开，以避免黑客在网络上横向移动。



图一 : 2021年IoT组件供货商品牌年度调查结果（制图：王岫晨）

IoT组件供货商品牌暨采购行为年度调查
在本次的物联网组件供货商品牌暨采购行为年度调查中，针对了主要的物联网组件供货商进行品牌喜好度的访查与问卷调查。所参与调查的厂商均是全球知名的半导体大厂，竞争可说是相当激烈。而调查结果也出炉，不出意外的，前三名是由知名的半导体大厂意法半导体（ST）、Microchip、德州仪器（TI）所抢下。

针对物联网市场，此次品牌票选居于首位的意法半导体认为，物联网开启了数十亿智能连接设备使用无处不在的互联网协议技术进行相互通联的潜力。物联网使几乎所有系统都能够利用互联网和云端运算生态系统，以进行创新并使各种对像变得更加智能和感知。互联网连接设备数量的成长是由高质量、高可靠的无线连接以及低成本低功耗嵌入式组件的广泛可用性推动的。虽然物联网设备有许多不同的外形，但它们都需要通用的功能构建区块，例如处理和安全、感测和驱动、连接、信号调节、保护、电源和能源管理。

也因此，需要高水平的创新才能提供满足市场中各种应用特定需求的解决方案。物联网市场发展的技术包括无处不在的嵌入式处理，如人工智能、有线和无线连接、安全和保护、创新电源技术、云和边缘计算以及大数据分析。在物联网市场30多年的持续投资和经验，使ST能够开发出一系列技术、产品和解决方案，为客户提供针对不同应用的定制解决方案。特别是针对要求苛刻的工业等级物联网应用，ST有能力为所有使用者提供解决方案。

品牌票选结果位居第二的Microchip，也积极发展智能、互联且安全的物联网设计，并提供整体系统解决方案。这些完整的方案简化了创新有线和无线系统的开发，让客户可以更快地投入生产并加速将产品上市，以转化成为实质的收入。Microchip的解决方案利用了一个生态系统，其中包括了智能处理器、经过认证的有线和无线连接，以及强大的安全性。此外，还透过即用型软件和工具、并与云端运算公司策略合作提供全面的协助，使客户从创意到云端连结的过程变得快速而轻松。

票选第三名的TI也拥有完整的物联网解决方案。从传感器到云端，TI透过完整解决方案来让客户准确感知、理解和传输智能化的物联网数据。从功率组件、传感器、连接组件、5G方案、人工智能和深度学习方面的进步，可帮助客户为任何应用创造物联网设计的下一步里程。TI的电路和设计工具以数十年的系统专业知识以及云端合作伙伴网络为后盾。能够解决客户在电源、性能和安全方面的挑战，并实现下一步目标，以加速进入市场。

至于其他品牌厂商，则是以些微票数居后，但仍各自拥有完整解决方案优势与特色。关于这次2021年IoT组件供货商品牌暨采购行为年度调查结果，请参考图一所示。

在这次的调查中，也同时进行了物联网组件采购行为调查。在采购行为的调查结果，发现客户在选择购买物联网组件的时候，最在乎的前三大关键要素分别是高整合度、支持服务，以及开发工具等。至于互连性能、升级兼容与无线技术等选择，则分别列于第四、五、六位。

智慧化联网新趋势
事实上，物联网解决方案的关键核心操作数件，多半都是采用Arm架构所打造。特别是在物联网逐渐导入了AI与机器学习之后，成为更新一代的智慧联网，赋予了新的能力，却也使得整体解决方案变得更为复杂。因此，我们也特别透过Arm的视角来解读物联网市场，以期能更全面地掌握物联网市场的发展趋势。

Arm应用工程总监徐达勇针对物联网的发展就发表看法指出，运算从云端转移至边缘端甚至是终端装置，一直是这几年产业的大趋势，而Edge AI及End-point AI也是近几年热议的话题。从产业开始对MCU-based的AI应用，或称嵌入式机器学习（Embedded ML）、或微型机器学习（TinyML）的研究，到客户端逐步采用，这些发展都相当值得关注。


TinyML被视为是一个快速发展的机器学习技术和应用领域，包括硬件、算法和应用软件，能够以极低的功耗（通常在mW范围及以下）执行设备上的传感器数据分析，藉以实现各种长时间运作的应用，并满足电池供电的设备需求，特别是物联网设备。现在市场需要的是，类似像在手机这类装置上，就能轻松进行的引擎异常侦测、语音助理，或脸部解锁支付。一旦这些工作要在终端装置上执行，牵涉到的是如何适当使用SoC的运算能力，并且与电力功耗取得完美的平衡。

面对智慧物联在接下来的发展状况，徐达勇表示，TinyML仍会是明年值得观察的重点。从硬件来看，包括像是MVE（M-profile Vector Extension）向量扩充方案，Compute-in-Memory（内存内运算）等技术的发展，将如何进一步提升机器学习效能；而在软件部分，则是如何让软件开发更加简单好用、更易于移植到不同环境中。尽管市场相当看好TinyML对智慧联网带来的帮助，但也可关注业界将如何突破TinyML 的限制：例如对于超低功耗的要求（1TB/sec from SRAM > 1W 16nm），成本要更低、内存使用更精简、同时还要维持更高效的运算能力。

客户采购需求

事实上，要满足客户的物联网组件采购，需求可说是五花八门，而解决方案供货商都必须要能一一满足这些需求。Arm AIoT方案资深经理黄晏祥针对这个议题指出，一般来说客户在选择智能联网组件时，会考虑的因素包括了以下：

●实时性与低延迟：在许多情况下，将数据发送回云端进行处理是不可行的。减少数据往返时间不仅可以提高响应时间，而且在工业制造等作业中，实时处理对安全和营运相当重要。同样的原则适用于车联网的场景。因此，在智慧联网的应用当中，可运用机器学习（ML），更快获得讯息，并以极低延迟的效率传递给人或机器。

●安全（Security）与隐私保护：当物联网装置被广泛的部署，而装置上又收集到如此多的信息，有些甚至机敏的数据，信息安全对于物联网从端到云整个过程都极为重要。企业在布署物联网时，对于遵从哪套标准也莫衷一是。因此，Arm便推动了PSA认证制度，提供业界一致的标准。

●低功耗及易于使用：TinyML在硬件方面需要解决对于极低功耗的要求，在软件上则需要满足易于使用与移植。

●规模化与经济效益：物联网最大的挑战之一即是碎片化。之前许多企业倾向采用专用的（proprietary）系统，造成物联网不易扩大规模（scale-up），导致经济效益不彰。目前Arm Project Centauri建立了开放标准架构，可以先就底层作业预作处理（如System Ready）、简化设计流程，物联网的相关开发者则可针对特定应用场景进行差异化的开发。同时，物联网相关应用可以更容易且更快的开发，更快的反应市场趋势并掌握商机，提高企业的投资报酬率。

结语
随着半导体技术快速提升，现在可说在物联网终端装置上，设计与部署真正智能的时机。具备感知环境能力的装置，能为其搜集到的数据与促成的服务，创造极大的价值。硬件与软件近来的发展，将为原本资源受限的终端装置平台的能力，促成大幅度的改变，并让开发人员结合终端装置真正的智能，打造出视觉、语音与震动的能力。

持续推动AIoT产业去破碎化的观念。传统上使用Driver或者tooling来限定客户，但是，当趋势来到软件定义（Software-define）的现在，想在某一个环节只使用自己专用的系统来形成对其他业者的进入障碍，已渐渐不可行。而是当有标准化平台与共通标准时，物联网生态系的业者才有机会掌握更多商机。