講者：施吉升(臺灣大學資訊工程系教授)
撰文/整理：科學人
2014年，臺積電董事長張忠謀在股東會上表示：“物聯網是下一個大事!”物聯網頓時成為熱門產業，但到底什么是物聯網?它跟大數據有何關系?
臺灣大學資訊工程系教授施吉升巧喻：“物聯網有三個主要的組件，剛好就是物、聯、網。”物是傳感器或制動器。傳感器的角色是搜集資料，例如：溫度計、雷達測速器;制動器則是能改變系統狀態的電子裝置，例如冷氣控制器。
聯是信息傳遞的網絡，傳感器可透過它把數據傳到他處，制動器也能透過它接收到不同的指令。網則是決策邏輯的網絡，透過從網絡搜集而來的感測數據進行決策判斷，再把判斷之后產生的指令送到制動器，這樣才會產生物聯網。網里面會有各種領域的專業智慧，是物聯網的核心。
物聯網能應用在哪些地方?較為人知的例子有智能電網、智能手表、智能家電等，但這些并非真正的物聯網。
物聯網的發展分成三個階段，施吉升進一步說明：第一階段是“聯網物”：東西能連上網，但只聯到服務商，物物不相連，例如智能手表。第二階段是“聯物網”：物能相聯成網，但網網不相連。例如：Apple watch能連到iPhone，但連不到Android手機。真正的“物聯網”必須物物相聯成網，而且合作無間。
物聯網跟你我的關系
物聯網要實際應用，可先在城市里布滿傳感器和制動器，搜集資料之后，送到云端做大數據的分析，之后產生決策和命令，再把這些結果傳回到對象上。
以空氣質量為例，臺灣地區目前有76個政府監測站，約2000個的民間監測站。環保單位的儀器需要高精準度、但費用也高，而且布點較少。民眾安裝的“空氣盒子”數量多，可以構成一個空氣質量的信息網絡，不但能提供實時的空氣質量，還能透露污染源來自何處。
不過使用這類物聯網有一大挑戰。一般民眾使用的傳感器價格低廉，但錯誤率也很高。施吉升指出，在做大數據分析時，必須剔除異常數據，這時就需要周邊信息、在地智能，這也是霧計算發揮專長的地方。
霧計算是指，透過傳感器搜集到的數據，先送到周邊的計算裝置(如手機、無線基地臺)做先期處理，再把處理過的數據送往云端，在云端上建立完整的知識模型。
在物聯網里面，云(計算)、霧(計算)，以及物，三者息息相關。物是指傳感器，負責“察言觀色”，搜集資料后送往霧計算，霧計算做過本地分析之后，再把數據送往云端做“趨勢分析”。云端建立知識模型之后，為了“洞燭先機”，會把模型往傳送到霧計算平臺，霧計算平臺就能利用模型的少量信息“見微知著”。
霧計算的應用之一是火警逃生系統。一般建筑的逃生指示都是固定方向，無法實時反應火場狀況。有廠商研發的動態逃生指引系統結合了傳感器和在地運算，能實時提供疏散導引。
物聯網也必須能自我修復、自我組織，跟周邊裝置互相合作，這才是有智能的物聯網。施吉升研究室研發的逃生指示器，就能相互溝通，實時而動態地顯示正確逃生方向。
未來的挑戰
在未來的更多應用上，我們也面臨許多挑戰。首先，如何實時處理具有更多信息的數據?(例如：如何判斷闖紅燈者是酒駕或是要趕赴醫院)。第二，如何在數據隱私和公眾利益之間取得平衡?(例如：誰擁有監視器的數據?)第三，如何確認機器間的指令不會被竄改?(例如：歹徒若偷放指令到火災系統，可能讓你家門戶大開。)
但物聯網、霧計算到云端大數據的應用趨勢，能提供的是察言觀色、趨勢分析、洞燭先機、見微知著等許多優點，這樣我們就能利用無所不在的智慧，擁有更好的生活質量，而實現這個美好愿景，還需要我們一起努力。
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