2014年4月30日

探討 IOT 物聯網 - 05 使用者體驗

  穿戴式裝置過去用在特種部隊和工業上,在一般生活上畢竟還是剛開始,健康監控裝置除非很必要不然其實很少人會喜歡整天戴在身上。例如說,

  • 心跳血壓類的,大家想想哪一種人需要整天戴在身上?嗯,沒錯,就是快要掛掉的人。
  • 體溫計,誰最好整天帶著? 對,就是想要生Baby的女性,需要完整準確的基礎體溫預測排卵期。
  • 在房屋裡面安裝一些偵測器,身上帶著跌倒偵測的,哪種人需要?你應該猜到了,獨居老人。
  • 谷歌眼鏡呢?...工程師、科學家、還有那些欠扁的人嗎?新聞說有人帶谷歌眼鏡進夜店,被揍出來。
  • GoPro 穿戴式攝影機?也許要自己錄教學影片的蠻適合的,因為自己一個人兩隻手,其實很有限,用第一人角度自動拍攝,不差是一個好方法。
  • 智慧型手錶?... 手機放包包的人也許很需要,比較不會漏接電話,另外一種可能是不嫌充電很煩的人吧!
  穿戴式裝置連結到智慧型手機,在連結到雲端與服務回饋,可以變成一個回饋系統,現在很發散但也許過幾年後,會收斂到一個很有用能滿足特定族群的功能。但這都需要反反覆覆的探討使用者的經驗 (User Experience) 回饋,然後反覆修正改良,就像藝術雕刻一樣,切了雛型反覆從不同角度觀察體會,同時精雕細琢才能成就完美作品。這種以設計思維方法 (Design Thinking Methodology) 所開發出的產品系統,才有機會大幅改善人們生活或是創造出跳耀式的利潤。


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2014年4月29日

探討 IOT 物聯網 - 04 回饋系統

   個人健康相關的應用也隨著智慧型手機的普及而興起,其中低功率藍芽 v4.0 的成熟化也許是一個引爆點。 平常休息測量一下心跳,運動中量測心跳、運動後量測心跳,整個過程以運動生理學的論點,至少可以讓我們可以知道自己的運動強度,避免運動時進入無氧區而缺氧導致暈眩甚至休克。

  運動時心跳量測的方式,過去比較準確的是帶著心跳帶,通常待在胸圍下方,心跳帶偵測心臟跳動產生的電壓差,來計算每分鐘的心跳頻率。在戶外運動應用,通常使用ANT+的無線通訊規格,一年下來心跳帶只需更換一次硬幣大小的水銀電池。動態資料則傳輸到支援ANT+的手錶或自行車錶,這些錶通常具有GPS功能,透過記錄運動軌跡、高度變化心跳,電腦就可以計算分析運動速度、消耗熱量、運動強度等資訊。


  一般智慧型手機大部分不支援ANT+,而是支援藍芽通訊,也因此具備藍芽的心跳帶、手錶、各類感測器就漸漸蓬勃發展。搭配上智慧型手機的好處是,今天我們在運動時,資料可以透過 3G 同步即時傳輸分享到親友端,當我們參加環花東自行車賽時,親友就在網路的另一端看到賽事情況,知道你在哪一段路上、車速多少、轉速多少、心跳多快等。如果你有教練的話,這學習效率就會變得很高。同樣的概念,就有睡眠觀測、血壓量測、血糖量測、體酯體重、體溫等各式的生理資訊,搭配醫療健康服務,家庭醫師就可以很了解。而長期下來的資料累積,儲存在服務端或雲端,則可以分析出區域健康資訊,這收集到的資料集合也就屬於俗稱  Big Data 的一種。

  我特別把關鍵字用藍色點出來,不管個人健康物聯網如何收集資料、過濾資料,這些資料都會牽扯到各個專業領域的分析輔助與服務,有了智慧型手錶一個好的 Input 基礎資料之後,是不是得要有一個回饋修正,才會達到真正的效益呢?這個回饋修正可能是醫師給的藥方、慢跑教練給的課程、建議的新跑步鞋、亦或是健康管理師建議換的新床墊。也就是說,IOT 的成功必須是一個完整的回饋控制系統 (close loop feedback control system)

  話說最近的穿戴式裝置 (Wearable Device) 還是很烏龍,譬如晚上睡覺時,智慧型手錶在觀察睡眠,手機放客廳收到一些訊息,手錶就震得不停;主人在熟睡,手錶快沒電了也在那邊震得不停,本來睡眠品質95%,被這樣兩三震隔天一看,變成70%,過兩天就想把這玩意給丟掉,也不要拍賣以免害到別人。


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2014年4月24日

探討 IOT 物聯網 - 03 開放資料

  1990's 年代初期,美國國防部的DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency) 開始資助 UCLA 一項名為 Smartdust 的研究計畫。這項計畫就是在開發無線感測網路 (Wireless Sensor Network) 的相關技術,包括為小型感測器、 MEMS技術、低功率無線網路技術、Mesh網路、TinyOS,與感測器融合與整合,和資訊描述與整合技術等。 在軍事上面的應用,若軍隊要去登陸一個區域,先由飛機從高空撒下一批微型感測器,這些感測器到了地面,開始偵測地形地物、並且互相連結成一個 Mesh網路。我方地面人員或是偵察機一接近,即可收到整片網路收集到的資訊。這種微形感測器也許可以做到一個一塊錢,那撒下一萬個,也許就可以覆蓋 3-5平方公里的區域。

  這種概念也是 IOT,如果我們把這種無線感測網路的概念,放在國土監控應用上,那麼國人就可以隨時查看地理資訊,而且是即時的。今天突然地震,我們剛好在看房子,就可以打開手機APP看一下,到底這種地震對我們正在看的地點影響多大,同時可以查看看這個地點的土地量測探勘結果,是不是斷層帶、順向坡之類的,以免踩到地雷。

  同樣的基礎概念,應用到天氣觀測,中央氣象台提供的開放資料平台  http://opendata.cwb.gov.tw/,透過 web API 可以讓我們查到天氣預報、地震海嘯等。 也可以應用在全球,比台灣早開放的有美國政府的Open Data (data.gov)、英國政府的 data.gov.uk 等,有需要的話,用一下搜尋引擎應該可以找得到你要的資料服務。




2014年4月23日

探討 IOT 物聯網 - 02 估算與資料融合

  今天,有很多APP可以讓我們隨時隨地看到台北市的交通狀態,上班族除了固定上班路線外,早上起床手機打開看一下路況,自己也就能決定今天要搭甚麼交通工具、甚麼時間出發可以準時上班。對APP開發者而言,他們就是透過 Data.Taipei臺北市政府公開資料平台http://data.taipei.gov.tw),提供 Web API,透過這組API,我們可以查詢到路況、公車、停車位、和U-Bike...等即時資訊,其中公車動態資訊就包含路線、去返程、預估抵達時間,每三十秒更新一次。對應的程式可以讀取XML,判斷資料後,套在地圖上,或是以簡單的視覺呈現在使用者介面上。



 如果是把這個功能放在家裡的鬧鐘裡,也許可以自動微調整鬧鐘時間,例如今天路況特別多,"估算" 車程耗時長,那鬧鐘就提前十分鐘響,鬧鈴音樂撥放後,語音合成講一下路況資訊。那主人就可以很清楚了解狀況。

  那麼交通資訊怎麼自動上傳到公開資料平台呢?
  如果幾年前的話,也許需要派駐人員在路邊屬車流量,定期回報。而現在有太多方法可以 "估算" 了,例如:
  • 微波雷達車輛偵測器,架設在路口制高點,利用都卜勒原理,可以同時監控各個方位的車流方向和數量。
  • 感應線圈,埋在馬路上,線圈通電基本上有一個電感量,汽車通過時,電感值產生變化,即可判斷車流量,那如果埋兩個連續的線圈,就可以估計車速。
  • 影像監視,在馬路架設攝影機,藉由電腦視覺,辨識車輛數目與移動方向和速度。
  • 高速公路上的ETC,用RFID的方式辨識汽車經過量,兩個ETC判讀點之間可以很準確算出特定汽車的平均速度。
  • GPS 追蹤,公車上架設GPS,透過3G網路定期回報座標,後台即可算出其速度,再估算路況。
  • 民眾的智慧型手機,回報GPS方位到Google Map,後臺可以估算整體路況,並在Google Map上顯現。 
台北市交通控制中心的車輛監測器

  這邊出現很多 "估算"字眼 ,英文叫 Estimation,因為每一種感測器Sensor,都會有誤差,通常沒辦法達到百分之一百的準確度,所以只能估算。要達到很準確的估算其實是不容易的,這中間需要有感測器的數學模型、演算法推導、與實際修正等資料融合技術,沒有溝通的話很容易造成使用者的誤解,這也就是大家在台灣ETC的案例中,看到的缺陷。


2014年4月22日

探討 IOT 物聯網 - 01 演進

  猶記得2002年左右,我們一群同事,到CMU大學取經,學了一套叫做普及運算 (Pervasive Computing) 的架構回來。當時一個簡單的案例是室內定位,例如在一個大型辦公室園區,你的合作團隊成員在哪邊,設備儀器在哪邊,是不是有人在使用,其他各式各樣的資源的使用情況等,都可以隨時在自己的電腦一目了然。那時候有一次演講,我隨口說了一個牙刷的情境,早晨你起來要刷牙時,牙刷會講一個笑話給你聽,讓你刷得特別開心。後來又弄一個魔鏡的專利,約會前只要看著魔鏡,可以看到各式化妝手法後的臉孔和衣著。過幾個月後,我又提了一個計劃,叫做無所不在的影像,就是每個重要地點廣設無線攝影機,然後有個中央控制的機制,需用到的人可以去查詢,所以我們就可以隨時看到北海岸的風浪、看到東北角的日出、看到山上的櫻花、信義路的車陣、甚至太陽花現場的演講。

  那一段時間,很多的想法蜂擁而至,但並不受到太多關注,產業大部分都在為智慧型手機的大市場而做準備。離開那個工作前,我們實作了 Zigbee 完整通訊協定的程式碼,稱整個應用叫做無所不在的感測控制系統。

  這意思跟更早之前,剛開始個人電腦比較普遍的年代一樣,有人開始幻想電腦會統治世界,控制機器人來管理交通、生產、秩序等。有人幻想家裡冰箱、電視、洗衣機、門窗等,都可以透過電腦控制,自動服務它們的主人。直到 Internet 互聯網出現,大家又開始幻想一次;行動網路出現又再度幻想一次;然後雲端運算和社群網路普及後,繼續幻想;但這一次,可能是來真的了 !! 因為:


  •   網路基礎建設趨於完善
  •   Open Data 廣度增加
  •   半導體技術讓運算速度大增、功耗和晶片微小化
  •   微機電技術促使各類感測器普及,準確度也提升
  •   智慧型手機普及