莊欽龍、呂學士、陳良基

中心創立源起 
2010年7月的暑假，當大多數的學生都開始過著精彩的假期時，臺大電機系陳良基教授、呂學士教授、陳光禎教授、張耀文教授、資工系許永真教授與洪一平教授則時常聚在辦公室裡腦力激盪，思索著未來十年、二十年之後人類生活與發展的願景，以及達成這個願景所需要的前瞻科技。回顧過去十年，網際網路的興起，以及無線通訊技術的普及與精進，徹底地改變了人與人之間的距離、加速了知識的流通，並且扭轉了消費與整體經濟發展模式。幾位教授想像著，網際網路技術與無線通訊技術近十年的崛起，就能夠對人類發展引發這麼強烈的衝擊，如果將這項的技術應用在生活中的各項物件與機器，讓它們得以彼此相互聯結、自主協調與交換訊息，那麼世界上各種關乎人類永續發展的應用，例如節能減碳、智慧運輸、健康照護、糧食供應、防災防恐、智慧生活空間等，都可獲得巨大的改善！基於這樣對未來的願景，幾位教授思索著要實現未來網路世界所需要的關鍵技術，並籌劃著如何吸引國際首屈一指的大廠進入臺大這個研究重鎮，共同成立一個世界級的前瞻研究中心，作為先進技術與研究動能之間發揮加成效應的平台，激發出更多具有創新性的技術與服務，並建立一套全新的、未來的智慧型感知服務系統。經過許多位教授的投入與努力，幾個月後終於促成美商英特爾（Intel）公司、國立臺灣大學以及行政院國家科學委員會三方攜手共同合作，於2011年1月正式成立坐落於臺大校園內的「Intel-臺大創新研究中心」（Intel-NTU Connected Context Computing Center）。
近幾年來，「物聯網」（Internet-of-Things，IoT）以及「機器連機器」（Machine-to-Machine，M2M）通訊概念的興起，將過去習知的將人與人互相連結起來之網際網路，擴大發展為將「人與人」、「人與物」、「物與物」彼此連結、溝通和對話之技術。所謂萬物的範疇包含有一般家電產品、道路設備、交通車輛、公共設施等設備。這樣的超大量物件互連所形成的網路規模與複雜度，比起現有的網際網路而言更多上幾個數量級。因此在往後幾十年，學界研究人員和工業界將面對極為嚴重而待解的科學與技術上問題，且將繼網際網路後啟動另一波的資通訊科技的革命（如圖一參照）。有名的哈柏（Harbor）研究報告預測，「M2M將驅動人類商業歷史上最大的有機成長契機。」為了讓幾十幾百億的物件或機器能彼此互連，甚至在無需人類介入的情況下能彼此互動，人類將面對極為嚴峻的技術挑戰。因此，Intel-臺大創新研究中心首要任務，是探索並開發出符合未來IoT或M2M網路所需要的新世代軟、韌、硬體技術。但若單純地只是將萬物串連起來形成網路，「物與物」彼此的資訊交換行為仍是有限的、人為預設的、非自主性的。這些先天條件的限制，距離我們所謂的智慧生活的期待還有著非常大的距離。人類最寶貴的能力，就是可以透過學習、經驗累積，作為預測、判斷的知識。現在都是人們來操控機器，賦予他們這些智慧，如果機器也能自己具備這種能力，在運作中自動累積歷史資料，若有資料不足之處也可主動向其他機器取得必要訊息後，透過分析來預測要人們當下所需要的服務內容，真正的智慧生活才能算是即將來臨，也是Intel-臺大創新研究中心致力研究與發展的目標。

圖一、M2M將啟動另一波資通訊革命

為了達成「智慧生活」的願景，本中心提出「感測、連結、運算」為本，「智慧生活」為用的策略。電子元件可以掌握各種模式，根據諸多條件的情境（Context）加以判斷預測並進行反應，換言之，也就是擁有感測能力，再透過連結（Connected）網路上雲端進行運算（Computing），那麼就可以形成感測連結運算網（Connected Context Computing，CCC），這是未來10年科技發展的重大趨勢之一。在不久的將來，數百億個智慧感測器及裝置，都會自行連結、彼此互動，且不需要人為干預，這將大幅改變我們生活、工作、開車、唸書的方式，並改善人類生活，過去必須由人來決定的事情，改成機器來幫我們分勞解憂。從而，本中心將挑戰M2M相關的四大關鍵技術（Special Interest Group，SIG）：「綠能感測平臺」（SIGGSP，Green Sensing Platform）、「自主重組連結」（SIGARC，Autonomous Reconfigurable Connectivity）、「情境分析管理」（SIGCAM，Context Analysis and Management）以及「智慧感測應用」（SIGSSA，Smart Sensing and Applications）。透過各關鍵技術之間的合作，將萬億個元件互聯，能在感測元件、無線連結、自主管理及資訊分析方面有數量級以上的突破，並結合使用者經驗及服務科學，以創造出真正貼近人們需求與具有工業價值的新技術。
如上所述，在IoT、M2M網路平台上建置感測連結運算（CCC）技術，賦予生活中萬億物件自主管理與提供智慧生活服務，是本中心的技術目標。如圖二所示，在CCC提供智慧生活的時代裡，「綠能感測平臺」、「自主重組連結」、「情境分析管理」三大核心技術乃環環相扣，且以「智慧感測應用」為中心而圍繞並支撐之。「綠能感測平臺」之研究必須依「智慧感測應用」情境，設計出最省電且具永續性的感測平臺；自主重組連結之研究必須依「智慧感測應用」情境，找出善用頻寬的最有效率連結方式；情境分析管理之研究必須依「智慧感測應用」情境，分析現有局面並做出最佳推斷以因應下一刻的趨勢。此外，「綠能感測平臺」、「自主重組連結」與「情境分析管理」也彼此缺一不可。「綠能感測平臺」將所感測之資訊交予「自主重組連結」以利其將成千上萬個感測節點予與連結；「情境分析管理」則需要連結後的感測網資訊以進行運算。如此一來，四大研究群的群體合力就能自然地發揮出綜效（Synergy），以使感測連結運算網達到未卜先知、神通廣大的地步！

圖二、Synergy of 4 SIGs

應用願景 
我們認為，最能夠觸碰人們的心靈的科技技術，必定是與人們每天生活息息相關的事物。因此，我們挑選CCC能夠應用的範疇，是以「食」、「醫」、「住」、「行」四大面向為主軸，並且針對人們所關切的議題作為技術切入點。以下我們簡要說明，CCC技術在人們的日常生活中可以扮演的角色：
你是否曾經因為忘記設定鬧鐘而睡過頭呢？現在大家已經透過雲端管理行事曆，因此許多資訊也可以透過雲端資料分享的方式提供服務。我們以能夠透過IoT網路連線的智慧鬧鐘為例（如圖三所示），智慧鬧鐘可以根據個人每天的行程、歷史路況資料，以估計自家裡送小孩上課或上班的路程所需要的駕駛時間，自動設定鬧鐘振鈴的時間。這樣的資料收集、分析與估算所提供的智慧服務，不僅可以讓人們不會睡過頭，也不會因為起床後梳妝時間不足而狼狽地出門，讓每天的開始是愉悅、從容，也可以降低因匆促導致的意外發生機會。

圖三、雲端智慧行事曆與鬧鐘自動設定

行車GPS導航設備，在現在已經是非常普遍的一項設備，想要去什麼地方，儘管設定目的地地址或經緯度即可安排最佳的行車路徑。目前也有許多導航設備，可以接收夾帶在FM廣播訊號中的路況資料，提早安排可避開塞車的路段。未來的智慧行車系統，這些功能當然就會變成基本款。如圖四，未來行車電腦可整合小區域與遠距無線通訊技術，透過「車與車」（Vehicle-to-Vehicle，V2V）與「車與物」通訊技術，可讓車輛間交換最即時的行車路況資訊，並且定為車與車之間的相對位子。此外，整合遠距通訊技術，車輛亦可收到GPS、路邊設備、3G、4G網路資訊，讓人們駕車時亦可隨時保持與雲端之間的聯結，智慧服務不間斷。另外，未來的智慧行車系統的服務，也可微小化，整合至機車安全帽中，並且在透明面罩上提供機車騎士相關行車資訊，使智慧服務範圍更加無遠弗屆。

圖四、雲端智慧行車系統

身在臺灣的我們，道路因為大量行車顯得非常擁擠。所有的車輛都配備有車燈，未來我們可以將行車電腦所知的行車資訊透過車燈光通訊技術與其他前後車輛分享（如圖五），一來可快速獲知其他車輛的相對位置保持安全行車距離外，也可分析其他車輛傳來的軌跡資訊，發現周圍車輛是否有危險駕駛行為。也因為行車電腦瞭解周邊車輛的位置，也可主動跳出警示資訊，告知駕駛人閃避後方危險駕駛的建議，以保護自身的安全。此外，透過分散式影像傳輸系統，行車電腦可快速連結到身邊的家人，透過影音界面相互報平安。當然，危險駕駛的公共危險行為當然是不能被容忍的！每輛車的行車電腦在危險駕駛車輛通過後，就進行拍照採證並進行車牌辨識，並將車牌號碼與案發位置資訊即時透過IoT技術通報給警方，警車即可使用這樣的資訊展開圍捕，達成民眾與警方共同維護道路安全的目標。

圖五、智慧行車安全決策支援系統

開車的過程中，人們除了專注於駕駛與周遭路況外，行車電腦也可以透過方向盤上的微型感測設備，進行駕駛心電信號等生理資訊的量測。透過心電信號，我們可以發現許多潛在或不明顯的病灶，而這些資訊若可以透過車用電腦傳送到醫院內的遠距照護中心進行分析。分析的結果也可以即時地回傳至車輛的抬頭顯示器。最棒的地方是，若生理資訊信號經監測有疑似病灶時，雲端行事曆亦可自動地根據醫生看診的時間與人們的行程，自動安排可以前往複檢的時間，並將相關資訊送回醫院進行預約掛號。這種智慧服務對於簡化我們人們的生活有非常大的幫助，因為這樣的智慧服務將持續地存在與我們每天的生活中，人們也不會再因為湊不出空閒時間、遺忘，或是消極就醫，而讓身體的問題持續延宕而使病灶加重。


圖六、遠距醫療與照護系統

每次到超市前，人們都會用紙筆開始安排要採購的食品。未來的世界將有個妙管家，在我們前往超市時，不僅可以透過食材上的標籤獲取農產品的生產履歷，並且自動調出農藥殘留檢驗的結果外。人們也可以透過這樣服務，選擇今天晚上要做的菜色，去得所需的食譜外，也可以即時連結到超市內的冷凍櫃以及家中的冰箱，得知需要採買的食材種類與位置，將可讓人們的日常生活更加簡單愜意。


圖七、妙管家智慧服務系統

使用過資訊電子設備的人們一定知道，存在於我們周遭的許多電子產品與家電設備，內部都有韌體控制著他們的基本功能。然而，大多數的電子產品韌體無法隨意更新，既使可更新韌體的設備，絕大多數的人們也不知道如何進行這樣的步驟。未來，家中的電子設備將透過無線網路相互聯結，當有最新的韌體可用時，即會以簡單明瞭的訊息通知我們。而我們只需要按「YES」，智慧家庭中的各項設備接收到指令，就會自動地下載最新的韌體，並且在工作背景進行更新，人們完全不會感受到任何不便、不需要逐台設備進行更新，且馬上就可以享受最新的功能。

圖八、智慧家庭之韌體更新服務

身在電機領域的我們也都知道，其實許多電器在關機狀態時，其實是處於低耗電的節能待命模式。當我們外出時或睡覺時，這些電器設備雖然處於待機狀態，但仍持續消耗能源，而這樣的能源浪費並無法提升人們的生活品質，因此最好的方式就是把這些虛耗電力的設備電源切斷。然而，我們不可能在每天外出或睡覺時，都要巡視全家各項大小用電設備是否已經全部斷電，並把電源線全數拔除後，在下次要使用時再將電源線插回插座。最好的方式就是透過智慧家庭服務，當電腦發現人們已經準備就寢休息，就會自動地將不必要的電燈全數熄滅外，也會自動地幫我們巡視全家的各項用電設備，進行設備的斷電，並且自動地調整冷氣溫度。這樣的智慧生活服務將可在不影響人們的生活舒適度下，主動地幫助人們節能減碳，無時無刻為地球與環保盡一份心力。


圖九、智慧家庭在照顧居住舒適度下的節能功能

目前研究計劃重點 
本中心瞄準實現CCC網路的四大關鍵技術：「綠能感測平臺」、「自主重組連結」、「情境分析管理」以及「智慧感測應用」。這些技術在達成上述的應用願景的路途上，將扮演著非常重要的相輔相成的角色。以下兹對每一關鍵技術的內容作一扼要說明。

綠能感測平臺（SIGGSP）
感知連結運算網包括感知、連結、運算及應用等環節。在感知元件方面，首要之務是發展高效能、低功率、低成本的晶片及模組，且要能搭配綠色能源運用，開發出一套綠色感測平台。所以綠能感測平臺研究群將研究適用於高階感測網路之智慧型感測節點(而非昔知的灰塵節點)所需涉及的技術、設計、實現及最佳化議題。如圖十所示，習知的感測節點由四個部分所組成：處理單元(含處理器和簡單記憶體)、感測單元(含感測器和類比數位轉換器)、收發機單元(接收機與發射機)、及電力單元。為因應未來M2M需求，本研究群將把習知的感測節點更加智慧化，在處理單元將增設視訊處理與分析，在感測單元方面將把感測器與節點予以積體化，在收發機單元方面將開發極低耗能收發機、在電力單元方面將增加能量採集技術。具體而言，本主題可從以下五項研究展開：
● Coding and Analysis Subsystems of Distributed Video Sensors
● Energy Harvesting Techniques and Their Applications
● Low-Power Circuits for Intelligent Sensor Nodes
● Heterogeneous Sensor-on-chip in M2M Networks
● NOS: The Next Generation Operating System for M2M Node

圖十、綠能感測平臺(SIGGSP)研究主題

自主重組連結（SIGARC）
其次在連結通訊方面，未來的數百億的機器必須互相連結，而且必須立即連結，需要很大的頻寬量，因此必須發展出一套技術，讓機器可以自己找出空閒的頻帶（如圖十一所示）；此外，有些機器固定不動，但有些會慢慢移動、甚至高速行進，如何在快速移動的同時，還能完成連結，也是一大考驗。所以自主重組連結研究群的目標，如圖五所示，即在於開發使機器(車輛)到機器(車輛)之間的通訊，有效率且能自主連結之技術。具體言之，乃從以下六項研究展開：
● Cooperative Information Fusion and Inference (CIFI)
● Extend the Safety Shield: an Early Warning System for Vehicles
● Large Scale Machine-to-Machine Mobile Networking
● Flexible Spectrum Management for M2M Wireless Networks
● Self-organizing Energy Efficient M2M Communications (SEE-M2M)
● Autonomous Network Creation and Local Grouping in M2M Communications

圖十一、機器到機器之間的自主重組連結通訊：以車輛為例

情境分析管理（SIGCAM）
大量資料傳上雲端後，透過情境分析的能力，機器可以根據先前創造的條件與模式，進行預測然後採取行動，這裡需要強大的運算能力，才能做資料分析及創造情境模式，但保密安全及保障隱私的能力也需要跟著提升。因此情境分析管理研究群乃站在系統階層上，處理並分析萬物連結的情況下所產生的巨大資料量，同時也須解決跨通訊層時會遭遇到之極具關鍵性與挑戰性的問題，例如資訊管理與安全，如圖六所示。綜而言之，本主題可從以下四項研究展開：
● Modeling and Analysis of Large-Scale Heterogeneous Data
● Hydra: Low-cost Public-key Cryptography for M2M using Scalable Coprocessors
● A Self-Configurable M2M Management Middleware
● Distributed Anomaly Detection Systems for M2M Applications 

圖十二、萬物連結的情況下巨大資料量的處理分析與資訊管理及安全

智慧感測應用（SIGSSA）
有了感知、連結及運算這些核心技術外，還有一個很大的問題需要解決，那就是應用面。現在對資料的使用都是以人為主體，未來會以機器為主體，機器之間會自己傳遞，屆時資料型態是哪一種、與環境的互動會如何，目前都還不清楚，現在需要先行創造一些應用情境，看看智慧感知運算在未來的生活中會如何應用。在前述的應用願景中，我們已經鎖定「食」、「醫」、「住」、「行」四大面向為主軸，尋找可以提供智慧決策並幫助人們生活的技術，一來打動人心，另一方面也可與工業技術連結，真正達成產學雙贏的研究成果展現。例如交通方面，車輛若能引進電腦技術並搭配感測元件，那麼每部汽車彼此之間都可以互相溝通，知道對方座標及行車資訊，還可以進一步串成一個網路，在這樣的都會智慧運輸系統中，車禍和塞車發生率均可大量降低，行車安全及便利將可進入另一個境界。另外，居家若能裝設有許多能量感測點，透過情境感測運算，將可減少許多電力浪費。健康促進也是很好的應用，例如當我們透過感測元件設計出一套電子照護設備，它可以根據使用者不同條件，藉以判斷使用者可能快要摔倒，會發出警告或幫忙攙扶，畢竟每個人的走路姿勢及搖擺幅度都不同。系統亦可以根據病史、用藥紀錄、趨勢分析等情境加以判斷，會讓健康照護及遠距醫療更為容易；或者在車上駕駛座上裝上各種健康相關檢測器，一上車除了即可做健檢還可增進行車安全。另外可將各種感測器佈置於野外進行氣候環境的監測，形成防災、防洪、防土石流的預警機制；也可對於食物生產進行嚴密監控，保證食品安全及促進生產。智慧感測應用研究群將從應用面（如智慧交通系統、居家節能、行動醫療及環境監控）的角度來觀察未來M2M技術所引發的的挑戰，並進而著手解決之。具體言之，本研究群可分為以下四項研究主題：
● M2M Sensor Fusion for Adaptive Driver Warning Systems
● MCHESS: M2M based Context-aware Home Energy Saving System
● Development of a Remote Ecological Monitoring System
● M2M Application of Telehealth Using Automatic Electrocardiographic Analysis
System by Digital Signal Processing Methods

圖十三、四大應用主軸：智慧交通、居家節能、行動醫療及環境監控

商業模式探討（Entrepreneurship）
在進行新技術的研發與突破的過程中，我們絕對不能忘記這些技術必須貼近於人們與產業上的真實需求，也必須使這些新技術具有產業開發價值。因此，在這個研究群中，本中心也邀請管理學院的教授與學生們，針對本中心的各項創新技術與應用實例中，找尋俱有產業價值的研發方向。並且協助工程領域的研究人員開創新式技術背後所蘊藏的商業契機，從而研擬出可行的商業計劃書，以對人們與廠商皆具有利的情況下，引發產學合作的觸媒效應，真正地將新技術成功地推廣出去。商業模式探討可從下列研究主題展開：
● Facilitation of Technological Innovation and Entrepreneurship

未來展望
本中心整合了電機、電子、電信、資訊、生機、醫學、工工、管科等領域的優秀學者於一堂（參考圖十四），共同探索創新的想法並取得突破性的技術，並且以簡單有效（Simple）、安全無虞（Safe）與可擴張性（Scalability）等考量為起點，使得研究成果得以完美地整合為智慧聯網應用平台、快速地運用在各種設備中，並且全面地提供各種智慧生活與服務。從而本中心不僅追求於國際頂尖學術會議中發表關鍵論文，亦能很自然地對業界產生巨大影響。期望藉由如此卓越的表現，能與英特爾在臺灣建立起一個世界級有名的頂尖研究中心。

 

圖十四、中心的架構、組成、各SIG負責老師以及主要研究領域

 

莊欽龍，本校生物機電工程學工學博士及醫學工程學工學博士、現任Intel-NTU創新研究中心 博士後研究員。

呂學士，本校電機系1985年畢業，現任電機系及電子所教授。

陳良基，成功大學1979年畢業，現任電機系及電子所教授。