針對物聯網平台，特別是智慧家庭的情境為出發點，導入人工智慧的技術觀念，進一步剖析其應用情境。本文將探究人工智慧應用於物聯網平台裝置之研究，對於軟硬體架構的設計與建置進行分析，提出相關的開發經驗淺談以供參考，並呈現本研究的設計重點。
幾年前在電視上，有聽到一句廣告台詞「科技始終來自於人性」，當初聽到時，驚訝覺得科技所帶來的貢獻會是如此之美好嗎？但是，經過這幾年科技的突飛猛進，當初只是天馬行空的想法，如今已是隨手可得、處處可見的相關產品，有鑑於此，科技帶來了生活上的許多便利，印證了人類的潛能是無限的，而且其創新的思維，豐富了人們的生活習慣。
這幾年討論物聯網(Internet of Things, IoT)平台的議題十分熱門，也逐步開始融入到一般人的生活，創造出許多生活上的便利。然而，甜蜜的果實絕對是要付出耕耘的，因為「羅馬不是一天造成的」，探究物聯網技術的興起，絕非是唾手可得，就可以實現的美好成果。
從軟硬體結合、智慧雲端服務到大數據分析，在此之中，結合了多方的人才、知識與技術。其中，最重要的考量是通訊協定，但是並沒有相關正式的規範，也因如此，各大廠所開發的物聯網平台架構都不盡相同，現今唯有靠整合才是正確的道路。日前由微軟(Microsoft)、英特爾(Intel)等多家大廠所成立的開放互連基金會(Open Connectivity Foundation, OCF)組織，期望能整合各家廠商的物聯網平台裝置標準，進而將所有的物聯網裝置及應用得以互通。
除此之外，人工智慧(Artificial Intelligence, AI)是一項延續多年，且創新研究的題材，先前只會發生於電影科幻片的精采橋段，如今已可以呈現於大眾的面前，對於機器學習(Machine Learning)的研發成果，大家都有目共睹，其中，人工智慧最大的特色，其意涵就是感測器(Sensor)取代人體知覺，目前較新穎的聊天機器人(ChatterBot)結合了多元的感知模組設計，雖然其自然語言的對話技術尚須要修正，但是其應用已經已獲得大眾的共鳴。
本文將探究人工智慧應用於物聯網平台裝置之研究，對於軟硬體架構的設計與建置進行分析，提出相關的開發經驗淺談以供參考，並呈現本研究的設計重點。針對物聯網平台，這裡以智慧家庭的情境為出發點，導入人工智慧的技術觀念，進一步剖析其應用情境。
由電燈/插座入手 打造智慧裝置平台
綜觀物聯網平台裝置與種類，其涵蓋的範圍相當龐大，從智慧家庭到智慧城市，其中包含硬體裝置和軟體平台的建置，硬體部分包含智慧裝置與物聯網閘道器(Gateway)的開發，軟體平台則包含人機介面開發與後台伺服器的建置。 除此之外，就日常家庭生活中，一般人較常會使用到電燈與插座設備，且實用性較普遍的原因，因此將以智慧家庭中最可能使用的智慧電燈與智慧插座，配合物聯網閘道器的設計重點，做為智慧裝置研究的分享，以下分為智慧裝置開發和物聯網智慧閘道器開發兩個主題做細部說明。
智慧裝置開發
智慧裝置開發的內容包含模組功能分析、硬體架構設計和傳輸協定規劃，若以系統功能的需求，其包含傳輸介面、數據資料讀取、感測器與致動器(Actuator)設計等等；在硬體架構的設計上，則須考慮所使用的微控制器(MCU)規格、傳輸模組、特殊電力統計分析模組和電源連接方式等等；而在傳輸介面規劃方面，則包含有線或無線傳輸方式，以及所使用的通訊協定等等。
本研究為求開發及驗證上順利進行，故使用市場上較為普遍的相關模組，而在微控制器的選擇上，因為用於電燈或插座上，所以必須使用較小的封裝尺寸，而智慧電燈與智慧插座的硬體設計，著重電量監控，須注意電壓輸入及輸出的範圍和額定電流，尤其是交流電源，有觸電的危險，實驗時必須相當小心。在電量監控設計部分，須包含的檢測項目有電壓、電流、功率、頻率以及累計電能，並要有方式可以讀取資料。
傳輸介面上，使用較常用於物聯網裝置的ZigBee 802.15.4通訊協定，因為ZigBee介面支援短距離及低功耗的無線通訊協定標準，重點是支援多節點的網路拓撲，且對於機器對機器(Machine to Machine, M2M)的技術有一定的發展技術。圖1為本次研究的硬體系統架構圖，其各模組與裝置的功能說明可參閱表1。
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| 圖1 智慧電燈系統架構圖 |
由圖1所示可以發現智慧電燈系統的硬體架構，須注意所有模組的功能，包含電子零組件的電器特性與電路設計方式。其中，以微控制器的功能最為重要，須配合韌體程式的開發撰寫，並依據相關的開發套件或技術文件，開發其驅動程式與相關演算法。
在圖2中，表示其微控制器韌體的開發流程圖，透過接收資料的判斷過程之結果，進而分析與處理事件的發生。在圖3中，由箭頭方向表示，其呈現智慧電燈的實際動作情形，而圖4也呈現出智慧插座的實際動作情形。
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| 圖2 智慧電燈韌體流程圖 |
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| 圖3 智慧電燈硬體實作平台 |
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| 圖4 智慧插座硬體實作平台 |
物聯網智慧閘道器開發
在物聯網閘道器的開發上，其功能須提供智慧裝置之服務，並結合後台伺服器管理系統。一般而言，有內網與外網的區分，以閘道器為分水嶺，內網為感測設備與受控設備居多，外網為網際網路的傳輸設備。
市面上許多的智慧閘道器產品之設計，結合了機上盒(Set-Top Box, STB)或行動平板裝置的功能，在智慧家庭中，占有重要的地位。在實際應用上，若以有線電視業者為例，配合政府所提倡的數位匯流發展計畫，在各用戶端都須搭配數位機上盒，若以此方式導入安全監控、醫療照護和訊息推播的功能，在智慧家庭中，可提供嶄新的數位服務，亦可與智慧裝置製造業者，共同推廣物聯網平台服務，創造多贏的商業模式。
而物聯網閘道器的設計上，系統處理器的選擇，取決於是否須提供高效能的運算能力，或是只將資料上傳於雲端做運算與分析，本研究使用ARM-based系統單晶片(System on Chip, SoC)，其效能足以應付目前的閘道器之運算，重點是其擴充性要可以支援物聯網閘道器的通訊功能，如本研究的智慧電燈和智慧插座，均可透過Zigbee的通訊協定與物聯網閘道器進行資料命令溝通，而使用者能夠透過智慧型行動裝置與物聯網閘道器互聯。
當然，通訊介面並不局限於Zigbee，也需要多方支援，有線裝置包含乙太網路(Ethernet)、RS485等等；無線裝置包含無線區域網路(Wi-Fi)、藍牙(Bluetooth)等等；其硬體的基本架構如圖5所示，而功能說明可參閱表2。
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| 圖5 物聯網智慧閘道器硬體架構 |
在物聯網閘道器的應用設計上，須要整合眾多的智慧裝置，並將其訊息資料存放於後台伺服器，提供有效率的管理，且可以使用遠端監控系統，透過影音串流技術，能夠讓遠端的有線或無線裝置監控其內容，以上述的智慧電燈與智慧插座的裝置而言，可以遠端透過閘道器來開啟電燈或家電，達到智慧聯網的概念，其基礎的架構上，包含後台伺服器的布建與規劃，圖6說明閘道器與後台伺服器之運作，透過後台伺服器的運作，可以實現便利智慧生活之目的。
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| 圖6 後台伺服器之運作架構 |
在圖6中，行動平板裝置與機上盒的裝置也可以稱為物聯網閘道器，閘道器如何與用戶端的行動手持裝置溝通，最主要的核心是訊息命令伺服器，其掌控了配置、發送及轉發的功能，透過完整的伺服器網路架構，落實到每一個終端設備，包含訊息的傳輸，用戶端可透過行動裝置或通訊設備，得到即時的訊息，也可以通知物聯網閘道器運作，實現遠端監控的智慧生活。
藉助人工智慧演算法 加速影像/語音辨識開發
透過人工智慧的影像辨識技術(圖7)與語音辨識技術(圖8)之成熟演算法，逐漸導入到物聯網平台的創新應用上，已是目前市場的趨勢，也帶來許多的生活便利性與商業價值，可以擴及智慧家庭、智慧交通、智慧城市的應用上，甚至延伸到車聯網，透過感知設備的進步與開發，取代了許多人類的感知。
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| 圖7 影像辨識技術架構 |
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| 圖8 語音辨識技術架構 |
而人工智慧也包含機器學習和深度學習(Deep Learning)，從被動判別的一個命令一個動作的較呆板運作方式，到主動訓練學習，透過相關的演算法推論技術，提供較接近人機互動的世界。
其中，透過影像辨識的技術，由影像擷取、處理和偵測，可以辨識許多的特徵值(Eigenvalue)或特徵向量(Eigenvector)，若導入深度學習更可以經過大量的訓練過程與推論，結合大數據的運算技術，能夠提供更多的服務與應用。 除此之外，語音辨識也是一項可以應用的重點，而不是只用於聲音轉文字或聲音轉命令的技術，透過自然語言理解(Natural Language Understanding, NLU)的深度學習，不管是一問一答的對話系統，甚至是多問多答的互動智慧語音助理，也已經不再是遙不可及的目標，透過人工智慧的相關研發技術，更能夠拓展到對話機器人的領域，取代較為繁複的人工作業，也帶來許多的生活樂趣。
解析實際應用情境 體驗智慧家庭優勢
在應用情境上，若以智慧家庭為出發點，節能、自動化控制、安全監控、舒適便利，都是智慧的一環，智慧家庭當中，以人為本，透過智慧裝置的整合，與人工智慧技術，可以帶來許多的便利，以下本文將列舉相關的使用情境。
情境一、在節能的考量上，電費應該是家庭支出的重點，市面上已推出許多相關的智慧電表，其主要的功能是監控居家的電力使用狀況，配合相關的感測設備，例如監視器可以觀看居家人員的概況，環境溫度感測器偵測溫度，可以透過自動化空調系統調節環境溫度，雖然在節能上有相當的貢獻，但是其應用觀念都處於「被動」的智慧化。若導入人工智慧的主動學習技術，可以得知是何人位於家中，所習慣的房間溫度，透過推論可以更正確地調節室內溫度，以達到個人的舒適溫度。
情境二、居家安全也是智慧家庭的重要考量，而門禁系統涉及的層面就更廣，傳統的做法是使用鑰匙來開門，演進的過程如磁卡、磁扣、密碼辨識，但是這些裝置也有可能被變造，其安全機制的效果並不佳，也都環繞在被動的智慧化。若導入影像辨識與語音辨識技術的相關功能，並透過深度學習的訓練與推論技術，可以判斷出是否為家中成員。反觀，若不是家中成員，且意圖入侵室內者，透過後台警示機制可向警方報案，防範入侵者的竊盜行為。
搭人工智慧順風車 物聯網未來無限可能
對於本文的相關實作研究，物聯網結合人工智慧帶來的生活方式的改變與進步，呼應了「科技始終來自於人性」這句話，現在覺得不可能發生的事，並不代表以後不會實現，若物聯網平台裝置可以高度整合，並做到裝置隨插即用(Plug and Play, PnP)的彈性機制，搭配人工智慧的神經網路(Neural Network)的訓練與學習，得到更準確的推論技術，或許機器人取代人類的工作會越來越多。
這裡所探討的人工智慧技術應用於物聯網裝置之研究，雖然相關的產品已經有在市面上展出或販售，但是本文為了探究其相關技術，故以實作的方式進行開發與驗證，包含智慧裝置之微處理器的相關應用，如系統架構的規劃、功能模組的選用與韌體程式的撰寫。再來是物聯網閘道器之系統單晶片的應用，透過軟體開發套件(SDK)進行軟體開發，串接影像及語音的應用程式介面(API)進行功能上的驗證，在這些過程中，可以全方位的體認到有太多的知識須要學習。