ARM近日公布一項由英國經(jīng)濟學(xué)人智庫(EconomistIntelligenceUnit，EIU)主辦，ARM贊助的全面性調(diào)查，調(diào)查主題為「物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)指數(shù)：一場正在加速的寧靜革命(TheInternetofThingsBusinessIndex:Aquietrevolutiongatherspace)」。調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn)，有高達(dá)75%的高階企業(yè)領(lǐng)袖正積極研究物聯(lián)網(wǎng)所帶來的相關(guān)商機，且有30%認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)將開啟新的營收機會。

另有29%的受訪者預(yù)期物聯(lián)網(wǎng)將帶動全新的工作型態(tài)，且最終將改變企業(yè)的營運模式(23%)。調(diào)查結(jié)果指出，要讓數(shù)百萬個連網(wǎng)裝置能夠互相溝通，避免所謂的「孤島式網(wǎng)路(InternetofSilos)」現(xiàn)象，第一要務(wù)就是實施通用標(biāo)準(zhǔn)。

ARM執(zhí)行長SimonSegars表示：「物聯(lián)網(wǎng)的運作仰賴ARM技術(shù)。藉由連結(jié)未來全球各地300億臺連網(wǎng)裝置，ARM產(chǎn)業(yè)體系正逐漸透過改善城市、醫(yī)療服務(wù)、環(huán)境與教育系統(tǒng)的管理，進而改變?nèi)祟惖纳?。ARM的技術(shù)為各類產(chǎn)品奠定了功能發(fā)展的基石，其中包括汽車、心臟監(jiān)測系統(tǒng)、洗衣機還有照明設(shè)備?！?/p>

Segars指出，低功耗及微型化是這類技術(shù)的發(fā)展關(guān)鍵，像是寬度如同人發(fā)細(xì)微的ARMCortex-M0+處理器，就是一種有助于物聯(lián)網(wǎng)商機全面發(fā)展的關(guān)鍵零組件。有了這些創(chuàng)新設(shè)計，再加上我們多元且充滿活力的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系，相信將能夠全面釋出物聯(lián)網(wǎng)商機。

這份報告也突顯了產(chǎn)業(yè)合作模式的重要性，企業(yè)必須「學(xué)習(xí)跨產(chǎn)業(yè)合作」，鼓勵通用標(biāo)準(zhǔn)以避免「孤島式網(wǎng)路」，也就是徒有資料，卻無法與其他服務(wù)供應(yīng)商分享并進而造福使用者的現(xiàn)象。那么誰又將在這股趨勢中引領(lǐng)風(fēng)潮?

˙在物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)研究與實行的時程規(guī)畫方面，歐洲業(yè)者的排名領(lǐng)先其他地區(qū)同業(yè);

˙在接受調(diào)查的產(chǎn)業(yè)類別中，制造業(yè)者因為必須取得即時資訊以最佳化生產(chǎn)力，目前在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展上領(lǐng)先其他產(chǎn)業(yè)。四分之一的制造業(yè)者已擁有即時物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。建筑/房地產(chǎn)業(yè)的排名則緊追在后。

阻礙企業(yè)進一步采用物聯(lián)網(wǎng)的五大因素如下(勾選比例最高者)：

1.員工技術(shù)/知識不足;

2.資深管理階層知識與投入不足;

3.產(chǎn)品或服務(wù)不具備明確的物聯(lián)網(wǎng)元素;

4.物聯(lián)網(wǎng)本身的產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)不夠成熟;

5.物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)建設(shè)所需的投資成本過高。

負(fù)責(zé)這份報告的經(jīng)濟學(xué)人智庫編輯JamesChambers指出：「能感應(yīng)存量的智慧冰箱即將成為每日伸手可及的一般日常家電用品。物聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)議題仍將持續(xù)升溫。目前有五分之二的高階企業(yè)領(lǐng)袖表示會定期討論物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)議題。雖然我們還不知道物聯(lián)網(wǎng)未來是否會進階到連我們身上穿的衣服都能連網(wǎng)的程度，但目前還找不出有哪個產(chǎn)業(yè)能置身于物聯(lián)網(wǎng)革命風(fēng)潮之外?！?/p>

建立通用標(biāo)準(zhǔn)才能分享物聯(lián)網(wǎng)成果

本次的調(diào)查報告指出，唯有消除資訊孤島并建立通用標(biāo)準(zhǔn)，物聯(lián)網(wǎng)才能發(fā)展至橫跨各個市場的規(guī)模。巨量資料(bigdata)的崛起也是影響因素之一，像本田(Honda)就為140萬使用者處理儲存在資料庫中數(shù)兆位元組的資料。現(xiàn)在，我們比以往更有能力管理這類龐大的資料量，并能夠分析從物聯(lián)網(wǎng)搜集而來的微量訊息。