物聯(lián)網(wǎng)問(wèn)答1：目前全世界物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)有多少個(gè)?

物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)已成為許多廠商進(jìn)軍物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)常用的一種商業(yè)模式，不管大型科技公司，或者是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，都開(kāi)始利用自建物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的方式，來(lái)提供企業(yè)從端點(diǎn)到端點(diǎn)之間的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)Analytics市研機(jī)構(gòu)調(diào)查統(tǒng)計(jì)的結(jié)果，截至2015年，由各別廠商所推出的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)量，全球已累積有260個(gè)，而自建或合作打造這些物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的業(yè)者，其中有180多家是新創(chuàng)公司，中小企業(yè)則有45家左右，還有25家是大型跨國(guó)企業(yè)。而到今年5月，全球物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)量更接近翻倍，已多達(dá)400個(gè)。

物聯(lián)網(wǎng)問(wèn)答2：目前有物聯(lián)網(wǎng)的認(rèn)證嗎?

有，例如日本今年5月開(kāi)始推出物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)檢定的測(cè)驗(yàn)，能通過(guò)這項(xiàng)測(cè)試來(lái)評(píng)價(jià)受測(cè)者對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)具備的專業(yè)知識(shí)能力，通過(guò)測(cè)試者將被授予證書(shū)，而檢定內(nèi)容涵蓋了8大領(lǐng)域，包括物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略與管理、產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)與標(biāo)準(zhǔn)化、相關(guān)法律、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、數(shù)據(jù)分析與信息安全。這項(xiàng)考試檢定將分成三個(gè)等級(jí)，通過(guò)最高第一級(jí)為專業(yè)協(xié)調(diào)員、第二等級(jí)為專業(yè)工程師，第三級(jí)則為專業(yè)架構(gòu)師。而除了國(guó)家提供給一般人的檢定外，也有廠商提供類(lèi)似的檢定測(cè)驗(yàn)，例如亞馬遜也有推出AWS認(rèn)證，來(lái)提供開(kāi)發(fā)人員或架構(gòu)師等做為在AWS專業(yè)知識(shí)和技能方面的認(rèn)可。

物聯(lián)網(wǎng)問(wèn)答3：物聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)4.0的關(guān)系?

工業(yè)4.0(Industrie4.0)是德國(guó)用來(lái)邁向智慧工廠(SmartFactory)的國(guó)家級(jí)技術(shù)戰(zhàn)略目標(biāo)，要讓工廠內(nèi)的每個(gè)操作設(shè)備都具有獨(dú)立自主的能力，可以自動(dòng)化完成生產(chǎn)線操作，且能實(shí)時(shí)監(jiān)控周遭環(huán)境，隨時(shí)將故障排除，不過(guò)要讓機(jī)器設(shè)備具備有自動(dòng)化監(jiān)控和實(shí)時(shí)應(yīng)變的能力，就得需要靠著累積大量數(shù)據(jù)和分析工具的協(xié)助，才有辦法做到，這就得仰賴在這些在設(shè)備上布設(shè)的大量傳感器來(lái)幫忙搜集機(jī)臺(tái)資料，并上傳云端進(jìn)行分析，才能夠利用得出的結(jié)果，來(lái)做為各種智慧工廠應(yīng)用，才得以逐步實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0。

物聯(lián)網(wǎng)問(wèn)答4：物聯(lián)網(wǎng)與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系?

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的演算工具，近幾年廣泛運(yùn)用在網(wǎng)絡(luò)、商業(yè)、醫(yī)學(xué)和生物基因等領(lǐng)域，甚至也開(kāi)始結(jié)合無(wú)人汽車(chē)的應(yīng)用。然而，需要提高機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)能力，并不能依賴過(guò)去以規(guī)則為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序運(yùn)算，而是得靠著學(xué)習(xí)從大量數(shù)據(jù)作訓(xùn)練，才能夠發(fā)揮出機(jī)器學(xué)習(xí)的效果。例如Google自駕車(chē)就是藉由搜集大量傳感器資料，來(lái)持續(xù)提供車(chē)輛做機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練，確保讓汽車(chē)可以在自動(dòng)行駛于不同的駕駛環(huán)境、交通型態(tài)和道路條件下，仍可做到最佳的判斷。

物聯(lián)網(wǎng)問(wèn)答5：物聯(lián)網(wǎng)與區(qū)塊鏈技術(shù)的關(guān)系?

在金融科技爆紅的區(qū)塊鏈(Blockchain)技術(shù)也開(kāi)始用在物聯(lián)網(wǎng)。例如IBM等一些科技廠商開(kāi)始也利用區(qū)塊鏈技術(shù)，來(lái)打造自家的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。當(dāng)將區(qū)塊鏈技術(shù)運(yùn)用在物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)時(shí)，和目前以集中化物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)部署為主的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的最大不同，在于其采用了去中心化的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)，讓物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)能用P2P點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的方式，來(lái)進(jìn)行大量設(shè)備與設(shè)備之間的數(shù)據(jù)傳輸，因而可以建立一個(gè)開(kāi)放存取的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

物聯(lián)網(wǎng)問(wèn)答6：物聯(lián)網(wǎng)與VR/AR應(yīng)用的關(guān)系?

隨著VR/AR吹起的一股虛擬現(xiàn)實(shí)熱潮，也開(kāi)始有一些廠商將VR/AR技術(shù)與工廠物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用結(jié)合。例如，可將從工廠設(shè)備傳感器搜集而來(lái)的資料經(jīng)過(guò)分析后，利用VR或AR接口在頭戴式裝置或平板上，來(lái)呈現(xiàn)出可視化的分析結(jié)果，以提供現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)人員實(shí)時(shí)查看這些設(shè)備有無(wú)異常發(fā)生，像是能顯示當(dāng)下設(shè)備可能發(fā)生故障的機(jī)率，或標(biāo)示距離設(shè)備停機(jī)保養(yǎng)的日期等訊息，來(lái)即早展開(kāi)檢修或維護(hù)保養(yǎng)。