物联网时代的十大技术是哪些？

1 无处不在的数据分析
越来越多的企业在利用从他们客户那里收集到的大数据更好地了解客户需求，并且优化产品使其能更好地服务客户。这就是无处不在的数据分析，它更看重数据的质量，而非数量。将数据最大化地转变为有价值的创新，利用数据洞悉市场，以此为基础做出明智的商业判断。
如果关注数据质量，将收集到的所有信息进行筛选就变得至关重要。例如人工智能，其需要迅速地完成一系列动作：数据收集、分析，并且瞬间作出判断采取行动。严格来讲，对数据质量的关注需要嵌入到数据采集的过程中。在这样的数据分析背后也要关注消费者信息的私密性。GfK2015年进行的针对全球20个地区的消费者研究结果表明，全世界消费者都在担心他们的数据是怎样被收集、售卖和利用的。
2 虚拟现实(VR)
2016年，从行业到消费者，从硬件到软件，关于虚拟现实，一切都处在被普及教育的阶段。随着三大巨头接连推出消费级产品，且“售罄”之讯频传，虚拟现实作为最受关注的新智能领域迅速席卷全球。全球VR头显市场规模预计在2020年会达到28亿美元，其中供游戏者使用的VR头显设备占据多数份额。中国市场2016年全年零售量会达到300万台左右，从GfK监测的VR头显在线市场来看，从2016年1月到4月，VR头显零售量几乎翻了20倍，虚拟现实硬件产品正在经历一场初期爆发式的增长。但目前依然是以VR盒子为主。整体来看，中国的VR市场现在还处于野蛮生长的阶段。相信在未来VR应用会逐步向直播、旅游培训、医疗、装修、房地产、教育等领域渗透。
3 人工智能(AI)
人工智能最终是重现一遍人类思考的过程。作为一个人工制造的机器，终极形态的AI将拥有与我们相同的智力水平：学习、推理、使用语言、构想原始创意。然而只拥有学习能力的AI已经快速地渗透到我们的生活中了。语音识别是目前人工智能中落地较早、目前投入及研发的核心领域之一。基于人工智能，各个厂商可发挥的空间很大，不一样的应用及方向才是真正有趣的地方。2016年，AI助理的发展或许会超越智能手机的发展。人工智能是一块有待探索与开发的市场，这块市场拥有多种可能性。
4 可穿戴产品
智能手表、健康监测手环、相机、GPS定位设备及心率监测设备进入主流市场还需多久尽管万众瞩目的Google Glass及Apple
Watch的发布已经俘获了消费者的想象力，但只有少数消费者接纳了这些设备。中国可穿戴市场2016年销量预计达3160万台，环比2015年上涨32%，但其中以价格较低的手环产品占据市场的大多数，整体市场销量持续上升的同时增速减缓，市场经过了2015年跳跃式发展后开始进入一个更趋理性的阶段。如果可穿戴产品想要吸引更多的消费者，有以下四点需要注意：一是与物联网的融合，把可穿戴设备和现有的个人科技生态相融合将会成为扩大市场的基础性举措。二是设计和材质，外形设计已经成为可穿戴产品跟上时代潮流的一大绊脚石。三是精准有效的信息收集，提高数据的准确性和解读能力是可穿戴厂商正在解决的另一大问题。四是引人注目的新案例，特色鲜明的产品会逐渐与消费者建立特有联系。
5 视频消费
视频消费的发展速度比之前任何人预期的还要快，并且线上已经成了人们观看视频的主要渠道。从社交媒体上的短片到视频网站的服务和套餐服务，甚至到最近大火的视频直播，消费者似乎可以在任何时间、任何平台看到想看的视频内容。事实上，有人预言到2019年，80%的互联网流量消费将来自于视频观看。而随着投入到这个领域的玩家越来越多，从内容的生产者和发布者到各大品牌、厂商，互相合作会成为一种需求，只有通过这样多方之间的信息互换才能够释放更大的能量。
6 无人机
据GfK中国估算，2014年中国航拍消费级无人机市场为近6亿元，到2018年将激增到60亿元。而民用无人机市场更是有望在未来10年形成千亿元级规模，未来发展空间广阔。
无人机并不算是新产品。无人机在航拍、地形测绘、商业运输以及救援部署，甚至在自动机械化生产上，都可以起到作用，无人机技术在诸多领域所能发挥的用途正在被进一步挖掘出来并且会在降低商业成本、提高商业效率方面起到很好的催化作用。但是在实现这样的美好愿景之前依然有很长的路要走。目前无人机依然面对诸多阻碍，如缺乏“感知-避障”技术、载物重量上的限制、没有夜视功能以及电池续航时间有限等。
7 移动支付
全球移动支付市场比较复杂。目前传统的支付方式在许多成熟市场中都有着强大的根基，无法轻易撼动。相反，一些非洲市场和亚洲发展中国家市场则直接迈入了移动支付时代。在这样一个碎片化的环境中，对于品牌、制造商和零售商来说，理解移动支付当下的全球格局以及它的演变趋势至关重要。在中国，阿里巴巴、腾讯等第三方玩家已经率先鼓励联网用户通过手机在实体店或网店进行支付。小米、OPPO、魅族旗下具备支付功能的手机的使用也意味着在这一市场中，移动支付不仅存在，而且触手可及。而那些被认为将第一时间接受新兴技术的市场则呈现出与上述地区的截然不同的局面。当前，一些市场仍需提高消费者对于移动支付的认知度，而对于另一些市场而言，要做的则是减少移动支付的使用壁垒。
8 智能汽车
随着物联网技术的越发成熟，智能汽车也将应运而生。许多豪华轿车已经配备了大显示屏，并且车载大屏也会继续成为趋势，在2016年底或2017年初，为前排乘客设计的额外显示器也将出现在高档汽车中。为了让乘客更好地体验“增强现实(AR)”技术，一些OEMs甚至想要把显示屏幕延伸到整个挡风玻璃或者侧窗。屏显技术的进步为那些企图走到传统汽车供应商前头去的电子消费厂商和初创企业们打开了大门。过去，受到物联技术的限制，OEMs很难找到一个正确的商业模式，但是现在，机会来了。通过了解细分市场消费者的需求和喜好，量身开发车载APP和配套服务从而获取相应的报酬成为可能。
9 3D打印
3D打印机的销量目前还比较小。但是，随着更多的厂商加入到该领域以及消费者的认知度逐渐提高，这种情况在明年应该可以得到改变。拿德国为例，3D打印机的销量在去年增长了71%，而且需求还在进一步扩大。消费者认为3D打印技术极具吸引力，3D打印在最有可能影响他们生活的科技中排名第三。这比智能汽车、云计算、可穿戴设备还有物联网的排名都要靠前。这表明这项新技术的知识普及在全球已经非常高了。价格一直是新兴科技难以普及的主要障碍。但是随着成本的下降，价格也将不再是阻碍，3D打印技术的优势会变得越加明显和突出：更低的装配成本，减少浪费，极低的运输和配送费用和更快的新产品上市速度。
10 智能家居
一股智能家居的“淘金热”正在各领域中展开，传统厂家、互联网公司、国际技术提供商及零售商等各种组织都在寻求最大限度地参与到未来家居领域中来。根据GfK针对全球7国消费者所作的研究表明：绝大多数消费者(90%)知道智能家居，50%的消费者认为智能家居能改变他们的生活，78%的消费者同意这是一个具有吸引力的理念。目前智能家居想要获得成功的关键是让消费者能明白智能家居技术是如何提升他们的生活品质，并且提供参与度高且有效的用户体验。现在需要行业协作和消费者教育来驱动需求，并推动智能家居从厂商领导发展向消费者需求主导发展的创新转变。行业相关参与者需要合作并组建不同以往的合作关系。这会确保不同的设备和服务能在后台彼此连接来满足对便捷的需求。只有满足了这一点，智能家居的真正价值才能得以体现。根据GfK中国对家电智能化研究，中国家电产品智能化应用发展速度位于世界前列，但目前也处于厂商、零售商等供给方主导的阶段，还处于智能连接、手机远程控制等初级智能向更高级智能功能探索和尝试的阶段。中国庞大的用户基础和互联网业态演变将为智能家居的发展和创新提供良好的土壤，预计智能家居未来将会催生类似BAT级别的新企业。
参考：十大技术全面开启物联网时代>

随着物联网的发展和进步，所有可以想象到的东西和行业都变得更加智能：智能家居和城市、智能制造机械、互联汽车、互联健康等等。无数能够收集和交换数据的事物正在形成一个全新的网络——物联网——物理对象网络，可以在云中收集数据、传输数据并完成用户的任务。

物联网和大数据正走向胜利。尽管如此，仍有一些特殊性和陷阱需要牢记，以受益于这一创新。在本文中，我们很高兴地分享我们在物联网咨询方面挖掘的知识。

如何应用物联网大数据

首先，从物联网大数据中获取好处的方法有很多种：在某些情况下，快速分析就足以获得好处，而一些有价值的结果只有在更深入的数据处理之后才能获得。

实时监控。通过连接设备收集的大数据可用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪物理活动（计数步骤、监控运动）等。实时监测在医疗保健中非常使用（例如，测量心率、测量血压、糖）。它还成功地应用于制造业（控制生产机械）、农业（监测牛和植物）和其他行业。

数据分析。处理物联网生成的大数据，有机会超越监控，从这些数据中获取有价值的见解：识别趋势和趋势，揭示看不见的模式，并找到隐藏的信息和相关性。

过程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文，以揭示影响性能和优化流程的非平凡问题。

交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，找出旨在优化交通的建议（例如，在一定时间段增加火车和公共汽车的数量，看看是否有利可图，建议引入新的红绿灯方案，并修建新的道路，使一些街道不那么繁忙，并管理交通拥堵）。

零售：由于一些商品在购物场所几乎结束了，超市的人员被告知，例如，重新装货架的商品。

农业：根据传感器的数据，在必要时种植水厂。

预测性维护。使用连接设备收集的数据可以成为预测风险的可靠来源，从而主动识别潜在危险条件，例如：

医疗保健：监测患者状态和识别风险（例如，患者有糖尿病、心脏病的风险），及时采取措施。

制造：预测设备故障。

并非所有的物联网解决方案都需要大数据。还应指出，并非所有的物联网解决方案都需要大数据（例如，如果智能家居的所有者要在手机的帮助下关灯，则此 *** 作可能无需大数据即可执行）。考虑减少处理动态数据的努力并避免大量存储数据非常重要，因为将来不需要这些存储。

物联网中的大数据挑战

大量的数据是完全没用的，除非他们被处理，以获得有价值的东西。此外，与数据收集、处理和存储相关的各种挑战。

数据可靠性。虽然大数据从来不是 100% 准确的，但在分析数据之前，必须确保传感器正常工作，用于分析的数据质量可靠，不会受到各种因素的影响（例如，机械运行环境不利、传感器故障）。

要存储哪些数据。连接的事物生成 TB 的数据，选择存储哪些数据以及丢弃哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值远未浮出水面，但您将来可能需要这些数据。如果您决定为未来存储数据，则面临的挑战是以最少的成本（只要数据存储和处理成本相当昂贵）来存储数据。

分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，另一个挑战就会出现：何时足以通过快速分析，何时更深入的分析可以带来更多价值。

安全性。毫无疑问，各个部门的互联可以改善我们的生活，但与此同时，数据安全也非常重要。网络罪犯可以访问数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据是安全专家比较新的现象，缺乏相关经验会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网架构的数据处理组件因传入数据的特殊性、预期结果等而异。我们已经制定了处理物联网解决方案中大数据的方法。

数据来自连接到事物的传感器。一个”东西”可以字面上是任何对象：烤箱，汽车，飞机，建筑物，工业机器，康复设备。数据定期或流式传输。后者对于实时数据处理和管理至关重要。

Things 将数据发送到网关，确保初始数据过滤和预处理减少传输到下一个物联网系统块的数据量。

边缘分析。在进行深入的数据分析之前，进行数据过滤和预处理以选择某些任务所需的最相关数据是有意义的。此外，此阶段确保实时分析能够快速识别之前通过云中的深度分析发现的有用模式。

云网关对于不同数据协议之间的基本协议翻译和通信是必要的。它还支持数据压缩，并保护字段网关和中央物联网服务器之间的数据传输。

连接设备生成的数据以自然格式存储在数据湖中。原始数据来到带有”流”的数据湖。数据保存在数据湖中，直到可用于业务目的。清洁和结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习。机器学习模块根据以前积累的历史数据生成模型。这些模型定期（例如，每月更新一次）与新的数据流。传入的数据被积累并应用于培训和创建新模型。当这些模型经过专家测试和批准时，它们可用于控制应用程序，该应用程序会针对新的传感器数据发送命令或警报。

总结一下

物联网生成了大量大数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测维护，仅举几例。但是，应该记住，从各种格式的海量数据中获取有价值的见解并不是一件小事：您需要确保传感器正常工作，数据安全传输并有效处理。此外，总有一个问题：哪些数据值得存储和处理（只要这两个过程都相当昂贵）。

尽管存在上述潜在问题，但应记住，物联网发展势头强劲，帮助多个行业的企业开拓新的数字机遇。

主要学科有：
“主要学物联网概论、物联网硬件基础、无线传感网应用技术、RFID应用技术、M2M应用技术、物联网应用软件开发、Android移动开发等。物联网应用技术培养具有从事WSN、RFID系统、局域网、安防监控系统等工程设计、施工、安装、调试、维护等工作能力的高端技能型人才。”

心跳包主要是用来做TCP长连接保活的。有时 socket 虽然是连接的但中间网络可能有问题，这时你还在不停的往外发送数据，但对方是收不到的，你不知道对方是不是还活着,不知道 socket 通道是不是还是联通的。 心跳包就是你发送一些试探包给对方，对方回应，如果一定时间内比如30秒内没有收到任何数据，说明对方或网络可能有问题了。这时你主动断开 socket 连接，避免浪费资源。

TCP keepAlive 也是在一定时间内（默认2小时）socket 上没有接收到数据时主动断开连接，避免浪费资源，这时远端很可能已经down机了或中间网络有问题。也是通过发送一系列试探包看有没有回应来实现的。

TCP keepAlive 依赖 *** 作系统，默认是关闭的，需要修改 *** 作系统配置打开。
所以在应用层实现心跳包还是必须的。

这个是显而易见的，正常通信时说明两端连接是没有问题的，所以只在空闲的时候发送心跳包。如果每隔固定时间发送就会浪费资源占用正常通信的资源。

假设现在要做一个手机端推送的项目，所有手机通过 TCP 长连接连接到后台服务器。心跳机制是这样的：

看其他博客说不要回复，如果有 10万空闲连接，光回复心跳包就要占用大量资源。服务端读超时后直接关闭连接，客户端再进行重连。

断线重连也很简单就是在 channelInactive 的时候重新 connect 就行了。参考其他博客专门用一个 ChannelInboundHandler 来处理断线重连。

这个 watchDog Handler 应当放在 ChannelPipeline 的最前面

其实客户端和服务端都是相对的，这个看应用场景。如果客户端想要及时处理断网，路由故障等情况就需要接受服务端发来的心跳来检测。像断网，路由故障这种情况，两边都不知道TCP连接的状态，必须靠心跳。长连接服务端一般都要接收心跳包的，如果没有心跳可能会有大量的无效连接，直接耗尽服务器资源，无效的连接要尽早关闭掉。

DEMO:
>一、从“信息高速公路”到“物联网”
1993年，美国政府宣布实施一项新的高科技计划——“国家信息基础设施”，旨在以因特网为雏形，兴建信息时代的高速公路——“信息高速公路”，使所有的美国人方便地共享海量的信息资源。这一计划的提出，导致美国信息产业高速发展，进入了以网络经济为主导的新经济时代，创造了巨大的经济效益和社会效益。如今面对来势凶猛的金融危机，美国的经济社会发展面临着前所未有的挑战，亟需一个全新的经济增长点拉动经济走出低谷并再次迎接长时间的繁荣。由此，物联网战略——“智慧的地球”应运而生。

2008年的时候IBM提出了智慧地球的计划，该计划的核心就是物联网。物联网具备极其广泛的行业覆盖度以及影响力。物联网的发展不仅能促进新兴信息技术产业的发展，而且还能带动诸如智能能源、智能运输、智能医疗等诸多传统行业的发展。将物联网技术引入家庭生活，还能带来智能家居。由于物联网能够全面改善居民生活水平，提高整个经济社会的运转效率，因此物联网的发展被称为是继计算机、互联网之后，世界信息产业发展的第三次浪潮。

今天，“智慧地球”战略被美国人认为与当年的“信息高速公路”有许多相似之处，同样被他们认为是振兴经济、确立竞争优势的关键战略。该战略能否掀起如当年互联网革命一样的科技和经济浪潮，为世界所瞩目。
二、“智慧城市”的研究现状

智慧城市的概念

·数字城市与物理城市

数字城市存在于网络空间（cyber space）中，虚拟的数字城市与现实的物理城市相互映射，是现实生活的物理城市在网络世界中的一个数字再现（Li Deren&Yao Yuan&Shao Zhenfeng&et al,2014）

·智慧城市定义
                                             图“智慧城市”研究的相关知识点

智慧城市则是建立在数字城市的基础框架上，通过无所不在的 传感网 将它与现实城市关联起来，将 海量数据 存储、计算、分析和决策交由 云计算 平台处理，并按照分析决策结果对各种设施进行 自动化的控制 。（Li Deren&Shan Jie&Shao Zhenfeng et al,2013）

即， 智慧城市＝物联网＋大数据＋云计算 。

                                              （李德仁,姚远,邵振峰，2014）
智慧城市的建设历程

                                                  图国内外智慧城市建设历程
（王广斌,张雷,刘洪磊，2013）

三、物联网在智慧城市中的行业应用
1在民生领域中的应用。民生大数据包括有人口、环境、交通、健康、经济等数据。

2在市场监管领域的应用。可以挖掘技术来分析不同变化的市场数据，以便于相关部门及时的对市场变化做出相应的反应，提高对于未来实践的准确预警度，实时进行监管。

3在政府服务领域的应用。可以共享帮助政府的各个部门间或政府与市民间形成信息共享。

4在基础设施领域的应用。可以更加方便对交通和电力等设施进行数据的采集和分析，能够更加完善的促进城市基础设施建设。

“民生”一直以来都是全球物联网市场与中国本土发展最重要的切入点。居家养老、科技农业、食品追溯、车联网等一批围绕民生开展的应用正日趋成熟。

例：

1 比如一个产品“伴”系统。通过一个传感器、一块大垫子，就可以监控家中老人的身体状况，并作出判断是否需要通知子女或社区医生。通过垫在床脚处的传感器，远程监控中心可以发现老人生理数据上的异动，如心跳、血压发生大的变化，则在远端预警。服务中心可就此发出指令，或联系子女，或联系街道以提供帮助。而另一块铺在地上的大垫子则能察觉老人是否跌倒。通过跌倒在地上的姿势、卧地时间长度等数据，可以判断是不是出了意外。这一套系统已在上海一些社区试点。

2 近年来，从毒豇豆、地沟油、瘦肉精，到漂白蘑菇、化学火锅……面对频发的食品安全事件，不禁想问，吃什么才是安全的？企业物该如何重拾消费者信任？联网技术可以作为一个全面管控体系，可以从源头上把控风险。

比如餐厨垃圾中的油脂排放到采用物联网技术的专用油桶中，通过互联网自动将油脂数量、时间、地点等信息上传至监管系统，运输车辆采用GPS跟踪路径，轨迹信息同样上传至监管系统……通过大数据技术，当发现GPS轨迹信息、油桶身份信息等数据异常时，系统会及时提醒监管部门处理。

3 美国调研公司曾调查超过600名来自教育和IT行业的领袖，其中将近一半的人相信，在未来两年内，物联网技术将会改变学生们在校园的学习方式。

具体看，智慧校园是把感应器嵌入和装备到食堂、教室、图书馆、供水系统、实验室等各种物体中，并且被普遍连接，形成“物联网”，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现教学、生活与校园资源和系统的整合。

比如流媒体视频课程和数据分析可以帮助教师跟踪学生的学习情况，根据他们的能力水平定制教学内容，以及预测学生的执行情况。

4 物联网技术在医疗领域的应用潜能同样巨大。普遍认为，未来20年内将迎来人工智能诊疗的时代。

例如儿科部会记录早产儿和患病婴儿的每一次心跳，然后将这些数据与历史数据相结合。基于这些分析，系统可以在婴儿表现出任何明显的症状之前就检测到感染，这使得医生可以早期干预和治疗。

远程医疗监护也在兴起。利用物联网技术，构建以患者为中心，基于危急重病患的远程会诊和持续监护服务体系。可以减少患者进医院和诊所的次数。

四、物联网中大数据的价值与痛点

物联网简单来说，其实就是利用互联网把现实中的所有物品利用传感器连接起来，在这个基础上会产生大量的数据。而如何从这些数据中挖掘出有用的信息，充分利用这份资源，才是最具难度和价值的。

比如监测老年人身体健康的数据，除了应用于通知子女和社区医生，还可提供给医疗机构、养老机构等。甚至可以运用这份数据，针对每位老人制定相应的养老计划。

监测食品安全的数据也是如此。除了提供给政府方便监管以外，还可以提供给餐饮机构。将后厨的信息、食材履历、厨余去向等信息在互联网平台展示，让消费者通过互联网随时走进企业。一份数据，可以同时起到监控、管理、宣传三大功能。

数据的价值是强大的。SNS霸主Facebook就将他拥有的海量用户数据玩的非常漂亮。Facebook可以知道你什么时候跟别人约会，什么时候分手。就在今年情人节后第三天，Facebook通过其开发博客公布了其数据研究部门科学家团队的一项发现，即利用Facebook网站的统计数据，可以判断发帖的用户是否、何时擦出了爱的火花。

活跃用户规模已达到27亿的Facebook掌握了数以亿计的用户信息。使用一定的模型，可以从这些数据中挖掘出无限有趣的信息。比如新的感情开始时人们最喜欢的音乐、最喜欢的商品等等。

随着物联网技术的不断进化，智慧城市的不断快速发展，各种大数据也在不断被人们所发现，并应用实际中。所以需要同步发展的是数据挖据、决策分析的能力。将大数据转化为数据资产，将智慧城市建设成智能化、互联化的城市。

传染病防治长期以来都是公共卫生面临的挑战，随着气候变迁及民众旅游、贸易之流动性增加，传染病对健康、社会和经济发展的影响也日益重大。结合巨量资料、物联网及人工智慧等技术，针对中国台湾常见之传染病及不良预后，从重要指标进行监测与预测，将可提早因应，避免疫情爆发。


整合智慧防疫手环、云端平台及人工智慧 化被动治疗为主动预防

体温变化与心率变异是传染病的重要表征，透过监测连续生理指标变化可及早侦测传染病的发生与预测群聚的可能性。 (来源：计画团队提供)   体温变化与心率变异为传染病的重要表征，连续监测这二项生理指标变化，可及早发现传染病的发生与预测群聚感染的可能性。为了有效预测并针对高风险区域进行精准防疫介入措施，国立成功大学智慧防疫研究团队与磐旭智能公司合作研发结合物联网技术、巨量资料分析及人工智慧科技的「智慧防疫手环」，并与诊所、医院合作，让有可能涉及传染病(如：登革热)的病患在看诊后，透过手环即时监测病患体温变化与心率变异，若侦测到异常，通知病患回院检查；若没有任何异常，手环则由医院/诊所消毒、充电后再使用。团队成员已逐步扩大监测范围，以修正、优化疾病体温变化模型与疾病体温风险指标，借此更精准的侦测与预测疫情变化趋势。未来，除了监测高风险病患，还可以进一步整合诊所或医院的临床医疗与健康照护等资讯，找出并且锁定有可能罹患登革热、肺结核、肠病毒、麻疹、流感、菌血症等严重不良预后的高危险感染病患进行适当的医疗行为，舒缓不良预后造成的影响。


「智慧防疫手环」与诊所、医院合作，让有可能涉及登革热等传染病的病患在看诊后领药与智慧防疫手环，由志工协助或病患自行安装行动APP与手环及手机配对，连结云端服务平台，并随时监控与观察。 (来源：计画团队提供) 结合人工智慧对谈引擎 将可提升医疗及公共卫生防治之即时性

此外，国立成功大学智慧防疫研究团队也开发人工智慧对谈机器人（以下简称AI Chatbot）与对话式介面（Conversational UI）服务，为我国推动智慧防疫的重要创新科技工具。AI Chatbot服务平台，是透过一般民众皆相当熟悉的通讯软体介面，让使用者可以简单、便利且可立即性地接触各种数位服务，快速获取需要的资讯。例如：当民众进入传染疾病高风险区域时，能够即时发出警示讯号，提醒民众采取适当的防疫措施。该服务平台不仅能够进行防疫热点预警，民众也能直接与AI Chatbot对话，得到就近的相关医疗资讯，并在就医之后透过AI Chatbot进行居家追踪，如发烧或是用药状况等，透过智慧对谈，使民众可简单进行自我健康状态监测与评估。而透过各地区体温监控与疫情扩散程度的即时性数据分析，将有助于 及时掌控疫情，并不断提升预测的准确性，降低该传染病对国人健康的威胁；民众在能够充分掌握防疫知识的情况下，也可降低疫病传染时带来的恐慌，并配合 实施之防疫政策。


备注：
国立成功大学智慧防疫团队：国立成功大学护理系柯乃荧教授、成大医院感染科柯文谦医师/特聘教授、成大感染科陈柏龄医师/副教授、成大资讯工程所庄坤达副教授、成大资讯工程所高宏宇教授、成大数学系舒宇宸副教授  

我认为，物联网工程师所做的事，就是把一件电子设备连到网络上，然后通过终端监控该设备。
看起来很好理解吧？可是没有那么简单。
首先，以家居建筑为例，目前家庭控制设备是这样的：
电视机是通过电视遥控器来控制，空调也有专用的遥控器，电灯就不用说了，墙上的开关控制电灯的开关。电视机是通过电视遥控器来控制，空调也有专用的遥控器，电灯就不用说了，墙上的开关控制电灯的开关。
而目前我们要做的事，是这样的：
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