知識庫   品牌樹   產品櫃

產業消息 | 科技與技術 | 應用市場 專家觀點 | 新品聚焦 | 安防企業   Big Data技術發展的一體兩面       責任編輯：編輯部 4684 最後更新時間：7月 | 7日 , 2022   從2012年開始，Big Data話題便一直延燒至今，對於某些產業來說，Big Data的應用或許是一個新商機的曙光，但對於情資單位來說，資訊被廣泛蒐集的情況下，資安疑慮令人頭痛，Big Data是什麼？對於產業又該如何被應用？   量、速度、精準度的平衡 台大資工系副教授洪士灝指出，Big Data的Big不是普通的修飾詞，並不是隨便一個資料庫就可以稱為Big Data，它是需要很大的量，以IBM近期開放給全球研究人員共享的安全情報Big Data為例，就高達700兆位元組（Terabyte）。但是到底需要多大的資料量才稱得上是Big Data，洪士灝表示，基準是浮動的，在每個領域也不盡相同，簡單來說，當資料數量大到能應付該領域的應用需求，那我們就可以宣稱該領域的Big Data已成熟完備，但一般來說，越多的資料對於應用越有幫助，例如預測結果會比較準確，但資料量越大，處理的時間便會更多，而且所需的成本越大。因此，Big Data的應用與準確度往往受到成本和處理時間的限制，必須在資料量、速度、精準度、成本這些因素上取得平衡，Big Data應用才能發揮最佳效果。 跨領域人才的整合 洪士灝也強調，Big Data需要三大類人才跨領域的整合，分別是(1)各領域知識專家、(2)資料科學家、(3)開發系統和應用程式的人才。之所以需要各領域的知識專家是因為，如果要處理特定領域的問題，該領域的專業知識必不可少，因此各領域專家的協助是很重要的。而資料科學則是對於資訊學科和數學、統計學科知識的整合，有了資料科學的人才，才有能力對資料進行分析，將龐大、零散的資訊，整理成結構性資料、建立資料模型，以利檢索。有了知識庫、資料的分析方法，最終還需要有能快速處理資料的平台，才能將Big Data的應用實現，因而就需要擁有開發系統和應用程式能力的專家來配合。 技術要求 由於資料量的龐大，洪士灝指出，Big Data的處理平台，通常必須運用「分散式運算技術」，以提高運算量和儲存量。即由多台電腦組成叢集、裝置分散式檔案系統，讓每台電腦提供運算能量，並利用網路進行不同電腦間的資料交換，因此網路的速度和穩定性很重要。 此外，雲端儲存的需求增加，儲存技術也必須同時朝快速讀寫的方向發展。使用可以多次擦寫、高速、省電的固態硬碟（Solid State Disk，SSD）代替傳統硬碟作為儲存裝置，甚至新型態的儲存媒體的研發，是持續快速發展中的方向。 那理想的Big Data平台究竟是什麼樣子呢？洪士灝認為，IBM近年積極研發的華生（Watson）電腦系統，其實就是最好的例子之一，華生電腦背後擁有一個龐大的資料庫，當它聽到一個問題，能瞬間將問題與龐大的資料進行比對，從中整理出資訊，給出需要的答案。2011年華生電腦甚至在益智節目「危險邊緣」（Jeopardy！）中擊敗人類選手，贏得100萬美元。洪士灝直言，Big Data結合近年人工智慧領域中機器學習（Machine Learning）的發展，是在近年來雲端普及致蒐集資料方便，加上系統運算快速演進下的發展趨勢。 Big Data於各產業的應用 近年來各家電廠商都極力開發智慧電視產品，Smart TV，是利用電視螢幕的影音輸出結合電腦及網路功能，也因導入作業系統像是Android及ios，智慧電視也可以和攜帶裝置互通，例如看電視看到一半必須離開去做家務，卻又不想錯過正精彩的節目，這時可以將節目內容轉移到攜帶式裝置上便可繼續觀看，解決了地點的限制；反之，攜帶式裝置上的內容也可轉移到電視進行觀看與操作。軟體開發商可以設計各種APP，讓電視操作也能依照個人的需求來使用，從另一個層面來看，廠商透過這些APP進而蒐集到使用者觀看電視的習慣與喜好，未來的Smart TV可能會發展成依據不同的家庭成員提供更適合的節目供選擇。 但黃士嘉表示，大多數廠商發展Smart TV都著重在電視平台上的軟體功能，卻都忘了電視的好朋友─遙控器的智慧化，或許一般人覺得遙控器沒什麼，但對於最常坐在電視前的族群─老年人來說，簡單易操作的數位遙控器才是最方便他們的產品。 越來越符合人性的智慧車（Smart Car）發展與應用也漸漸和科技領域的業者合作，在安全需求意識高漲的現今，輔助駕駛的系統功能愈來愈多元，像是衛星導航、防碰撞的感測器、行車記錄器、倒車攝影等，都是利用攝影和感測器的結合，大多數的設備也已經成為標配。黃士嘉預測，未來智慧車的發展，便是能夠透過全車360。攝影機記錄街道上的標的物，例如大樓、店面，蒐集大量路面資訊後該怎麼應用呢？當開車時忽然需要找文具店，只要輸入「文具店」指令，車載系統便會透過BigData的分析技術，依據過去蒐集到的大量路面資料，快速找出最近的文具店並規劃好前往路線，當然目前的導航也做得到，只是得一步一步操作，而未來的智慧車導航則可能是直接顯示在擋風玻璃上，不需要移開視線用手操作，既智慧又安全。不只科技業需要Big Data技術，零售業、製造業、服務業…等甚至是新創產業，都可以透過Big Data來輔助產業提昇。 其實Big Data並不是近幾年才發展的技術，早在2009年 Google藉由分析數百萬條，搜尋詞彙間的關聯性，成功預測H1N1病毒的傳播速度及區域；日本京都大學的研究室也創造了名為「流感君 」的網站，流感君主要的功能是在進行感冒訊息的檢索，透過網路上發佈關於流感的訊息進行分類判斷真偽，結合GPS 定位自動在日本地圖上標記，如此便能清楚的得知，哪些地區流感病毒的肆虐最為嚴重；以上便是利用Big Data統計運算達到比專家學者的人腦還精準快速的應用實例。2012年《紐約時報》的一篇專欄中寫到，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於資料和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。 是否過分樂觀Big Data帶來的產業效應？ 對於現在人人看好Big Data所帶來的可能，甚至把Big Data視為台灣產業轉型、升級的機會，洪士灝認為，不應過度樂觀，他指出，目前台灣產業界還沒走出代工思維，眼光往往看得比較近，只照顧到比較直接有利益的東西。現在業界往往希望對於零組件、硬體這些做得比較好的產業加值，侷限於現有的優勢。問題是，遵循別人訂的標準、規格做東西，當越來越多廠商生產一樣的東西，利潤只會越來越低，真正有價值的產業還是訂規格、建系統的，而這也是台灣產業是否能搭上這波趨勢，順利轉型的關鍵。 因此，洪士灝現在鼓勵頭腦靈活的青年去參與自造者（Maker） 的活動，雖然一開始可能還不太成氣候，但是慢慢摸索，總會創造出一些有意思的東西。他認為台灣目前除了需要跨領域專家的結合，更迫切需要能針對各領域需求設計應用程式、作業系統的人才，雖然門檻高，產業需要比較長期的投資，不能期望一蹴可及，但如果台灣產業真能為各種領域的Big Data需求設計出好用的應用或系統，那將會是一個機會，但如果只是把Big Data掛在嘴巴上當作廣告詞，像「雲端」一詞被用於行銷房屋建案，反而無濟於事。 安防上的應用 至於Big Data應用在安防領域上，洪士灝認為，首先必須依靠各類的安全、犯罪知識專家，包括行為科學家、犯罪心理學家建立相關知識庫，其次，由於安防領域收集到相關資料，很大部分是監控設備所捕捉的的影像，除了影像的清晰度很重要，因為影像紀錄所佔據的儲存空間是非常龐大的，但其中有價值的訊息佔比卻又非常低，因此一方面要擁有夠大的資料傳輸頻寬，以完成大量的資料傳輸，另一方面系統及時處理影像，汰除不必要的影像，保存有價值的紀錄能力也很重要。 洪士灝表示，目前的電腦運算尚無法透過影像去即時辨識、比對知識庫，判定一個人的行為舉止是否有異狀，但是他也樂觀的認為，以目前電腦運算上的演進速度，5年增長20倍，所以可以預期再過個5年、10年，這樣的能力是指日可待的，到了那個時候，監視設備將不只是被動取證、監控的功用，系統透過監視器一發現舉止可疑的人可立即通知安全人員，而能扮演更積極的預防角色。 雖然當前技術上能做的有限，洪士灝認為，還是能做一些簡單的應用，例如建立能快速調閱的城市監視影像資料系統，包括能以畫面特徵迅速查找相似、相符影像的系統，這方面的系統，對於現階段安全維護就已有很大的幫助。 Big Data應用的倫理爭議 不過，Big Data應用雖然開啟許多可能，也提供機會，但也存在著許多疑慮。光是Big Data的取得方面，就存在著許多爭議的手段。洪士灝舉例，一些企業製做免費的應用程式供人下載使用，其實目的是要取得用戶的個人資料，另外也有些大公司會在網路上佈署監控、攔截機制，資料經過就複製一份，這些方式都是透過無形手段竊取個資來豐富自身的資料庫。而我們的資料被這些企業拿去後，在使用方面也往往難以監管，即使公司在這些資訊的使用上，經過匿名處理，但是仍有透過資訊的細節推斷出資料所屬者的風險，尤其是當該資訊的稀有性和特殊性特別明顯的時候。 歐洲一些國家基於上述原因，已開始立法限制Google和Apple這些大企業蒐集資料，甚至限制相關產品的上市。除了企業的資料蒐集，像各國政府國安、情報單位運用情蒐資料，對特定人民、國家進行監控也不是新聞。洪士灝認為，台灣民眾在這方面的警戒意識相對薄弱，往往沒發覺自身的權益受到侵害。 由於政府和大企業最有能力蒐集、掌控資料，一般民眾、小公司則相對困難，在這種資訊掌握不對等的情況下，如果沒有相關配套，Big Data應用的時代也可能造就更有利於權貴、財閥而不利於小公司、小市民的社會。 除了上述資安和資訊對等的疑慮，因為 Big Data應用需將資料分門別類，在對人進行判斷時，也有貼標籤、塑造刻板印象的疑慮，尤其在安防應用上，更存在著人權爭議。譬如美國已經在做的，利用Big Data判定出犯罪熱點，讓警方加強警力在這些熱點進行預防性巡邏和稽查，以期達到預防犯罪的效果，只是這樣做卻也會造成對特定社區刻板化的問題，長久下來甚至可能衍伸為一種歧視、偏見。假使未來該應用擴大到去判定什麼樣的群體和人犯罪率較高，那更會造成嚴重的污名化和侵害。 洪士灝也以電腦防毒做舉例，他說，我們可以運用Big Data和機器學習的技術去判定惡意程式、阻擋電腦病毒，類似的作法在理論上可延伸運用去判定壞人、罪犯，做到防範犯罪，然而這牽涉到倫理的問題。面對人，即便是1%的出錯，都可能造成對人權的侵犯，因此在使用上必須很小心，可能必須給予範圍的限制。如何在執行電腦的判斷上顧及程序正義，都是將來在應用上所必須思考和取捨的。 「Big Data的應用就像很多事物一樣是兩面刃。」它為社會帶來了新的機會和更便利的可能，也同樣為社會帶來新的風險及挑戰，如何妥善的應用，考驗著人們的智慧，而這都有賴於我們積極的關心。   ※本文圖文非經授權不得轉載，洽詢授權，請E-Mail至contact@aimag.tw[ iDS智慧安防雜誌聲明 ]※           專家     專家 : 台灣科技大學電子系副教授 黃士嘉   台灣科技大學電子系副教授 2015台北海量資料國際研討會主席 加拿大安大略理工大學國際客座教授 IEEE資深會員 台北市政府產業發展局SBIR技術審查會評審委員 專家 : 台灣大學資訊系副教授 洪士灝   台灣大學資訊系副教授 昇陽電腦研發工程師(2000-2005) 密西根大學電腦博士 台大電機學士 獨立寫作人士

合 作 夥 伴     上敦企業 Suprema NETGEAR, Inc.     台灣工具機同業公會 axxonsoft METAIAM     HID Indusvision 剛鈺公司     Informa 外貿協會 資策會     昇鋭智慧科技 台灣安迅士 晶睿通訊     江森自控 台達電 宏電科技     通航國際 馥鴻科技 Western Digital     城智科技 新光保全 皇昇科技     瀚錸科技 聯發光電 利凌企業     佳皇展業 歐益科技 海康威視     台灣微凱 車鋁工業 以特科技     泓格科技 燦金實業 清波實業     友旭科技 鎧鋒企業 揚益科技     台灣穩鴻科技 紫有科技 台灣迪維科     Informa Markets BN Co., Ltd. 欣永成科技 維夫拉克     采森國際

關於iDS+智慧安防雜誌   iDS智慧安防雜誌創立於2013年12月，致力於推廣安防智慧化技術與創新安防科技產品，詳細報導安防產業趨勢與市場脈動，於2017年1月從平面媒體轉型成電子媒體，並於2018年5月推出「iDS智慧安防」影音頻道，藉此擴大受眾族群，以期將原本封閉保守的安防市場，推廣到更多元的應用市場       讀者服務信箱:contact@aimag.tw   讀者免付費服務專線:0800-309988   讀者者服務時間:星期一~星期五 09:00~18:00   LINE線上即時客服:星期一~星期五 09:00~18:00             關於我們   內容政策       隱私條款   版權使用       聯絡我們               *本網站對消費者完全免費使用，不會向讀者收取任何舉凡仲介、手續等等費用，若有不肖人士向您收取費用，請您立即告知我們     Copyright @ 2013 iDS Magazine 智慧安防雜誌