IOTA為何可能是物聯網的要角?
IOTA為何可能是物聯網的要角?
2018.07.31 | 物聯網

2016年10月21日的美國Black Friday網路大攻擊剛結束。當時我和Jserv討論著這樣的攻擊是否有機會預防或者在攻擊時還能夠正常運作。

這一次的攻擊後來也被證實是因為諸多設計不良的物聯網裝置被入侵後成了攻擊的跳板。

讓我們意識到設計不良的產品可以帶來多大的損害,尤其在現在世界確實是平的狀況,各種裝置的聯網化可以說是個必然性,在其中台灣的硬體必然會扮演重要的角色。

但卻可能因為沒想到我們長久只重硬不重軟,就算重軟都只單純利用OpenSource帶來的便利卻沒試著去回饋或者說學習到如何用比較正確的態度來與OpenSource相處,進而會遭受到萬物聯網後的反噬(白話就是只想爽拿不願回饋)。

IOTA1.png
Topology of IoT/Internet
圖/ 朱宜振

我和Jserv沒急著開始就做些什麼解決方案,反而是開始回頭看整個Internet的發展史,早在60年代就開始的Internet最初的設計就是為了萬一若遭遇到攻擊,資訊還是可以有效流通的狀態,但若我們來看看目前網路的樣貌,會發現有趣的矛盾點在於,我們預想的世界似乎到了2025年才有可能發生,而現在是一個巨大雲端集中化的概念。正常人不用懂太多理論去問這張圖中目前的架構中最大的風險點在哪?

雖然我自己也開始有了老花眼,但是在中間的那朵雲卻還蠻明顯的可以知道是最大的風險點。

可是!!為何大力推廣雲端概念的業者如Google,Amazon,Microsoft(中國就是BAT)都不跟我說這件事情呢?道理很簡單。

如果這就是風險,那一切的罪過我(GAFA+BAT)來承擔就好,你們這些不專業的就記得把錢繳給我就好!

這其實也是對的,因為一般業者尤其可能是硬體出身看到物聯網可能是既錯過Internet之後最大的機會,得趕快轉型來做平台服務好好學人家賺服務費。卻沒發現到,到最後你還是得乖乖的透過GAFA等業者來提供你的服務。

為何你們覺得IOTA可能是答案?

回到我們在2016年看到這樣的大攻擊之後,思考著我們到底能做些什麼?我只知道不可能再去做硬體,硬體創業的一個挑戰是,常常你以為的優勢其實是傳統硬體公司的優勢,雖然做硬體有機會較快形成現金的流動,但創業並非只是為了創造現金的流動。

我們又繼續思考在萬物聯網之下可能會有哪些挑戰?於是列出了幾個關鍵。

在萬物聯網之下可能會有哪些挑戰?

  1. Cyber Attack,隨著2020號稱會有五百億裝置聯網,網路攻擊只會更嚴重,傳統Security的解決方式可能只是延緩卻沒能從根解決。

  2. 去中心雲端化,在GAFA等業者的龐大勢力下,除了加入他們以外是否還有其他的可能性?而且還得如同雲端一樣的便利。

  3. Scale,物聯網裝置多元且數量龐大,物聯網時代是人類數量的好幾倍,人類目前約七十億人,並且增長數目減緩中,而物聯網裝置,不管是因為人類的貪婪圖方便,或者其他因素會發現除了2020會實驗五百億裝置聯網,增加速率甚至可能更快。

  4. 必須是Opensource為基礎,理由很簡單,因為要解決這麼大的挑戰不可能再由單一公司尤其是新創公司來解決,挑戰過大之下本就需要更多人一起來參與。

在這些條件的考量之下我們發現區塊鏈的諸多概念可能可以解決這樣的問題,但又發現檯面上有名的區塊鏈似乎都無法真的解決,我們開始做實驗,Jserv並同時在GitHub上尋找著世界上是否有跟我們一樣的天真又熱血的人也想從這些角度切入。Jserv花了大概一個月把Github上所有帶著區塊鏈字眼的專案都搜遍了,其中也找到不少有趣的人才釣魚專案,最終我們開始看到了IOTA Foundation

這時我們也沒急著就是要用IOTA的技術來做些什麼,反而是花時間開始投入他們的開發、社群、了解這群人是誰,過去為何會開始想做IOTA、現在的狀態和未來準備怎麼走?也因為對於利用OpenSource技術,我們的態度是。

  1. 需考量可能的全球泛用性,盡量選擇最大可能可以通用而非只是自我感覺良好的Taiwan No. 1,別急著做些什麼,反而是能夠透過不同方式與全球的社群或夥伴定義好通用於世界至少70%以上的問題(數字是直覺抓的)。

  2. 選擇一個接下來會持續發展數十年而非已經用了數十年可能生命週期快到的技術,筆者自身就碰過產品剛量產就遇到關鍵零組件EOL的狀況,除了被罵以外,這產品根本規格還不是我開的。

  3. 選擇一個未來的Roadmap與問題相關而非只是在這個時間點規格相符的技術,這個跟未來的開發和維護成本有極大關連。

  4. 選擇一個出問題時,該技術組織是有人可以協助解決並且具備專業可以解決,因為一定會出狀況,面對嶄新的挑戰,我們需要有人可以一起問(拖下水)。

這些正是我們花了快兩年的時間深入了解IOTA Foundation之後,認為這一套OpenSource技術正是我們可以除了使用也可以投入並且與之共創並定義未來產品的核心技術。這背後等於形成了一套可能有機會找到其他機會的方法。

物聯網的挑戰到底有哪些呢?

可以參考筆者的其他幾篇文章
<價值來自需求,而非科技 — 萬物聯網的挑戰>
<物聯網世界的基石 — 信任(一)>
<物聯網世界的基石-信任(二)>
<區塊鏈應用的大挑戰 — 如何落地?>
<如果區塊鏈真的是未來IoT的骨幹?那真的是區塊鏈嗎?>
<在區塊鏈”投資”的正確姿勢>
<物聯網的End to End偽命題>

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健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝
健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝

為打破醫療 AI 高昂的算力與人力門檻,健細胞科技與國立中興大學資管系蔡孟勳教授團隊產學合作,正式推出「Cancell Insight 醫療 AI 模型平台」(https://insight.cancell.ai)。該平台以 SaaS(軟體即服務)模式提供一站式託管,讓先進的醫療 AI 資源不再侷限於大型醫學中心,有效消弭基層與城鄉間的醫療數位鴻溝。

軟體硬實力:打通 AI 落地最後一哩路

過去,許多由學術或生技單位開發的優秀模型因缺乏部署工具,往往淪為「實驗室孤兒」;而中小型醫院也常因 IT 建置成本對 AI 望之卻步。

健細胞科技創辦人周子堯Victor憑藉其UIUX規劃、程式開發技術背景,親自領軍AI 模型研發團隊,建構 Cancell Insight 平台。他強調,智慧醫療落地必須具備「無感化部署」、「持續性反覆運算」與「大眾化使用」三大要素。Cancell Insight 包辦了從數據清潔、標註到模型訓練與部署的底層工程,醫療機構僅需提供去識別化數據,繁瑣技術難題全由平台解決,讓 AI 真正回歸醫療「輔助」本質。

專為高壓臨床環境設計,七大核心優勢重新定義臨床運作效率

健細胞科技
Cancell Insight提供涵蓋數據清洗、精準標註、模型訓練至部署託管的一站式解決方案
圖/ 健細胞科技

【行動化與 LINE 整合】 支援 LINE 一鍵登入,醫師可直接透過官方帳號上傳檔案呼叫模型並查閱紀錄,實現真正的醫療行動化。

【隨選模型與高相容性】 提供多元 AI 模型庫供彈性訂閱。每組模型具備獨立 API Key,可無縫串接醫院現有 HIS 系統或 APP。

【團隊協作共享】 首創以「團隊」為服務單位,跨科別成員可同步共享模型權限、數據分析與歷史紀錄,提升研究協調效率。

【自動化數據處理】 支援模板批次上傳,內建自動校準系統,若格式不符將自動轉檔、去識別化與重構,大幅解放 IT 人力。

【雙模態 AI 解析】 深度整合 Dr.Cell AI (Gemini) 多模態能力,不僅輸出預測結果,更提供進階臨床解說與治療準則問答,提升決策參考價值。

堅守醫療嚴謹性,推動醫療平權與永續商業價值

在追求科技創新的同時,Cancell Insight 嚴格把關醫療安全性。平台所有 AI 模型輸出結果均定位為「臨床決策輔助」與「研究檢測輔助」,透過「非直面病患」的機制,確保所有 AI 建議皆由專業醫療人員進行最終判讀。

透過 SaaS 專案訂閱模式,Cancell Insight 成功以合理經費取代了傳統的高額硬體採購,讓中小型醫院與偏鄉診所也能具備同等的診斷實力,落實真正的醫療平權。對研發端而言,平台不僅是加速醫療科技商用化、縮短變現週期的推進器,其高度結合日常工作流的特性,更有效減少了醫護的行政負荷,緩解當前醫療量能短缺的危機。

【進階部署】啟動臨床試驗,Docker 地端部署確保資安與時效

為進一步驗證臨床效益並符合醫療機構對資訊安全的高標準,Cancell Insight 即將與各大醫療機構攜手展開「臨床研究計畫」。針對有高度資安控管需求的醫院,平台提供彈性的 Docker 地端模型部署(On-premise Deployment) 方案。第一線的醫師與護理師可直接在院內本機端快速啟動 AI 模型,安全地注入病患臨床數據後,即可「零時差」取得預測結果。此舉不僅確保了敏感醫療數據「不出院」,完美符合嚴格的醫療法規與病患隱私要求,更能實際驗證 Cancell Insight 在真實高壓的臨床場域中,能即時、有效地提供精準的決策輔助。

健細胞科技
部署輕量化模型於地端,支援離線模式使用模型,完善保護企業敏感資料
圖/ 健細胞科技

展望未來,擴大智慧醫療生態圈

透過 SaaS 模式取代高額硬體採購,Cancell Insight 致力落實醫療平權。未來,健細胞科技將以此平台為樞紐,尋求跨界深度合作:

醫療機構: 提供各級別醫院隨選即用的 AI 助理及地端部署選項。
學術/生技: 協助實驗室模型落地,並優化新藥研發與臨床試驗的數據處理效率。
商業保險: 整合 AI 評估工具,提供更精準的健康管理與風險控管服務。

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