解決物聯網應用3大瓶頸，ITM國際信任機器開發區塊鏈IC解決方案|數位時代 BusinessNext

近年來 IoT 物聯網設備快速成長，主流市調機構預測物聯網裝置上鏈將成為趨勢，2019 年 20% 的物聯網環境都會具備最基本的區塊鏈上鏈功能，2020 年物聯網的市場規模甚至會達到 1.7 兆美元。

在萬物聯網時代，連網裝置和資料量呈現幾何式爆炸成長，然而，現存公有區塊鏈在規模擴展上有所限制，無法負荷爆炸的資訊上鏈。看好 IoT 物聯網設備製造業者和服務平台對於資料上鏈的龐大需求，ITM國際信任機器(以下簡稱ITM)團隊運用專利交易定位摩克樹技術及摩克樹帳本快搜技術IC化，打造具備擴容能力的區塊鏈解決方案，解決公有區塊鏈頻寬不足的問題，讓 IoT 物聯網設備的資料連網即上鏈。

結合台灣IC產業優勢打造「區塊鏈IC」解決方案

「資料為甚麼要上鏈？因為上鏈後的資料不可竄改，建立可信且合法正當的資料，將能創造更大的價值，」ITM 執行長陳洲任指出，巨量資料的時代，無論在醫療、交通、能源等各個產業，都出現資料造假、駭客攻擊問題，也使得許多人對資料可信度存有疑慮。

陳洲任進一步解釋，目前大多數企業做法，多是建置「中心化資料庫」，由於資料集中受一位帳房保管，資料多少、是否遭竄改，他人無從查起，而當需要公正第三方介入查證時，又常是買賣雙方開始互相猜忌，導致產生極高的信任成本。

但若是運用區塊鏈技術建置的「去中心化資料庫」，由於每筆帳都需要所有帳房承認(共識)後才記入，一旦竄改必留痕跡，資料可信度因而提升，且人人都是帳房隨時可以查帳，因此也不需要第三方認證機構或保險機制介入，能大幅降低信任成本。

雖然有許多好處，實際上要應用區塊鏈技術仍有困難。ITM共同創辦人暨台師大資工系教授黃冠寰點出，現有區塊鏈應用於物聯網仍遇三大瓶頸：

擴容性：目前主流公有鏈全球每秒能紀錄的資料(TPS–Transaction Per Second)不到15筆(Bitcoin=7, Ethereum=15)，每筆資料紀錄上鏈前需要鏈上建立共識，交易時間長達數十分鐘甚至數小時，無法處理全球數百億聯聯網裝置每分每秒不停上傳資料。
隱私性：區塊鏈不可竄改性與資料隱私性，在面臨牽涉信任機制，如金融/房地產交易紀錄、醫療紀錄等，如何取捨成為兩難。而近年來最嚴格的個資法GDPR，對資料抹除和遺忘的權力，也和區塊鏈本身不可竄改的特性相互矛盾。
高成本：IoT 裝置若是具備上鏈能力，每紀錄一筆資料都要付礦工記帳費。以資料量來計算，所花費將是天文數字。

為了讓區塊鏈及物聯網的整合成為可能，團隊鎖定台灣硬體IC產業的優勢，在通行的IC中置入基於密碼學的安全演算法—交易定位摩克樹技術以及摩克樹帳本快搜技術IC化，讓晶片以最精簡的運作模式，將交易及記錄透過SPO(Security Protocol Operator)送到公有區塊鏈並讓晶片進行稽核，藉由嘗試「區塊鏈IC」，達成大量擴容、高安全、保護隱私、低成本的IoT上鏈需求。

黃冠寰表示，只要IC具有電子簽章、由TP-Merkle proof推出Root hash及區塊鏈節點及SPO的通訊能力，就能安裝ITM的解決方案，而目前的技術能支援公有鏈、聯盟鏈及私有鏈等具有智能合約功能的各式主鏈，做到以區塊鏈上一個交易紀錄來清算鏈下一百萬筆資料，大幅改善效率。

ITM主要獲利來自SDK授權、上鏈收費及去中心應用平台DApps Platform，鎖定的三大應用場景分別為：電池管理系統，建立車用大型電池的健康履歷，建立跨國電池交易市場的公平標準，確保電池二手、三手的交易價格；智慧電表，讓現行的智慧電表資料上鏈，確保用電資料安全且不可篡改及智慧運輸，將行車資料上鏈，作為車隊管理，物流管控，供應鏈金融及政府監管的依據。

為了加快發展速度，團隊也積極尋求合作夥伴，包括與資策會合作成立區塊鏈IC聯盟、和區塊鏈晶片設計公司翰聯科技締結合作關係及與某智慧型電表⽣生產廠商合作研發區塊鏈智慧電錶。「一旦連網即上鏈的目標真的達成，相信Trusted Data as A service(信任機制即服務)的新商業模式會有更多可能，並在未來產生龐大價值！」陳洲任說。

創業快問快答

Q：要達到下一步目標，團隊目前缺乏的資源是？
目前最缺乏技術開發人力資源。因為區塊鏈是一個初生的技術，各項發展都還處在非常草創的階段，因此要找到熟悉此技術並且能夠開發應用的人才非常困難。

Q：創業，教會了你哪些事？簡單分享創業至今以來的心得感想？
「找對的人做對的事情！」

在現代科技業競爭非常激烈，市場變化也相當劇烈，在ITM創業階段核心團隊每個人身上都扛著沈重的壓力，但大家都在自己的崗位上不斷發揮長才，讓ITM得以在洪流中站穩腳步，並且持續追求卓越進步，我們相信這正是因為ITM有著良好的分工、合作與溝通，希望未來ITM能繼續讓對的人做對的事情，持續成長茁壯。

公司資訊

公司資訊：國際信任機器股份有限公司/International Trust Machines Corporation
成立時間：2019/1/24
產品名稱：具備擴容能力的區塊鏈IC方案/Blockchain-enabled ICs for Scaling Solution.
上線時間：2019/7/1
公司人數：10人
官方網站｜Facebook｜新創資料庫

本文授權轉載自創業小聚

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。