佈署 IoT Edge 和霧運算技術以開發智慧建築服務

2021年2月19日 星期五

《3S MARKET》這篇報導把物聯網的架構與實作，描寫的非常詳細，雖然在建築的細節上描述不多，但報導中也提及這是個實際驗證，可適用在很多的場域。不知道，有多少人真正看得懂？當然，連這篇都看不懂的人，就別說他真正了解物聯網、Edge 與 Cloud。

事實上這篇報導的描述不難了解，真正物聯網與邊緣運算的挑戰，是在實作。實作真正面臨的，是這些數據處理、融合、分析上的完整度，還有 —— 找到實作的場景！

摘要

基於 SoC 架構的嵌入式系統的進步，使許多商業設備的開發變得足夠強大，足以運行操作系統和複雜的算法。這些設備整合了一組具有連通性、運算能力和成本降低的不同感測器。在這種情況下，物聯網（IoT）的潛力不斷增加，並帶來了其他發展可能性：「事物」現在可以增加數據源附近的運算量；因此，可以在本地系統上，佈署不同的物聯網服務。

這種範例稱為「邊緣運算」，它整合了物聯網技術和雲端運算系統。邊緣運算可以減少感測器與中央數據中心之間，所需的通信頻寬。此方法需要管理感測器、執行器、嵌入式設備，和可能不連續連接到網路的其他資源（例如智慧手機）。這種趨勢對於智慧建築設計非常有吸引力，在智慧建築設計中，必須整合不同的子系統（能源、氣候控制、安全性、舒適性、使用者服務、維護和營運成本）以開發智慧設施。在這項工作中，分析和提出了一種基於邊緣運算範例的智慧服務設計方法。

這種新穎的方法，克服了現有設計中與服務的互操作性，和可伸縮性有關的一些缺點。描述了基於嵌入式設備的實驗架構。能源管理、安全系統、氣候控制和資訊服務，是實施新智慧設施的子系統。

1. 簡介

建築自動化系統使用開放式通信標準和介面，可以整合多種不同的建築控制規則，例如供暖、通風、空調、照明和百葉窗、安全功能和設備。但是，現有建築物通常不具有這些系統。

通常，每種安裝類型都提供特定的服務：供暖通風和空調（HVAC）控制氣候服務，攝影機和感測器提供安全服務等。僅當設計能源管理系統時，不同的子系統相關，但僅透過以下方式，連接建築物的能源管理系統。能源管理服務，集中在專用軟體中。

對於使用者和維護技術人員來說，提供不同服務的不同製造商，發現很難整合新的服務和功能。自動化建築將用於控制和數據採集的軟體，與工業協議和介面整合在一起。此外，將新服務整合到這種解決方案中並不容易，這取決於已安裝軟體的開發。

這些工業發展還為能源管理，提供了雲端連接解決方案和智慧服務。這些服務，也在集中式電腦系統中開發。數據被傳輸到這些系統或雲端進行分析。本文提出使用佈署在物聯網（IoT）技術中的邊緣和霧運算範例，主要有兩個目的：

A. 在自動化和非自動化建築物中，促進新的智慧和可互操作服務的整合（整合）。

B. 允許在建築物的所有子系統之間，分配智慧服務（互操作性）。

透過該建議，可以促進建築物子系統之間的關係。它還促進創建新的智慧服務（例如，新的分佈式智慧控制算法；使用電源管理捕獲的數據，來檢測人類活動；捕獲設備連接的模式辨識，運算可再生電力預測，在安全服務中使用電力數據等）。在這項工作中，我們設計了一個中間軟體的體系結構，該體系結構具有兩個主要層，這些層基於嵌入式設備、IoT 通信協議和硬體支援，來開發人工智慧算法（圖1）。

為了實現這一目標，我們在建築物的設施中添加了兩個概念等級：邊緣節點和霧節點。每個等級都有不同種類的設備和功能。我們佈署並實現了基於層的中間軟體的體系結構，以對模式進行實驗。

本文的組織結構如下：第 2 節回顧了智慧建築技術，建築物中的 IoT 佈署以及邊緣運算範例。第 3 節提出了一種在建築物（自動與否）中佈署邊緣和霧運算範例的方法。第 4 節介紹了進行的實驗。最後，第 5 節介紹了結論和未來的工作。

2. 相關工作

本節介紹與這項工作相關的主要研究領域。首先，我們在分析雲端運算層之後，回顧了基於邊緣運算範例的資源和服務供應。最後，我們研究了實現智慧建築的技術，並在最後的小節中，總結了先前研究的貢獻。

2.1. 邊緣運算資源和服務供應

最近，網路在兩端被標記為「邊緣」和「核心」，以查明處理發生的位置。邊緣端靠近數據源和使用者，核心端由雲端伺服器組成。透過這種方式，邊緣運算範例將運算推送到 IoT 網路的邊緣，以減少數據處理延遲，和發送到雲端的數據數量。基於雲端的後端，可以處理對時間不太敏感，或源設備本身不需要結果的處理請求（例如，物聯網網路狀態下的大數據分析）。

在邊緣運算資源供應方面，正在進行的 Horizo​​n 2020 RECAP 項目，提出了一種整合的雲端 - 邊緣 - 霧端架構，目的在解決應用放置、基礎架構管理和容量供應。雲端/邊緣基礎架構監控功能豐富了應用，基礎架構和工作負載模型，這些模型又被回饋到優化系統中，該系統可以協調應用並持續配置基礎架構。

徐等人進行的研究。 提出了一種用於邊緣運算的實用感知資源分配方法，稱為 Zenith。借助 Zenith，服務提供商可以與邊緣基礎設施提供商，建立資源共享合同，從而允許延遲感知資源調配算法，以滿足其延遲需求的方式，來調度邊緣任務。

邊緣節點資源管理（簡稱 ENORM），是管理邊緣/霧節點資源的框架，可透過監控應用需求，來自動擴展邊緣節點。可以透過靜態優先等級分配，來確定特定應用的優先等級。供應和自動縮放機制，是基於線性搜索的相對簡單的實現。

當源本身是可行動的時，邊緣雲範例也是可行的。 Chen 等人研究了行動設備向邊緣節點（特別是在無線電接入網路邊緣）的智慧運算分流。在這項工作中，作者提供了任務卸載算法，將分佈式運算卸載決策表述，為多使用者運算卸載功能。在同一項工作中，Wang 等人研究了聯合協調卸載任務，到多個邊緣節點的問題，並提出在邊緣等級引入及准入控制，以及兩階段調度方法，與傳統的最近邊緣選擇方法相比，改進了卸載性能。

2.2. 雲端運算服務配置

就社會和行業採用資訊技術而言，雲端運算範例是最具創新性的策略之一。提供的優勢提高了效率，並降低了成本，同時提供了可透過 Internet，普遍存取訪問的按需 IT 資源和服務。

當前，雲端運算服務種類繁多，甚至如何提供，這是一個受到廣泛研究的主題，正在提出許多的方案。甚至有評論總結了雲端運算範例的相關研究。

本小節介紹了有關以下問題的先前工作，這些問題與本手稿的主題有關：（i）安全性； （ii）服務品質（QoS）； （iii）提供邊緣服務。

（i）安全是雲端運算中一個具有挑戰性的問題。雲端服務位於應用環境之外，並且超出了防火牆的保護範圍，因此，需要附加的安全層。另外，邊緣和霧運算應用的行動性和異構性，使得難以定義單個過程。因此，需要一種分佈式安全策略。

此外，必須有一個標準化的環境，才能正確解決此問題，並指定霧運算和邊緣設備，如何相互協作。網路邊緣上的多個霧節點之間的敏感數據通信，需要資源受限的事物的輕量級解決方案。另一個與安全性相關的問題是數據位置。在雲端中運行數據分析是很常見的。因此，關於數據安全或隱私的公有雲與私有雲的爭論就出現了。

（ii）分配給雲端應用的資源，通常是根據合同規定的服務水準協議（SLA）所設置的。但是，實際上，由於偶爾執行大量事務，而導致分配的基礎結構飽和，可能會出現瓶頸。為了解決此問題，可以在資源可用時，動態擴展雲端基礎架構。當前，最具創新性的趨勢，目的在建構自動 SLA 合同合規系統。在 Faniyi 和 Bahsoon，以及 Singh 和 Chana 進行的研究中，可以找到與品質服務管理相關建議的詳盡綜述。考慮到這一點，提出了幾種策略來預測，應用的資源需求和 QoS 的要求。最近的工作試圖將安全性和 QoS 問題結合起來，以提供全面的性能指標。

（iii）最後，濫用雲端服務，是該領域的另一個問題。物聯網環境是霧和邊緣設備不斷加入或離開，動態的執行前後關聯。因此必須在網路邊緣提供彈性的服務。為此，在網路的可用設備之間，共享應用工作負載，可以為高階運算應用提供靈活性。提出了可靠的服務供應方法，來為系統提供更高的彈性，並提供靈活和優化的雲端服務。

在本主題中，將雲端框架和中間軟體技術，設置為與雲端層，以及具有不同介面操作系統，和體系結構的設備之間，進行通信的平台。

2.3. 物聯網在建築服務工程中

物聯網開發為在建築物上，開發數位服務提供了新資源。建築物中常見的物聯網應用，包括節能的過程環節、維護改進、雜務自動化和增強安全性。由於全球變暖，建築物的節能是一個重要的課題。

物聯網技術引入智慧建築，不僅可以減少本地溫室氣體排放，還可以將減少溫室效應擴大到更大的領域。目前，物聯網還被用於建築領域，以協助設施管理。物聯網使營運系統能夠提供更準確和更有用的資訊，從而改善營運，並為房客租戶提供最佳體驗。有基於物聯網的建議，這些建議顯示建築系統，如何與雲端進行通信，並分析所獲取的數據，以開發新的業務見解，從而能夠推動真正的增值和更高的績效。

實驗研究顯示，物聯網平台不僅可以改善，工業能源管理系統中實體的互連性，而且可以降低工業設施的能源成本。 FacilitiesNet 表示，建築物聯網（BIoT）正在推動我們獲取資訊，彼此互動和做出決策的方式發生重大轉變。BIoT 不僅與連接性或設備數量有關，而且還與交付實際和相關結果有關。當前，有很多基於物聯網的智慧家庭應用的例子。

然而，智慧設備或「物」，僅僅是連接到網路的設備或嵌入式系統。增值來自設計協調系統，和提供智慧服務，以提供實際收益的能力。這些特徵基本上，取決於對不同類型連接事物的異質性，及其互操作性的管理，並取決於數據處理提供的情報潛力。

Tolga 和 Esra 進行的研究得出的結論是，就智慧家庭系統中的軟體和硬體而言，物聯網技術尚未變得穩定。原因之一，有可能是物聯網技術仍處於發展階段。McEIhannon 所撰寫有關物聯網應用的邊緣雲和邊緣運算的未來，其評論得出了類似的結論。這篇評論提到概念和發展，目前還處於早期階段，從學術和行業的角度來看，許多挑戰都需要解決。

物聯網帶來了新的機會，但許多企業仍在尋求了解和分析，其將如何影響，並與現有的 IT 結構和管理策略整合。為此，必須創建專門的使用模式和技術，來彌合這一差距。

2.4. 發現

以下結論闡明了這項研究建議的新穎之處：

雲端運算作為「實用」的一般概念，非常適合智慧家庭應用的常規需求。但是，在某些情況下，將所有運算都移到雲端中，是不切實際的。

邊緣計算作為一種計算範例而出現，可以在物聯網設備生成的數據附近執行計算。這種範例可能有助於滿足最新應用的安全性和 QoS 的要求。

當前，控制子系統的高級建築設施，通常使用 Internet、IoT 協議和 Web 服務。專有系統是使用標準的 Internet 通信協議設計的，用於管制和監控。先前的工作顯示，基於無線感測器網路、Web 介面和工業控制模式，用於氣候控制、電源管理或安全性的控制系統，使用不同的監視和控制技術。監控應用分析，得自監控和數據採集系統中的這些子系統。對於不同的子系統，有不同的解決方案。考慮到上述情況，本工作中提出的模式，引入了以下新穎元素：

A. 介紹了一種分層架構（整合了邊緣和霧端等級），以及提供子系統之間互操作性，以及在建築物控制中開發智慧服務的方法，該方法使用了邊緣和霧端範例，這些範例將 IoT 協議整合在一起，並在本地 Intranet 中操作 AI 技術，讓雲端服務的通信層，完善了該層的架構。

B. 介紹了一種基於使用者為中心的方法，用於在互操作性需求下設計、驗證和改進新服務。

C. 該提案允許使用可以在已建的建築物中，實施的非專有硬體和軟體系統。

3. 計算模式設計

建築物中的設施子系統分為有照明、氣候、能源、安全、警報、電梯等。在自動化建築中，這些子系統由專門的控制技術控制和監控。在非自動化建築物中，不存在這些服務，並且子系統透過電子和電氣方式進行控制。在這兩種情況下，所有子系統都為建築營運，提供必要的服務。

從邏輯上講，每個子系統都在其場景中起作用，並且不能與其他子系統互操作。嵌入式電子控制器和連接的不同感測器，可以使每個子系統自動化。這些服務都是基於直接反應性控制規則。除了嵌入式控制系統和感測器之外，通信技術（基於 Internet 協議）和新的行動設備還為開發管制、監控和數據訪問服務，提供了新的可能性。

在智慧型動設備上開發，並連接到 Web 伺服器的人機介面和專用應用，是近年來已實現的服務的範例。每個子系統中的專家（氣候、安全性、電源等），都具有可以轉換為專家規則的知識。這些規則被轉換為用於管理、維護、控制、優化和其他活動的控制算法。這些規則是可以，在可程式設備上編程和實現的。但是，它們是靜態的，不會在出現新情況時發生變化，並且不能互操作，也無法適應每個安裝的特性。

例如，氣候或安全專家決定，如何使用標準啟動條件，來配置每個子系統。每個控制規則僅在一個子系統（此範例中為氣候或安全性）中工作，因此，這些子系統之間沒有互操作性。考慮到這種情況，提出的模式有助於並允許，基於不同子系統的互操作性，來整合新的數位服務，並將人工智慧（AI）技術的新服務，引入當前設施。

例如，諸如電梯控制的設施，可以用於安全服務或建築能源管理服務。氣候控制設施，可以與安全子系統整合在一起。整合到模式中的天氣預報軟體系統，可以由能源管理服務，或建築物空調服務使用。

目的是讓每個子系統中的專家，參與設計整合服務，並將所有子系統轉換為可互操作的系統。該模式會開發自動規則，並允許在考慮安裝行為本身的情況下進行決策。該模式基於一個過程，該過程包括四個開發階段（圖2）和分為不同級別的硬體 - 軟體體系結構（圖3）。該體系結構的主要等級，是邊緣等級和霧等級。這兩個層次介紹了在建築物中，應用物聯網技術的新穎性。下面介紹了模式的各個階段（分析、設計、實施和啟動）。

．分析：在此階段確定了不同的專家使用者（氣候、安全、電力、水、能源、管理人員，以及資訊和通信技術（ICT）技術人員）。諮詢專家使用者，以指定需要控制的主要過程。資訊通信技術專家作為整合環節，參與了這一過程。第一種方法產生了設計控制規則，和潛在服務所需的事物（對象）。在此階段，使用以使用者為中心的方法，並捕獲子系統的需求。

．設計：我們提出了一個三層架構（邊緣、霧端和雲端），如圖 3 所示。

．實施和數據分析：在此階段中已安裝和整合了子系統。服務基於每個子系統中的規則，分析事物（對象）生成的數據，以設計基於機器學習的服務。

．啟動：最初，在每個子系統的監督下制訂專家規則。然後，使用回饋過程安裝規則。最後，透過人工智慧技術，可以推斷出自動的和經過調整的規則。

3.1. 分析與設計

專家使用者對此過程，進行不同的審查。以使用者為中心的技術，用於設計整合流程。目的是獲得所需的所有事物（對象），它們之間的關係，以及潛在的服務。一旦指定了事物（對象）和服務，就必須關聯通信協議和控制技術。選擇了物聯網協議和嵌入式控制器；提出了人機介面；指定了邊緣層和霧層及其功能；分析專家規則和智慧服務。最後，提出了維護和操作方法。所有這些任務在專家技術人員，和資訊技術專家之間共享。

結果是事物的定義，它們之間的關係，以及與邊緣和霧層的交互作用。該過程中代表了建築物的所有子系統，數據感測器、執行器、控制器、規則和過程經過設計，可以整合所有子系統。數據集、對象和設備，由物聯網概念表示。事物由具有狀態和配置數據的實體，和前後關聯組成。事物數據位於霧和邊緣節點中，儲存的不同配置中的關聯性。

事物以數據向量表示：[ID、類型、節點、前後關聯情境]。

– ID是辨識碼。

– 類型可以是感測器、執行器、變量、過程、設備、介面、數據儲存，或可以在 IoT 生態系統中寫入、處理、通信、儲存或讀取數據的任何對象。

– 節點指定建築物子系統、功能描述、層類型（邊緣、霧端、通信或雲端）、IoT 協議和時程存取訪問。

– 前後關聯表示在 IoT 生態系統中，用於發布或讀取數據的時間、日期、位置，與其他事物的關係、狀態和訪問頻率。

表 1 是由事物（[ID、類型、節點]）。所有事物都可以訪問配置文件（CF），以了解如何使用可用數據，以及如何使用適當的訪問權限配置新數據。前後關聯數據位於內建記憶體，或是靜態儲存。使用定義的事物，設計不同的控制規則。這些控制規則是分佈在連接到網路的不同嵌入式系統中，控制過程的一部分。事物表示佈署在安裝的不同子系統中，所有的可用資源。在此等級上，設計師對所有事物進行分析、指定和關聯。基本控制算法是使用此資訊實現的。配置關聯性允許層和設備之間，所有事物的互操作性。

在此階段的另一級設計，必須提出物聯網管理中，使用的節點要求和規範。設計的流程和服務，將在邊緣或模糊節點中實施。必須指定每個節點，以確定其內部功能、通信及其服務。在獲取數據的地方，開發了智慧和處理能力。邊緣和霧層的節點，位於數據感測器、執行器和控制器附近。本文提出的方法，使用具有兩個功能的兩層（邊緣和霧端）。每一層都可以佈署互連節點的網路，以促進互操作性。

邊緣和霧層的功能是：

邊緣層功能：在連接感測器/執行器的嵌入式設備上，開發的控制軟體。某些 AI 算法可以安裝在邊緣節點上。中央處理器（CPU）和計算資源有限。安裝了通信介面，以允許在本地網路中進行整合。

霧層功能：局域網級別的通信、AI 範例、儲存、配置關聯性和監控活動。霧節點透過處理、通信和儲存，來處理 IoT 的Gateway、伺服器設備，或其他設備中的數據。在此等級實施本地、全球的整合服務。利用這些節點的硬體、軟體和通信功能，開發了基於機器學習範例的算法。霧層設備還可以在很少單位的設施或服務中，執行邊緣節點功能。

透過這兩個等級，可以優化建築設施，以獲得不同子系統之間的整合和互操作性。

表 1 顯示了每件事與關聯性配置，和節點規範的關係。節點標識其所屬的子系統（控制、能源、氣候等），層（霧端、邊緣、通信和雲端）及其執行的功能。

3.2. 架構設計

在分析和設計階段，獲得對象（事物）及其關係。規範和要求用於實現每個層。實施取決於提供所需功能的設計，和現有技術（硬體、通信和軟體）。在此階段，開發了一種適合現有設施的體系結構。物聯網協議提供互操作性，而 AI 範例則提供了適應性和優化性。邊緣運算節點用於控制設備，霧運算節點安裝在本地網路節點上。這些等級為配置、安裝和運行新流程，提供了強大的資源。

物聯網協議，傳達所有子系統數據。每個子系統由對象/事物（虛擬等級）組成，安裝為可連接的感測器/執行器/控制器設備（硬體等級）。

物聯網通信中，針對建築場景建立的要求是：標準協議、低功耗、易於存取訪問和維護、支援整合新模組，非專有硬體或軟體，以及低成本設備。

MQTT 協議，是目的在用於提供整合和互操作性資源，異構通信場景的主要物聯網協議之一。該協議被提議作為感測器、執行器、控制器、通信設備，和子系統之間的通信範例。

MQTT 協議的一些主要功能，在不同的著作中有所顯示，這使其特別適合於這項研究。他們之中有一些是：

．它是針對資源受限的場景開發的發布 - 訂閱消息協議。

．它具有低頻寬要求。

．這是一個非常節能的協議。

．編程資源非常簡單，使其特別適合於嵌入式設備。

．具有三個 QoS 等級，它提供了可靠和安全的通信。

MQTT 開發了無所不在的網路，該網路支持 n-m 節點通信模式。任何節點都可以查詢其他節點，並對其進行查詢。在這些情況下，任何節點都可以充當基地台的角色，能夠將其資訊傳輸到遠端處理位置。無處不在的感測器網路（USN）中的節點，可以處理本地數據。如果使用 Gateway，則它們具有全局可訪問性；他們可以提供擴展服務。

節點（邊緣或霧），可以具有本地和全局存取訪問權限。這些設施具有不同的可能性和益處。本地數據處理，對於基本過程控制是必需的，而全局處理則可用於模式檢測和資訊生成。從這個意義上講，擬議的平台使用了組合功能：連接到 IoT 雲端服務，本地網路區域上不同的 USN。在這種情況下，運算層（邊緣或模糊等級）將用作控制流程和雲端服務之間的介面。該層可以在與雲端進行通信之前，進行處理數據。

實現邊緣和霧端運算節點需要執行三個操作：

．連接和通信服務：所有設備必須在同一網路中，並且可以互操作。所有感測器和執行器都可用於開發服務。此活動的一個示例，是在 Internet 上遠端讀取建築物的電源參數、環境條件和開放的天氣預報數據。此活動中應實現其他功能，例如連接的安全性、可靠性和互操作性。

．嵌入式設備（邊緣運算層）中的控制算法和數據處理：在此活動中，這些設備中實現的基本控制規則和數據分析服務，可以開發新功能。此階段可以應用於數據過濾、運算氣候數據或分析功耗、直接反應控製，或使用模式辨識技術檢測事件。

．Gateway 節點（霧運算層）上的高階服務：此等級使用和管理 AI 範例，和 IoT 通信協議。霧運算節點對數據執行智慧分析，對其進行儲存，過濾並將其傳遞到不同等級，以糾正較低級別的新控制措施，或者生成雲端中服務感興趣的資訊。此階段的應用示例，包括分析新模式、預測用水量，或功耗、智慧檢測和其他預測服務。

3.3. 測試與回饋

在測試階段使用標準方法，邊緣和霧層提供不同的功能。提出了針對不同子系統的機器學習模式，並且可以將其安裝在邊緣或霧節點上。必須執行以下操作，來測試機器學習應用：

A. 定義和捕獲數據集：必須辨識、捕獲和儲存主要變量。在不同的建築子系統中，過程數據集是由連接到邊緣層的感測器捕獲的數據。使用通信協議監控和儲存數據集。一個案例是電表，該電表在配電盤中連接到嵌入式設備（邊緣節點），該嵌入式設備傳送電力數據，以在霧節點設備中儲存和處理。

B. 訓練數據集和形式辨識模式。先前數據集的一個子集，用於訓練不同的模式。評估針對從未用於訓練的數據測試模式，此過程的結果已由專家使用者驗證。目的是獲得一組代表性的結果，以了解模式在現實世界中的表現。

C. 實際場景中的驗證：必須在邊緣和霧節點上，實施新的服務和控制算法。這些模式具有用於分析數據，實施特定模式，並使用結果開發最佳參數的算法。在此階段，可以修改或進行改善模式。

D. 用統計術語和模式演變，得出測試結果：基於 AI 算法的模式而將產生近似值，而不是精確的結果。分析應用結果以確定置信度，並允許模式演化。該活動支持開發新的 AI 服務，或對已實現的算法進行修改。有監督的自動更改，是維護和改進系統的過程。此階段的過程，包括所有模式層。

建議對使用邊緣和霧，任何的安裝進行這些活動。如前所述，該模式既可以安裝在既有舊的建築物中，也可以安裝在新建築物中。對於新建築設計，基於建議模式的安裝更易於整合。此外，可以提供的服務的潛力，也使其對於既有建築物具有吸引力。

4.在建築子系統中，實施智慧服務

該模式在預先存在的住宅建築物上，進行了測試。設計和實施電源管理、管制和監控服務。物聯網協議（MQTT 和 HTTP）和 ML 範例，用於建議的層體系結構。基於 KNN 的機器學習方法，和樹決策算法用於管理功耗（家用電器），和可再生能源發電（風能和太陽能）。使用房屋中的霧節點，在雲端平台上實現監控和統計數據。該節點連接到控制可再生，和家用電器子系統的不同邊緣節點。

在圖 6 中，邊緣節點，整合在先前安裝的可再生子系統中。透過邊緣層上的這種新設備、電源管理、安全控制和操作流程得以整合，並且可以與其他子系統互操作。可以設計新的智慧服務。邊緣節點將數據傳輸到霧節點 Gateway，該 Gateway 管理功耗和發電，並控製家用電器。該節點中的輸入，是可再生能源發電的數據。輸出控件是 ON-OFF 開關，用於優化發電、安全性和操作。

4.1. 分析與設計

分析了住宅建築，以設計電源管理，安全和控制服務。 在第一種方法中，所需的主要事物（對象），它們之間的關係和不同的服務，如表 2 所示。

4.2. 執行

分析房屋中的建築子系統，以整合這個執行模式層：邊緣控制、霧服務，與雲端的通信和雲端服務。 選擇了本實驗工作中使用的感測器、執行器和控制過程（事物）。 表 3 列出了使用的嵌入式設備。

家庭服務中的控制過程，需要反應時間和互操作性。人機介面、數據存取訪問和分析服務，是本地和雲端運算上的服務。上面提到的兩個需求，都使用不同的協議處理：控制/通信上的 MQTT，和雲端服務上的 HTTP（RESTful API）是用於整合，並使所有子系統互操作的 IoT 協議。在提出的該層模式中，還使用 MQTT 協議、控制、數據處理，以及使用 RESTful 協議，到雲端的數據通信，來開發機器對機器（M2M）應用。

MQTT 使用開放的消息協議，該協議可以將遙測樣式的數據（即在遠端位置收集的測量結果），以消息的形式，從設備和感測器，沿著不可靠或受約束的網路傳輸，到伺服器（BROKER）。消息是簡單、緊湊的二進制數據包，有效載荷（壓縮的標頭，比超連結傳輸協議（HTTP）少得多的詳細資訊），並且非常適合推送簡單的消息傳遞方案，例如溫度更新或移動通知。例如，消息也可以很好地用於，將受約束的或更小的設備，和感測器連接到 Web 服務。

MQTT 通信協議，使所有對象可以互操作。透過此協議實現的發布者和訂閱者模式，可以互連所有設備和事物。該通信層由安裝在霧節點上的代理設備管理。不同的發布者和訂閱者，在不同的節點上實現。安裝了一個 Gateway 設備（霧節點）和兩個嵌入式控制器（邊緣節點），來控製家用電器和電源管理。事物和流程佈署在所有節點上。

邊緣節點控制子系統，霧節點根據決策樹，以及專家定義的規則，實現 AI 範例。霧設備將數據傳輸到雲端平台，以開發儀表板螢幕，來監看子系統的狀態。

可以開發新的雲端平台服務：事件檢測、機器學習處理、統計分析等。專家使用者設計基本的控制算法。在學習和訓練過程之後，將根據專家系統的結果，對這些算法進行調整和修改。在這項工作中，目標是在不損失生產力的情況下優化資源（控制和能源）。在邊緣或霧節點中，執行不同的控製過程；分類過程和決策樹在霧節點中實現。算法以 Python 語言實現。此語言的開源庫用於不同的應用。

4.3. 佈署與測試

對於現有建築物，邊緣節點交錯插入已安裝的控制器、配電板，以及感測器和執行器中。如果在分析階段指定了新的東西（電錶、氣候和控制器），則會安裝一些新的感測器/執行器。這項工作中佈署的邊緣節點具有以下優點：

．請勿干擾先前的安裝操作。

．他們使用新的專家規則和自動規則，引入新控件。

．他們測試和重新配置，在分析、學習和測試驗證中，設計更新的專家規則。


圖 7. 佈署在配電盤中的節點。 使用 IoT 協議通信，在不同節點中開發數據捕獲、控制算法、數據分析、儲存和通信服務

在電力管理過程中，專家使用者根據電力消耗、發電量、消耗負荷曲線、氣候數據和氣候預測數據，對具有選定流程的時間表，進行可程式處理。邊緣節點捕獲數據，並將其發送到霧節點。

霧節點處理室內和室外環境的日記數據，以及天氣狀況。霧節點還可以捕獲其他感測器數據。對房屋中的這些數據消耗和生成方式，進行檢測和分類。消費和發電結果，作為數據添加，以便與儲存的數據一起進行分析。可以使用機器學習方法開發，作為家用電器或人類活動檢測的智慧服務（圖8）。

4.3.1. 機器學習：數據捕獲過程（邊緣節點）和家用電器分類（霧節點）

連接在主配電盤中的電表，用於捕獲數據，並使用標準的 K 近似值，最近鄰（KNN）分類算法，來開發形式辨識模式。 KNN 是機器學習系統中最常見的方法之一。電表捕獲電流；如果連接了新的家用電器，則電流數據會更改。不同的家用電器具有不同的變化等級。

用於辨識家用電器的不同模式的主要變量，是連接時的電流水準差異。數據捕獲過程流程圖（圖9），顯示了在邊緣節點中實現的算法，以捕獲預處理並傳遞電力數據。

在此過程中，監督階段使用訓練數據集。接下來，真實場景中的驗證，將測試分類模式。家用分類設備將用於不同的服務：人類活動的辨識、負載控制、可再生能源管理、空調、安全性等。在訓練階段，已捕獲了不同的家用電器開機，以獲得一組形式。每個家庭都有一個矩心向量，將用於分類過程中的檢測。如上面所示的算法所示，分類器處理將產生連接時的電流數據作為輸入。KNN 分類過程流程圖（圖10）描述了 KNN 方法，它在霧節點中實現。

4.3.2. 可再生電源管理。控制電力自耗的決策樹

每個建築物都有不同的需求曲線，以及在接入電網方面的特定情況。為此，整合和可互操作的設施，可以實施適用於每種情況的不同解決方案，從而提供對太陽風資源的最佳管理，優化電源效率，簡化管理流程，並實現最高的成本節省。當可再生能源超過消耗的能源時，在使用 AC 耦合到電網的設施中，會出現問題。

在實驗工作中，太陽能在一天的中央時段的能量，大於所消耗的能量（圖11）。但是，在分析了消耗曲線之後，可以在這段時間內連接負載，以避免注入電網。可以透過設計一種算法，來滿足這一要求，該算法可以預測，何時發生此事件，以自動連接不同的負載。利用所有感測器和執行器的整合，和互操作通信，已經開發了在不同節點中，所實現的算法（圖12）。

13. 在電源管理子系統上開發的決策樹。 它由專業使用者設計，並整合在邊緣節點上。該決策樹的目的，在優化可再生能源的使用。

4.3.3. 基於 Edge 和 Fog 節點的 Control Home

圖 14 顯示了安裝在住宅房間中的邊緣節點。 該節點可以控制四個設備（設備），並捕獲感測器數據（功耗、發電量、溫度、濕度等）。該設備可以使用 MQTT 協議進行通信。該協議允許設備之間，進行其他類型的通信：智慧手機、新邊緣節點等。圖 7 和圖 14 顯示了可以在其他建築物中，佈署的標準實現。在所有系統中，都有配電板，這些配電盤佈署了霧節點和邊緣節點，如圖所示。

4.3.4. 使用物聯網協議的雲端服務

雲端服務可以監控，透過霧節點或人機介面（HMI）訪問的數據。 IoT 協議（MQTT）從任何已連接 Internet 的設備推送數據。事件檢測、儲存統計分析等其他服務，完善了該資源的功能。提供類似服務的不同平台，顯示了商用物聯網技術的狀態：Amazon IoT、Microsoft Azure、Ubidots 和 Thingspeak，是提供 IoT 平台的公司一些案例。提供了資源以及客戶端，和 IoT 平台之間的應用程式介面（API）通信，以便可以使用它們。

用於設計儀表板監控和管制的 HMI 資源，是這些平台上的主要實用功能之一。霧節點使用雲端 API 傳達數據和資訊，可以實施其他控制服務。在這些雲端平台上，預先建構了用於監控數據的儀表板設計。使用 API​​ 實用功能，霧節點中的過程處理，會將數據發送到每個儀表板。API 文件指定了在設備、IoT 平台和 Mobile-Alerts Cloud 之間，交換數據的結構，以及用於加速項目的代碼案例和形成資料庫。

圖 15 顯示了在 Ubidots 雲平台上，設計的儀表板。Ubidots是本實驗工作中使用的物聯網平台。該模式可以在實現這些協議的層，和平台中使用不同的標準協議。圖 16 顯示了在雲端平台中，IF 變量 THEN 動作的事件配置。大多數物聯網平台，都提供此功能。

5. 結論

為了設計物聯網系統，越來越多地提出邊緣霧模式。但是，每個範例都提供特定應用領域的解決方案。不同子系統之間的整合和互操作性，可以改善這種情況，並提供更好的服務。這項工作的主要目的，是透過提出一種基於邊緣層和霧層，兩層體系結構的運算模式，來解決這個問題。透過這兩層，可以基於使用邊緣或霧節點中，嵌入式的設備捕獲數據所產生的新型有用資訊，來設計和開發新服務。這些節點使用雲端平台和 IoT 協議（例如 MQTT）。

MQTT 是作為不同層（霧 – 邊緣 – 雲）之間提出的通信協議，並進行實驗的。雲端平台用於開發儀表板的面板資訊和 Internet 上的新服務，例如控制、儲存和通信事件。該平台可用於透過 API，交付不同的服務。

該模式可以在現有建築物和新建築物中，開發這些服務。在這種情況下，要求每個子系統中的專家和專業人員，參與新服務的設計。

為了測試該模式的功能，並顯示如何在實際設施中，實現該模式，在住宅中進行了一項實驗性工作。在此霧和邊緣節點前後關聯中，描述了實現的幾個範例。開發了模式辨識和決策樹方法，以展示人工智慧在設計 IoT 解決方案中的潛力。已安裝服務的結果顯示，邊緣和霧節點佈署，產生了預期中整合和互操作性的好處。

提出的工作演示了，如何將邊緣和霧範例，整合到可以增強其優勢的新架構中，從而擴展了應用領域。該體系結構的主要科學貢獻，是整合、技術的互操作性，及其為開發 AI 服務提供的設施的範例。所有這些改進，都在已開發的實驗的不同示例中顯示。具體的優化和改進，將在以後的工作中進行。此外，使用機器學習平台，和 AI 範例的新控制規則，將確保可以創建和改進新的智慧服務。

附圖：圖1.自動建構子系統和資訊技術環境。
圖2.基於使用者為中心關係的模式。
圖3.通信架構。 每個等級都有不同的功能。 提出了兩個通信等級：IoT（使用消息隊列遙測傳輸（MQTT））和 Web（使用代表性狀態傳輸（REST）協議）。這些協議的層，涵蓋了已建立的整合和互操作性要求。
圖4. 在建築物的現有設施上實施的邊緣霧架構示例：邊緣節點是較低的層次，必須與安裝的設備進行新連接。互連所有子系統的霧節點，是透過整合連接到邊緣節點的新設備來實現的。邊緣和霧節點，可以佈署在所有建築物子系統中。
圖5. 住宅建築中的第一個實驗工作。
圖6. 整合在先前安裝的可再生子系統中，邊緣節點的示例。 該節點可以使用新算法控制 ON-OFF 開關，以管理發電過程，以及通信和監控電源數據。
表1.事物示例描述。寫入 ID、類型和節點數據，以配置 XML 文件。配置關聯性儲存在霧節點中。
表 2. 實驗工作中的分析和設計要求。
表 3. 實驗室內使用的嵌入式設備。
圖 7 顯示了分佈在配電板上的節點（邊緣和霧狀）。在此節點中，設計並安裝了功率計、ON-OFF 開關控件和 AI 服務。
圖 8. 佈署的智慧電源功能。在霧節點中實施的分類過程，可用於檢測電連接和人類活動。可以使用 IoT 通信實現其他服務
圖9. 邊緣節點中捕獲，並預處理的用電量數據；MQTT 協議用於通信數據。另外，其他節點可以使用捕獲的數據，來提供其他智慧服務，佈署了整合和互操作性。
圖10. 分類過程。處理捕獲的電數據以檢測家用電器連接。可以使用 IoT 協議整合，來設計其他智慧服務。
圖11. 該圖顯示了實驗工作中的消耗和生產數據。 在自儲存的電力自備設施中，沒有儲存並且沒有注入電網，所產生的能量必須即時使用，並且不得超過所消耗的能量。 能源經理必須預測此事件，並提前連接電荷。
圖 12. 用電自耗設施中的可再生電源管理。
圖 13 是在電源管理子系統中，開發的算法的示例。 可以在邊緣節點上安裝此過程。該節點獲取氣候數據預測，並預測系統是否可以在不儲存的情況下，使用可再生能源。
圖14. 佈署的邊緣節點。該節點可以使用新算法，控制 ON-OFF 開關，並可以在每個房間或建築物中，通信和監控感測器數據。
圖 15. 在雲平台上配置的儀表板。顯示了風力發電數據和預測風力。
圖 16. 在雲端平台上配置事件的儀表板：IF 事件 THEN 動作。 該服務顯示了，如何使用雲端訪問來控制設施。與霧節點的 Internet 通信，可以控制建築物中的不同子系統，並使用電子郵件，SMS 或其他 Internet 服務來通報事件。

資料來源：https://3smarket-info.blogspot.com/2021/02/iot-edge.html?m=1&fbclid=IwAR0uijX5WdNrfzmGjVsakFGaEsWivPgyH1zumxVr7fwvvgqtdFFTI6jJXS8

#孤獨 #是一種能力
#那些看似帶來不適的 #往往告訴我們關於自己的許多
　
　「交談增進瞭解，但是孤獨培養天才。
　　一件作品能表達出均一性，
　　正是孤身藝術家手筆的表現。」
　　——愛德華‧吉朋
　　　（Edward Gibbon，一七三七九四，英國史學家）
　　
　吉朋所言甚是。包括許多詩人、小說家或作曲家，多半跟吉朋一樣，在一生中有很多時間注定要獨處，許多畫家與雕塑家也往往如此。從當代盛行的各派精神分析理論流傳下來的看法，人們普遍相信，人類是社會動物，從生到死，都需要他人的陪伴和喜愛；而且親密的人際關係即使不是唯一，也是主要的幸福來源。但是，創作者的人生似乎常與這種說法背道而馳，包括如笛卡爾、牛頓、洛克、巴斯卡、斯賓諾沙、康德、萊布尼茲、叔本華、尼采、齊克果及維根斯坦等許多思想家，都不曾建立家庭或親密的私人關係。這些天才之中，有的跟男人或女人有過短暫的關係，有的則像牛頓那樣獨身以終，但他們多半沒結婚，獨自一人過上大半輩子。
　
　偉大的天才並不常見，他們因本身的天賦而受人敬畏、遭人妒羨，他們也常被視為異數，彷彿不需要承擔一般人的歡樂與痛苦。以精神病理學的觀點，這種異於常人之處是否意味著不正常？確切來說，創作家對孤獨的偏好，是否代表他在建立親密的關係上的無能？
　
　在看到許多人際關係一波三折的天才們，因為精神疾病、酗酒或藥物濫用而失常的例子之後，我們很容易認定：創作天賦、精神不穩，以及關係建立的低能，三者有著緊密的關聯。因此，擁有創作天賦是否為一種福分，就變得很難判斷了，因為這種一體兩面的資質雖然可能為天才帶來名利，卻也不見容於凡人的幸福之路。
　
　世人往往認定，只要是天才，精神狀況一定不太穩定，尤其自佛洛伊德以降，這種看法更加普遍。不過這不是絕對，並非所有創作家的心理都不正常，也不是所有孤獨的人都不幸福。吉朋在初戀失敗後過著一種人人稱羨的恬靜生活，他自言：
　
　「當我靜思人類終有一死的共同命運，我必須承認自己抽中了人生大獎……我有愉悅的性情、溫和的感性，而且天生喜靜獨處，不好活動，某些不良嗜好和習慣可能也被價值觀和時間給糾正了。好學是一種可以化享樂為活力的熱情，讓我每天每個時刻隨時都有獨立且理性的樂趣，我不覺得我的心智有任何衰退。依據瑞士的標準，我是個富有的人，我的確富有，因為我的收入高於花費，而我的花費又都恰能如我所願。吾友謝菲德爵士一直熱心相助，使我能卸除最違反我的志趣和脾性的牽累。我還要接著說嗎？自從我的初願未償，我就不曾認真考慮過婚姻關係。」
　
　利頓‧史垂奇（Lytton Strachey）在一篇短文中這樣描述吉朋：「一想到吉朋，心裡馬上湧現幸福這個詞，而且是最廣義的幸福——既有好運道，又能夠享樂。」
　
　有人或許會說吉朋遵從父命放棄對柯寇德（Suzanne Curchod）的情愛之後，就已經斷絕了幸福之源，甚至變得心理失常。然而，吉朋一生或許少有性愛，但其他的關係卻相當可觀。卷帙浩繁的《羅馬帝國淪亡史》需要他長時間孤獨地研究和寫作，但在與人為伍時，他也同樣快樂。他在倫敦有活躍的社交生活，他曾是「文學會」的一員，也曾加入「同僚會」、「白人會」及「布魯克斯會」，而且所到之處言談充滿了魅力。此外，吉朋對撫育他長大的姨媽波頓夫人有著深刻的感情，對終生至友謝菲德也有純粹的友誼。
　
　他偶爾會在信中悲嘆自己的孤獨，也戲言要收養一位表妹，不過他對婚姻的期待只是稍縱即逝的空想：「當我設想這種結合可能帶來的後果，我就從夢中驚醒了！我高興自己得以苟免，還大呼謝天謝地，讓我保有原來的自由。」
　
　身在現代的我們，常常斷言要先有親密的感情，特別是性的滿足，才能擁有真正的幸福。這種說法沒有為吉朋這樣的人留一點餘地。很明顯，吉朋雖擁有許多友情，但他的自尊與樂趣卻主要來自於他的工作，這點在他自傳結尾說得明白：
　
　人到老年會以希望作為慰藉，父母對延續他們生命的孩子表達慈愛，高唱天國頌歌的人熱衷宗教信仰，而作家也有一份虛榮心，希望自己的名字和著作永垂不朽。
　
　吉朋是古典派藝術家，他用諷刺且客觀的筆鋒表現了人類的愚蠢和虛榮。他在著作中表露的同情心確實很有限，性通常是作為消遣的主題，對宗教也斥為迷信。不過，致力於繁雜的歷史整理工作，他必須採取這種姿態。要在紊亂紛雜、有如長河的人類歷史中尋找秩序，他得建立超然的觀點。吉朋沒有、也不能把他的個人情感表現在他的歷史觀中，但是他對待朋友的溫情及朋友對他的喜愛，都顯示了這個人本身有一顆多情的心。
　
　以過去的標準而言，吉朋可說格外地正常。然而，依照佛洛伊德的看法，異性間的性滿足，才是精神健康的必要條件。於是，自從佛氏提出這個觀念以來，大家開始懷疑吉朋並非一般認定的幸福或成功者。
　
　我認為，並非只有天才能在不涉及人際關係的領域裡找到自我的價值。只要是興趣，無論寫歷史、養信鴿、做證券或股票買賣、設計工具、彈鋼琴或從事園藝，都可以使人幸福快樂，而且興趣的重要性遠大於精神分析師的想像。
　
　偉大的創作家最能支持上述論點，他們有作品為證。至於沒沒無聞的平凡人或許無法留下對興趣著墨的痕跡，但這些興趣可能是他們窮其一生投注熱情之所在。有錢人也許會有大量的收藏品，熱衷園藝者可能能留下創意的證據，這類證據就算無法像一本書或一幅畫那麼持久，但好歹能維持個幾年，當然如果是對風車或板球運動有狂熱，可能就無法留下任何東西了。
　
　不過，在我們認識的人當中，一定有些人因為興趣使然，無論他們的人際關係是否圓滿，也擁有意義非凡的人生。我們過於高估人際關係的重要性，總以為圓滿的親密關係理應使人幸福，否則一定是關係出了差錯。事實上，這種想法太偏頗了，人際關係實在禁不起我們這般倚重。
　
　人生要產生價值，愛情和友誼固然是重要來源，但絕非唯一的來源。而且，人會隨著歲月改變和成長，到了老年，人跟人的關係會變得不那麼重要。這或許是大自然善意的安排，使人在不得不跟至親死別時，不致那麼痛苦。無論如何，人際關係總有「不確定」的因素，它不該被理想化，也不能被視為達到個人滿足的唯一途徑。
婚姻大概是人際之間最親密的一種結合，但在西方世界，導致婚姻破裂的原因，也許就是人際關係被過於理想化。如果我們不把婚姻視為幸福的主要來源，以淚水收場的婚姻就會比較少。
　
　我認為人類在大自然的造化下，既能與人產生關係，也能觸及與人無涉的領域。這項特點對於人類的適應性來說不但寶貴，也很重要。我們跟動物一樣都有繁殖的生理需求，都希望基因延續不絕，但在主要繁殖期過後，剩下的大段人生，還是有它的意義。對一般人而言，就是在這種個時期，與人無涉的領域才顯得更重要，雖然這些領域的興趣很可能早就萌芽了。
　
　在後續的章節中，我們會看到偉大創作家由於環境乖違，很難跟人產生親密感，他們遠離人群，致力於發展才華。不過這是為了突顯重點，並非非此即彼的二分法。也就是說，這些人並非像某些精神分析師所以為的，因為缺乏人際關係，只好努力創作。我也會說明，除了配偶和家庭，沒有建立長期興趣的人會顯得知性有限，相對地，既無配偶又沒有孩子的人，就可能感性有限。
　
　許多興趣及真正有創意的工作都可以在不牽涉到「關係」的情況下進行。我認為，一個人獨自進行的工作，以及與他人的互動，兩者同樣重要。在人的一生中，始終受到兩種對立的力量驅策：一種力量使你傾慕友誼、愛情及親密的關係，另一種力量則驅使你獨立、遠離人群，變得自主。如果只從精神分析的「對象關係」論出發，那麼孤立的人都不健全。因為這個理論告訴我們，必須與人建立關係，人是靠連結的功能才能體現價值。換句話說，每個人都是因為他人而存在。
　
　然而，在那些為人類經驗做出豐富貢獻的人之中，有些人所貢獻的，跟人類福祉可說一點關係也沒有。例如前述思想家都活得很自我或遺世獨立，甚至「自戀」，他們專注於內心的活動，很少關心別人的幸福。一個創作者會不斷透過創作發現自我，重塑自我，找尋宇宙的意義。他們認為這是一種重要的整合過程，就算如冥想或禱告等活動幾乎跟他人扯不上關係，但絕對具備獨特的價值。對這些人而言，獲得某種新的領悟或發現，才是最有意義的時刻。而這種時刻出現時，他們多半是獨自一個人。
　
　天才畢竟非常稀有，不過只要身為一名創作者，就具備跟你我平凡人相同的需求和願望。他們在作品裡留下了思想和情感記錄，所以是以醒目的方式成為人類奮鬥的榜樣。至於我們普通人，雖然歷經了同樣的奮鬥，卻不受到注意。因此，創作家對孤獨的需求以及對內在整合過程的專注，或許可以透露出那些缺乏天賦的平凡人需要些什麼。只可惜，這方面的研究，到目前為止往往被忽略。
　
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本文出自《孤獨，是一種能力：面對真實自我、探索孤獨心理的當代經典》（Solitude: A Return to the Self）一書之作者序言。
　
作者安東尼．史脫爾是英國當代最富盛名的精神醫學權威及知名心理學家。畢業於劍橋大學和西敏醫學院，專攻精神醫學，成為英國首批在分析心理學會受訓學習榮格心理學的成員、皇家醫師學會、皇家精神科醫師學會及皇家文學學會的資深會員，同時是牛津郡衛生局名譽精神科顧問醫師，以及牛津洛林學院榮譽院士。擅長分析負面情緒，以開創性理念治療精神疾患，對當代醫界有相當的影響力。他雖師從佛洛伊德和榮格，卻勇於挑戰傳統觀念，發表了從性欲錯亂症到侵略性，從孤獨的需求到創造性衝動等重要的論述。
　
本書由 漫遊者文化 AzothBooks 出版
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📚今年在工作忙碌之餘，開始經營〈閱讀前哨站〉分享自己對閱讀的心得和評論，過程中不乏自我懷疑與遭遇瓶頸。偶爾會被朋友問到：「什麼原因讓你堅持下去？」、「怎麼突然有這份熱情？」
📝這篇文章我將藉由《恆毅力》所學回答外界與自我內心的3個問題。
🔗圖文好讀版 + 恆毅力測驗：https://readingoutpost.com/grit/
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【恆毅力是什麼？】

恆毅力（Grit）的字面意思是：「心理學中一種正向的特質，是追求長期目標的熱情與毅力，為了達成特定目標的強大動機。」它不只是恆心加上毅力的綜合體，背後更隱含著一層面對困難卻不屈不撓的精神。

這個名詞透過《恆毅力》這本書的作者安琪拉‧達克沃斯（Angela Duckworth）在一場TED演講後發揚光大。演講中她歸納一個人之所以能夠「成功的要訣」，不是社交能力，不是美麗的外貌，不是健康的身體，更不是智商，而是「恆毅力」。

安琪拉在心理學領域多年的研究發現，卓越的成功人士並非有什麼超凡之處，而是持續不斷地練習平凡的行動，透過精準呈現後成就卓越。這些人持續跨出每一步，堅持不懈地朝著有趣又有意義的目標邁進，日復一日，年復一年地投入有挑戰性的練習。
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【你的恆毅力有多高？】

繼續探究恆毅力之前，你可能像我一樣會好奇自己的恆毅力有多少？底下是安琪拉為西點軍校設計的恆毅力評量表，填答時你只要評估和大多數人相比，自己的狀況是哪種就好了。我的恆毅力分數是4.4分，高於80%的美國成年人。快點測測看你拿到多少分？

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如果你有買書，作者還把這個總分數，進一步拆成兩個元素「熱情」和「毅力」來分析。這裡的熱情指的不是三分鐘熱度的熱切情感，而是「長期不變的投入，以及對目標堅持的持久度」。毅力則是指「努力投入之後，受挫後再持續努力的精神」。

不過這篇文章我不細究兩種分數，我想回答自己對書本的提問，以及回顧自己練習後的經驗分享。接下來，我將探討3個問題：為什麼要有恆毅力？如何培養堅持不懈的熱情？如何提高無懼困難的毅力？

恆毅力就是排除萬難的勇氣與決心。
Grit is the courage and determination despite difficulty.
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【１．為什麼擁有恆毅力很重要？】

在這個步調越來越快的世界，人們似乎著迷於快速成功的捷徑、一夜致富的秘訣，幻想著自己只要掌握了什麼訣竅，就能轉眼間擠身成功之列。另一種比較悲觀的看法則是，那些卓越人士之所以能夠成功，是因為他們本身就有過人的天賦，我們本來就無法與之比擬。

我自己從兩個角度去破解這兩項迷思。讀《異數》這本書有所感觸，那些運動明星、頂尖律師、數理天才之所以成功，除了本身的出生月分、產業背景、文化背景之外，共同點都是一萬小時以上的練習累積。除了機運之外，若沒有紮實的苦功，冒出頭的機會不會落到他們身上。

另一本《刻意練習》則破解我們對天賦的迷思，我自己寫完這本書的閱讀筆記後，最有收穫的是這句話：「一旦假設某件事情是天生的，等於告訴自己對此束手無策。」到頭來，我們需要體認到，主宰人生成就的除了外界不可控因素之外，擁有最大決定權的永遠是「自己」。

《恆毅力》的作者安琪拉多年來傾心研究成功人士的究極特質，她發現：「最頂尖的人類成就，其實都要無數元素匯集的結果，而每個元素就某種意義上來說，都很平凡無奇。」如何串聯所有平凡元素，達成卓越成就？其實有公式可循。
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【成功的公式：天分、努力、技能、機運】

安琪拉提到的成功的公式，包含天分、努力和技能，尤其是結合熱情與毅力的「恆毅力」，比智力或者天賦更是成功的關鍵。在此之外，我認為還得加上《異數》裡面對非凡成功的精彩剖析，也就是生逢其時的「機運」。成功的公式看起來像底下這樣。

天分 x 努力＝技能
技能 x 努力＝成就
成就 x 機運＝非凡的成功

對於達到成就而言，「人們之間的智商差異不大，熱情和努力有很大差異。」天分固然重要，但努力雙倍重要。安琪拉做過無數的研究發現，擁有較高恆毅力而且持之以恆的人，無論在學業與出社會工作的表現，都比起容易放棄的人來的優秀許多。

然而，如果我們把目光直接放到「非凡的成功」，裡面的機運則是我們無法掌控的外界因素。正確的態度並不是因此而消極，認為機運不一定與自己同在。反過來說，自己能夠掌握的「努力」必須徹底執行，沒有達到一定程度的成就，再好的機運都只會是過眼雲煙，「機會是留給準備好的人。」

面對成功公式的態度，我認為這句猶太俗諺可以做為依歸：「神啊，求祢賜給我平靜的心，去接受我無法改變的事，賜給我勇氣，去做我能改變的事，賜給我智慧去分辨這兩者的不同。」體認到自己的努力終將造成改變，掌握自己人生的最高話語權。

最頂尖的人類成就，其實都要無數元素匯集的結果，而每個元素就某種意義上來說，都很平凡無奇。
Most dazzling human achievements are, in fact, the aggregate of countless individual elements, each of which is, in a sense, ordinary.
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【２．如何培養堅持不懈的熱情？】

安琪拉對於「熱情」的詮釋是：「所謂的熱情，不只是指你很在乎某件事情而已，而是持久關注同樣的終極目標，始終不渝。每天醒來想的問題都和你睡前想的一樣。」所以關鍵在於，你如何找到與定義自己的「終極目標」？

書中提供一套很視覺化的練習方式，稱之為「目標階層」，目的在於找出自己真正的終極目標，也就是熱情得以持久的根源。簡而言之就是把自己的大大小小目標，全部分類成底層、中層、頂層目標，如果發現跟頂層目標不一致的項目，就刪除或者微調使其一致。
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【我的熱情原來是這回事】

以我自己的經驗回顧，這半年來感受最深的是經營〈閱讀前哨站〉部落格這件事情。我回想自己為何在科技業這種加班、長工時的環境下，還堅持把所有空閒時間留下來，用於閱讀、寫作、架部落格？實際用目標階層做完練習後，頓時感到豁然開朗。

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上圖是我把短中長程的目標分到各個階層。最頂層的是「傳達閱讀的美好」，支撐這個熱情的則是四個中層目標：閱讀習慣、寫作習慣、架部落格、個人成長，底層目標是比較小而且短程的項目。值得一提的是，我把那些與頂層目標不一致的底層目標，替換成了新的目標。

安琪拉說：「頂層目標不是達成目的的方法，它其實就是目的的本身，而心理學家喜歡稱此為終極目標。」她將「終極目標」比喻成羅盤，不僅指引行動方向，也賦予底下各層目標具體的意義，讓你在行動的每一刻都不會忘記自己為何而戰。

以我自己分享閱讀為例，單純的導購跟推薦不足以達成目的，產出深刻的洞見才可能打動讀者。只在乎經營個人品牌也不夠，重點在於能讓閱讀文化深植人心，品牌效果只是附加價值。靠部落格的導購賺錢也非目的，捐助給家扶助學金更有直接幫助到貧困孩童的效果。

三分鐘熱度很常見，持久的熱情則很罕見。
Enthusiasm is common. Endurance is rare.
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【３．如何提高無懼困難的毅力？】

即使我們定義好了終極目標，在日常生活中的每個底層目標，執行起來仍會遭遇許多困難和挫敗。這個時候，懂得用正向積極的態度去面對和克服困難，發揮不斷超越自我的毅力，才有可能朝向終極目標昂首邁進。

整理書中我認為很受用的三個方法。首先，讀偉人或你心中模範人物的傳記，體認到失敗才是常態，保持克服困難的毅力才能有所成就。作者這麼說：「找到有明確目標的人，好好觀察這個榜樣。重要的是有人示範給你看，為了別人完成某件事情是有可能的。」

其次，不要認為成功有捷徑，要具備的是解決問題的勇氣，以及足夠的耐心。作者對充滿創業熱忱的年輕人說：「卓越是沒有捷徑的。培養真正的專業，解決真正困難的問題，都需要時間，而且需要的時間比多數人以為的久。」

最後，是心態的培養。面對這個世界不斷拋給你的挑戰和困難，唯有克服「阻力」才能讓身心成長，不斷拓展舒適圈，讓自己永遠處在不舒適的狀況。前陣子讀到《以母之名》有句話說得很生動：「舒適很危險，它是牢靠的地板，但同時也是天花板。」
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【我的毅力原來在這裡】

經營〈閱讀前哨站〉，朝向終極目標邁進的路上，對我最大的困難與需要承受的失敗是「寫作」這回事。安琪拉邀到兩本暢銷書《刻意練習》與《心流》的作者同台受訪，她總結說：「刻意練習是為了準備，心流則是為了表演。」對照到我的學寫作歷程，再貼切不過。

理工科出身的我，選擇從閱讀筆記入門寫作並「刻意練習」，讓書籍作者的文字引領我的思緒，把書摘、想法、反省，日復一日地敲打著鍵盤記錄到電腦裡。在各種元素之間加入自己的想法，反芻其他書本的說法和自己的經驗，揉合成自己對這本書的見解和收穫。

我更喜歡把「如何實現書中思想」的方法，寫成實踐心得公開分享。畢竟，閱讀不難，行動才難。撰文期間，必須思考架構，拆成適合的段落長度，安排各個章節之間的邏輯。每篇文章從開始準備到正式發表，至少6小時起跳。例如這篇文章超過10小時的準備，花了好幾天潤稿跟改寫。

寫作的準備期間雖然辛苦，但由於我採取「自由書寫」的方式，從敲打鍵盤的過程讓我體會到「心流」。之前分享過《自由書寫術》的實踐心得，在自由書寫的時段裡，盡情透過文字抒發腦中的想法，任由思緒漫遊，想到哪就記錄到哪。隨著腦中靈感跟點子不斷冒出來，馬上被我捕捉到Evernote裡面。

自從我養成每天的晨間習慣之後，起床後總是保留30~60分鐘，書寫對於生活、閱讀、工作方面的想法。過程是一種極度專注力跟分散專注力的綜合應用，專注當下只做這件事情，且讓思緒漫遊於所有的記憶網絡中，感到「一種渾然忘我的專注境界，一切自然而然地表現出來。」

回顧自己過去一年的寫作歷程，時至今日，撰文過程仍然會遇到文思枯竭、腦袋卡住的窘境。平日工作下崗後，以及每個周末的空閒時段，總是跟寫作這頭猛獸奮鬥著，也正視自己發表過一些不怎麼受歡迎的文章，去思考背後是否缺乏了讀者真正想知道的資訊。

成功不是終點，失敗不是末日，重要的是堅持不懈的勇氣。
Success is never final; failure is never fatal. It’s courage that counts.
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【後記】

讀到《恆毅力》這本書的尾聲，有一段關於寫作的描寫，讓我有如獲至寶的感覺。作者訪談了知名的記者暨作家塔納哈西·科茨（Ta-Nehisi Coates）如何在寫作上發揮恆毅力，他探討美國種族問題的書《在世界與我之間》名列英國《衛報》21世紀百大書單第7名。

科茨謙虛的說：「失敗也許是我所有的作品中最重要的元素。寫作就是一種失敗，一而再、再而三的失敗。」我心想什麼？這麼優秀的作家為什麼說寫作是一種「失敗」？難道這不是他最擅長的事情？他補充道：

寫作的挑戰，是正視你寫得有多糟，正視你有多遜，然後去睡覺。
隔天醒來，拿出來加以改善，改得不再那麼糟、那麼遜，然後去睡覺。
隔天再醒來，再進一步修改，改到還可以，然後又去睡覺。
接著再改，改到還不錯，然後再改，幸運的話，也許可以改到好。
如果你能做到那樣，那就成功了。

這段謙虛的談話裡，我看到他的熱情，「持久關注同樣的終極目標，始終不渝。每天醒來想的問題都和你睡前想的一樣。」還看到他正視自己的弱點且正面迎擊困難的毅力，「持續跨出每一步，堅持不懈地朝著有趣又有意義的目標邁進。」

最後，這本書讓我得以仔細回顧自己的內心，抵抗步調越來越快的速食文化，體認到持久不懈的努力才是重點所在。人們太執著於追求成功，卻忘了失敗才是堆砌心靈力量的轉瓦。讓恆毅力成為自己心中的基石，無懼世界拋向你的任何狂風駭浪。

日本俗諺：「跌倒七次，要爬起來八次。」
Fall down seven times, stand up eight.