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

國泰金控終於發布第一個區塊鏈應用，首推電動車車聯網區塊鏈金融平臺

國泰金控數數發對外發表首個區塊鏈計畫「電動車車聯網區塊鏈金融平臺」，透過與電動車充電站服務平臺ChargeSmith與區塊鏈新創BSOS共同合作，採用超級帳本開發框架，要把電動車行車電腦資料上鏈，規劃先應用在集團旗下銀行與產險的業務場景。數數發區塊鏈團隊更首度揭露採用超級帳本自行建鏈的關鍵。

文/李靜宜 | 2020-06-04發表

早在2年前，國泰金控就開始發展區塊鏈技術，不過，在全球區塊鏈最火紅的這兩年間，國泰金遲遲沒有出手，直到最近，終於揭露了第一個區塊鏈應用，率先鎖定的就是電動車車聯網新型態應用。

國泰金控數位數據暨科技發展中心（簡稱數數發中心）近期對外發表第一個區塊鏈計畫「電動車車聯網區塊鏈金融平臺」，找來電動車充電站服務平臺宅電（ChargeSmith）與區塊鏈新創BSOS合作，採用超級帳本（Hyperledger Fabric）區塊鏈框架，要把電動車行車電腦資料上鏈。國泰金控計畫先用於銀行與產險業務場景，將規畫提供電動車車主融資申貸、保險理賠、個人化商品推薦等金融服務。

數數發中心區塊鏈技術發展科資深工程師楊俊書表示，目前鎖定特斯拉電動車的行車電腦資料，臺灣現有約8,000臺，7～8成車主會使用宅電充電站查詢App。國泰這個車聯網平臺，會在車主授權後取得電動車行車數據，包括開車時間、時段、時速、里程數、煞車、充電電池的電量、車門有沒有關好等駕駛行為，再將這些數據加密存證並上到部署在宅電公司的區塊鏈節點，再與國泰旗下子公司的其他區塊鏈節點同步資料。

在作法上，楊俊書解釋，特斯拉原本就建置了一個Data Hub平臺，會定期搜集每一臺特斯拉汽車的行車電腦資料，也對外釋出了官方開放API。數數發區塊鏈團隊自行寫了DApp與智能合約，而BSOS協助宅電建立節點，並確保資料來自特斯拉原廠的原始資料，車主授權後直接串接官方API後，將指定電動車行車電腦資料直接放入DApp，DApp再依據智能合約，將資料上鏈到宅電節點。這個作法的好處是，「可以將特斯拉電動車車主第一手行車電腦資料，直接上到國泰的區塊鏈。」他強調。

目前，國泰先找來4位特斯拉車主，進行為期3個月的PoC驗證，來證明整套資料流運作模式的可行性之後，就會開始大量招募電動車車主。同時，也透過PoC讓集團子公司了解運作模式，以利後續發展其他應用。國泰金控預估，正式服務將在今年底陸續上線。

靠排除法找出合適區塊鏈應用場景，國泰每次先問這3個問題

數數發中心早在2018年9月就先成立了區塊鏈小組，後來進一步轉為正式編制，成立了區塊鏈技術發展科，隸屬於數數發數位架構發展部，目前共有9名團隊成員。

成立初期，這個團隊花了很長的時間，先研究不同區塊鏈技術的底層架構，多方評估後最後決定採用超級帳本技術框架，而且決定要自行建鏈。2019下半年，區塊鏈團隊開始與金控旗下子公司合作，正式展開區塊鏈產品研發。

楊俊書表示，國泰區塊鏈團隊的目的是，要將區塊鏈價值落實應用到子公司，甚至是子公司的顧客。為了找出合適的應用場景，國泰後來發展出了一套排除法策略，「與子公司合作時，透過3個問題，先排除不需用區塊鏈的業務。」楊俊書解釋，一是，這個業務能否想出可以和哪一家公司分享資料？如果找不到可成為節點的合作夥伴，這個業務可能就不適合區塊鏈。第二個問題，即便有了分享資料的合作夥伴，還需評估雙方應用區塊鏈是不是有必要性？比如，這個資料分享若不透過區塊鏈便永遠拿不到，就有必要性。

找出了非用區塊鏈不可的場景還不夠，楊俊書強調，國泰區塊鏈應用的原則是個資不上鏈，還會詢問子公司是否同意這個作法？若對方也同意，區塊鏈團隊才會開始建鏈。他解釋，國泰未來可能需要做國際生意，若是合作對象是歐洲公司，就得遵循歐盟GDPR個資保護規範，就算在臺灣，也逐漸開始注重個資，為了避免外界對個資洩露的疑慮，國泰才決定個資不上鏈，只讓一些公開資料或半公開資料上鏈。

主流區塊鏈技術比較，採用超級帳本自行建鏈關鍵

楊俊書更回顧了1年前，數數發區塊鏈團隊在國際幾個主流區塊鏈底層架構，選擇超級帳本開發框架，並決定自行建鏈的關鍵原因。「因為，金融業最在意的是資料隱密性。」

他進一步指出，以太坊（Ethereum）是一般區塊鏈團隊採用的首選，因為以太坊的資料最多，很容易就能建立以太坊私有鏈。國泰區塊鏈團隊在去年做了一個物流鏈POC，就是在私有鏈上採用權威證明（Proof-of-Authority，PoA）共識演算法。而PoA共識的運作是有授權的節點，才有產生區塊鏈網路中下一個區塊的權限。
楊俊書透露，在以太坊私有鏈採用PoA共識機制雖然好用，不過，在資料的隱密性上有些麻煩。他解釋，所有參與方都在同一條鏈上，若要對部分參與方屏蔽資料時，需要另外開發屏蔽資料的功能。

不過，像超級帳本就採取許可制區塊鏈架構，能夠指定特定節點參與及共同維護運作，並預設提供Channel功能可確保資料隱密性。他提到，該功能像是資料通道的概念，比如，A、B、C、D四家參與方在同一鏈上，普遍性資料開放給所有人瀏覽，若A與B有一天想單獨做生意，不想讓其他兩家知道，就能用Channel功能建立一個通道，A與B雙方合作的特定生意的資料，只會在這個通道進行。而且，當第三家公司有一天要加入這場私下交易時，依然能看到過去A與B雙方的歷史資料。

「這樣隨時可加入新業務的彈性作法，可讓鏈上多家參與方未來能做的生意更為多樣化。」楊俊書說。

其實，摩根大通使用以太坊開發的Quorum區塊鏈平臺，也有類似通道的概念來確保資料隱密性，當其中兩家公司進行私下交易時，雙方可以透過一個private data小池區，來存取僅有彼此才能看到的資料。缺點是，雖然第三家公司後續也可以再加入該通道，但卻看不到原本兩家先前的歷史資料。

楊俊書指出，這也是為何他們選擇超級帳本的原因，因為曾合作的歷史資料，對金融業展開另一場合作來說至關重要，這是可供後續合作對象評估的一項指標。

他進一步比較，主打金融專屬設計的R3區塊鏈平臺，重頭到尾都採一對一通道，其實也可以做到資料隱密性。但，國泰考量到數位轉型不只要做子公司內部擁有的生意，未來更可能進一步與外部夥伴做生意來擴大生態圈，這時，R3一對一的通道設計，會導致通道數呈現指數性成長，會大大降低效率，或有管理平臺維運難度較高的問題。

國泰金控數數發中心區塊鏈團隊，選擇了超級帳本作為開發框架，主因是超級帳本有預設的Channel功能，能夠確保資料隱密性，且通道能彈性加入新參與方，並能瀏覽先前的歷史資料。（圖片來源／國泰金控提供）

自行建鏈踩過的坑，未來計畫建立自家的共識演算法

用了一整年超級帳本的數數發區塊鏈團隊，其實在剛開始建鏈時，也踩了不少坑。楊俊書舉例，超級帳本使用Kafka訊息佇列來進行共識演算法，對所有交易資訊進行排序。然而，他坦言，Kafka是一門新技術，仍有一些小臭蟲，有時太多資料要上鏈，可能會發生交易順序錯誤的問題。

或是，有時，鏈上四個節點，其中一個節點當機要重開時，得利用其他三個資料完成的節點，來回復資料，但曾發生過，回復後的資料版本，跟其他三個節點不同。楊俊書提到，這也跟交易順序有關，後來找出一些解方，比如為每個節點做備援，或是把某項元件跟節點拆開來運作，一旦有節點故障重啟時，就能透過正常運作的某項元件將資料同步回來。

他更透露，未來，國泰區塊鏈團隊也不一定堅持使用超級帳本，而更希望能建立自己的共識演算法，比如用開源的實用拜占庭容錯演算法（Practical Byzantine Fault Tolerance，PBFT）來修改。主要原因是，國泰現在有些業務場景，需要高速度交易或高安全性等不同需求，「若未來建立自家的共識演算法，只要修改底層，用共識演算法調參數，就能符合集團不同業務需求。」

國泰自建的區塊鏈，在架構也有不少長期發展的設計考量，例如，區塊鏈團隊也從一開始打造區塊鏈時，就遵循數數發的企業基礎架構與技術。楊俊書表示，例如建置超級帳本時就直接採用微服務，未來，若需要將區塊鏈變成一個基礎架構模組時，較容易整合到數數發的整套基礎架構中。

另外，國泰區塊鏈也採雲端原生（Cloud-Native）設計，國泰日後若需要與外部公司合作，可以直接在雲端部署對方所需的節點。不過，金融業上雲還有許多法遵考量和設計要求，數數發數位架構發展部的雲端團隊，也會來支援這個區塊鏈平臺的雲端架構與維運。

區塊鏈技術發展科另一位資深工程師李肇筌提到，他們使用Docker容器技術，將程式碼與執行環境打包成一個映像檔，只需要1到2天時間，就能快速在子公司或是外部公司建置一個區塊鏈節點。他提到，目前盡量採取容器化的方式來部署，後續處理問題較為方便。

國泰不只把區塊鏈作為發展數位金融的新興技術，更考慮把區塊鏈變成未來金融各領域可共用的架構，之後就能快速發展其他應用，只是目前尚未揭露太多細節。

電動車車聯網區塊鏈金融平臺先聚焦銀行、產險應用

最新發布的電動車車聯網區塊鏈金融平臺，未來應用將分為兩階段。楊俊書表示，第一階段是跟國泰產險與國泰世華銀行合作；第二階段則計畫找到更多節點，比如修車廠，透過修車廠的ERP，或是維修記錄的資料庫成為一個節點，再與國泰的節點同步資料。

在產險的應用，國泰產險可針對車主的行車習慣或駕駛行為，評估規畫發送行車安全提醒簡訊，或是推薦合適的個人化保險商品。同時，也正在研究當車主發生交通事故時，運用區塊鏈資料不可竄改的特性，優化理賠審核流程。

銀行的部分，目前則規畫用在融資申貸。楊俊書提到，比較簡單的應用是，未來當車主要用車體履歷申請融資時，國泰世華銀行的評估人員可透過區塊鏈來獲取車主行車資訊如里程數，以及維修記錄等來評估車況，像是用維修記錄判斷車子有無撞過，藉此減少車主與銀行一來一往的時間，加快核貸速度。不過，融資申貸這塊目前尚未設計完成，像是在融資額度的部分，因涉及審查單位，所以還要進行規畫。

國泰金控也透露，除了電動車車聯網區塊鏈金融平臺，目前，國泰產險與數數發中心也正透過技術架構重整中後臺，不久後就會推出全新的科技金融應用。

附圖：國泰金控推出電動車車聯網區塊鏈金融平臺，目前鎖定特斯拉電動車的行車電腦資料先進行3個月的POC，正式服務預計年底陸續上線。（圖片來源／ChargeSmith）
國泰金控2年前成立區塊鏈團隊，後來更在正式編制中設計了數數發數位架構發展部區塊鏈技術發展科，目前共有9名團隊成員。（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/138049?fbclid=IwAR1WQhs37BNwHPNWaCu35pp0vdxa-sBWoXeXgMF-AN3Kaf2Xo2eZd7sd67g

【龔成問答信箱】（Q13801-Q13820）

Q13801：

龔成老師你好，最近上網睇有關月供股票的資料，無意中留意到有人話其實月供股票都有盲點，想問下你對呢方面的意見。

長期鈍化
當第一個月供$1000，第二個月再供$1000（第二個月的供款$1000為總供款額的50％），第三個月的$1000為總供款額供款額的33％）第四個月的$1000為總供款額的25％）如此類推......第60個月（即5年）的$1000為總供款額的1.7％。

因此，愈後期的供款已經對價格產生不了太大的影響，亦即是說如果我在股價高的時候開始月供股票，即使能夠保持長期月供，都難以平均股價。

想請問老師對此觀點有何睇法？

龔成老師：

上述是有問題的概念。

月供股票是長期的策略，即是由第一個月開始，已經打算是長期的，例如一開始，已經打算5年，那麼第一個月，已經是佔供款額的1.7％%，之後的每一個月都是。

每一個月佔的比例都不算多，但都會產生重要的作用！

最重要就是能產生「長期的股價平均，能有效減少風險」。

每一個月都重要的，都是長期能產生股價平均作用中，重要的部分。

不過，股價長期會向上，所以用更長期計（例如20年），初期投資的資金，會比後其的重要，因為初期能產生較強的複利息力量。

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Q13802：

我想問下，0788，是否因為佢上市時間尚短，單用PE看，估值略貴，但呢個是否不能夠完全反映到呢隻股既價值？

反而根據此股日後的發展潛力看，就算市盈率高，都可以繼續投資？

龔成老師：

上市年期不長，會影響了投資者分析企業，以及估值平貴的程度。

不過中國鐵塔（0788）現時市盈率較高，主要是由於佢成立的年期唔算耐，因此盈利仍處於高增長階段，當之後的盈利增加，市盈率就會較為合理。

佢股價之前處貴水平，近期回落較多，現時已到達了合理區中上部的水平，雖然以預測市盈率計仍去到50倍，但只要之後盈利向上，慢慢會合理化。

這刻小注投資都可以，這股可以長線的。

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Q13803：

我都投資咗十年以上了，但有時覺得投資真的幾孤獨，好難搵到一啲志同道合的人，看見你的理念跟自己差不多，非常有共鳴呢。希望可以快啲上你的進階班呢

龔成老師：

其實價值投資法，雖然是全球最賺錢的方法，但在香港，並不多人用。

我地並不是用「多人用的方法」，而是要用「賺錢的方法」，所以，保持做正確的事就得，加油！

進階班好大機會在3月推出。到時見啦！

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Q13804：

龔成師兄你好，我是投資新手。就你發表的書籍”年報勝經”中分析審計報告1186。2018年報 P.220內頁。

第5點,財務報表有重大錯誤。即是有問題？

龔成老師：

放心，我睇翻佢的年報，字眼「如果我們確定其他信息存在重大錯報，我們應當報告該事實。」這表示，如果出問題，會報告，並不是現時有問題。

「以使財務報表不存在由於舞弊或錯誤導致的重大錯報。」這只是代表會盡力做，令報告無問題。

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Q13805：

依加先起步做遲嗎？每月用8000再買盈富基金，ok ma?我又冇時間睇和管理

做叻就係用咗10万在幾年前買咗港燈6.5買，依加一年有5厘左右！好似10万收6000一年

龔成老師：

以你的年齡，以及考慮日後退休的因素，你這刻可以利用「平穩增值股」的類別，去保持增值，只要同時建立一些收息資產就可以了。

你港燈（2638）當然可以持有，同時供盈富（2800）$8000，以及加收息股（有資金先分注加），你的組合就會開始成形。

你這刻仍未退休，好好利用這刻時間。

盈富是一個50隻股票的組合，本身有一定的質素，你唔需要花時間管理佢，長期月供就得。

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Q13806：

你好老師，我是一位33歲全職媽媽
有2位小朋友
每個月扣除開支可以儲20K

想重新整理下組合，希望老師可以俾下意見
本身有持有以下股票
939 @6.64 110000股
005 @75.8 800股
3998 @1.6 20000股
2822 @11.3 4000 股
2800 @27.3 1000股
0066 @43.8 3000股

以上組合是否需要調整？
是否可賣出部分投資其他資產？
例如車位或樓宇？

如何運用每月20K，在5年內增值200萬？

計劃月供2800 $6000
0066.$3000
0003.$3000
0388.$6000
0027.$2000

現時有看老師FB及書籍，希望吸收投資知識早日財務自由。冇意思問題太多，多謝老師解答

龔成老師：

以你的年齡情況，其實財富仍有增長力，你可以以投資「平穩增值股」為主。

而你手持的3隻銀行股，其實都是收息類的股票。收息股不是不可投資，只是以你的情況，不用投資太多，因此之後不要再增加這類，以及在適當的位置，減少少（不用急）。

同時，若投資組合太集中在同一行業，都會出現集中風險，你要注意翻銀行股的比例不能太多。

長遠，增加車位或物業是可以的，但不用心急，第一，你這刻資金不算多，第二，這刻股市仍然比樓市平宜，你投資股票，先增值，較有著數。

至於你上述月供的股票，可以進行，當中都是有一定質素的股票，保持長期月供就得。

以你上述的情況，5年可以要滾存上$200萬，可以，只要你堅持到每月儲$20000做儲蓄及投資，加上你原有財富，是可以的。

另外，建議你多增加投資知識，在選股、企業估值、投資時機上落功夫，對你長遠財富有好大影響。

現時大市處合理區，可以一邊投資一邊留現金，而餘下現金的運用，就是等大跌市時出手，如果你能在這段時間學好選股等技巧，到大跌市時就能把握機會，財富增值會更明顯。

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Q13807：

龔成大哥您好 小弟有一問題求指點 5號仔現在值得入市嗎？

龔成老師：

匯豐（0005）本身有質素，但賺錢能力比過往有減少情況，增長力不強。你預這股是收息股，唔好對股價有太大的期望。

如果你打算收息，可以投資這股，但由於質素不算最高之列，因此不能佔組合比例太多。

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Q13808：

如果以比亞迪這類型低息的潛力股，應該在大升之後高位賣出，然後再慢慢從新月供嗎?

龔成老師：

我地投資潛力股，一定要長線，要求回報起碼要一倍以上。

投資潛力股，原理就如果在企業未算好大、未成功前買入，投入資金。然後慢慢等佢成長，所以，決定我地幾時賣出的，不是股價，而是佢是否已經成熟、已經成功，到了增長較弱的時期。

如果你賣出，而佢仍是增長型企業，你永遠唔知佢賣出佢會唔會跌。

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Q13809：

中國抗體
前景可以嗎？

龔成老師：

中國抗體（3681）這類新上市，而又未有盈利的公司，其實好難分析，同時風險好高。

因為根本無一些賺錢的商業模式，作為企業價值的基礎，只能憑佢開發中的項目去分析，但當中有好大的不確定性。

佢係香港的生物製藥公司，從事研究、發展、製造及商業化免疫性疾病療法，主要研製以單克隆抗體為基礎的生物藥。

現時的產品ＳＭ０３係為旗艦，現正進行類風濕關節炎3期臨床試驗，產品將會有一定的應用，但不確定性仍然存在。

只可以話，高風險，可能有潛力，無法進行估值，你預股價會波動。

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Q13810：

老師，請問855 中國水務現價是否值購入？這公用股看上去業務和派息都持續有增長。

龔成老師：

中國水務（0855）業務本質正面的，業務發展不差，生意保持理想增長，不過，負債是佢最大的問題，這令佢的風險度增加。

當經濟轉弱時，佢這類負債較高的企業，要對的不確定性會更高，所以佢股價不斷下跌，正是市場正常反映佢的風險度。

這股可以長線，但注碼不建議太大，同時你要明白佢股價仍會波動，現價合理。

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Q13811：

Hello 龔成 。 領展基金單位由500股一手轉成100股一手。點解要咁做？

對月供嘅投資者有什麼影響？
對未來股價有冇影響？

龔成老師：

當股價上升了一斷時間後，入場費就會增加左，這對於一般散戶來說，投資的難度會高左，因此，唔少大價股價，都會同一些方法去減少散戶的入場費，例如過往騰訊（0700）進行拆股，而領展（0823）減少每手股數，目的都是一樣。

令散戶可以更容易投資，增加流通量，這是上市公司常見的做法，無乜特別的。對企業本質及估值無影響。

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Q13812：

你好，龔成，有D問題想請教。

我有$30萬儲蓄，一個按揭高息戶口，約2.8%，我應該買美金還是keep住放高息戶口呢？

龔成老師：

買美元無乜特別作用的，如果你真的想建立環球組合，就可以買美股或外國資產。

你上述的情況，如果你這筆錢，想偏向持有現金，你存於高息戶，是最好的方法。

如果見到港股有投資機會，就可以動用一部分，去投資港股。

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Q13813：

龔成老師你好：我在澳門生活的，現年36歲，有物業，因在早年購入，當時樓價才剛起飛，每月供款約6千，在2025年6月可供斷。

我現在還欠銀行樓貸約37萬元。

扣除每月必要開支，每月約可儲蓄8千元，而我每月都將這8千中的6千月供12號恆基和3號煤氣。

現在已經有1手恆基平均價為37元和2手煤氣平均價為14元，兩者平均月供都是3千，合共6千，每月還剩2千，而且手上還有20萬流動資金。

我在想再吸納恆基和煤氣作長線持有的。在這裡我想問問老師給我的建議，我是否需要盡快把樓貸盡早還清？
還是先吸納優質的股票增值呢？

我之前還有月供友邦，但考慮到月供的金額太少，這些增長型是不是不適用作為月供呢？

如果要月供，這類增長型的應否要加大金額才可作考慮呢？

否則很儲到1手，當儲到1手的時候，股價升幅擴大，平均成本也會提高了。希望老師給我建議，謝謝你。

龔成老師：

首先，你唔需要急於提早還款，現時低息環境，我相信你澳門現時的按揭利率都不會太高。雖然你提早還款，可以節省利息，但如果你將這筆資金，用作投資，只要投資的回報率高過按揭利率，已經能得到正回報。

所以，你唔需要提早還。

至於你現時月供，恆基（0012）同煤氣（0003）都是有質素的股票，你可以長線投資。不過，這兩股都是同系，你這樣進行，會出現集中風險的情況，

所以你應同時月供其他股，例如盈富（2800）或其他，而減少這兩股每月的金額。

月供是一種長期的投資策略，最好是5年以上，所以就算這刻金額不算多，但只要夠長，仍可以儲到一定的貨。

不過，之前聽網友講，澳門月供手續費較貴，因此，你可隔月供，例如1月供股票A，2月供股票B，3月供股票A，如此類推。

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Q13814：

你好，想請教你
我哋一家五口，想買樓

應該點知該樓價合唔合理？
因為發覺好多業主都開比估價高一百萬

跟銀行估價定點？

只怕我高價買左
日後賣唔返呢個價

龔成老師：

銀行估值，又或是專業的估值師，都會利用物業的估值模式去進行，由於當中太深，我好難詳細解釋，就算我股票班基礎班都唔會講太多，要到進階班先會講，因此你明白當中有點深。

其實主要的方法有絕對估值法，以及市場比較法，內裡又會分好多方法。當中以市場比較法會較為簡單，而銀行及估值師往往會配合去進行物業估值。

你可以找出同區同類單位，現時的租金回報率是多少。

然後就是你分析你現時物業會收多少月租，之後乘上12，除以租金回報率，就會得出一個估值價，你可以用這個價，作為參考。

另外，你找多幾間銀行進行估價，都有一定的參考作用。總之，要有自己的合理價，唔好比業主價牽住走。

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Q13815：

想問一下易大宗會唔會有前景
佢連繼3年高息 同 賺錢

龔成老師：

易大宗（1733）要小心，因為核數師的意見是「保留意見」，反影佢地這企業盤數有保留，即是盤數「有D問題」，小心。

我唔建議投資這類股。

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Q13816：

老師。請問你如何評價0001 長和 ？？
想知道為什麼老師你不推薦母公母0001 ？

龔成老師：

因為長和系中，如果要投資防守類的股票，即是收息型的，我會建議投資港燈（2638）、電能（0006）。

如果要增長型，長建（1038）則會較好。所以長和（0001）只算是平穩型，投資價值反而不及旗下的公司。

長建近年增長較弱，但投資仍然持續，長和系不斷將港港電能強勁的現金流，不斷提供比長建，而長建近年仍有在外國進行收購，只要歐洲近年經濟差，資產價值反映仍要較長時間。

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Q13817：

成哥，1038由$70供到而家$55。。。係咪揀錯股

龔成老師：

長建（1038）這企業本質不差，但歐洲業務對佢中短期會較弱，我相信你唔好對佢中短期有太大期望。

不過，佢近年仍有進行投資，發展仍然持續，在長和系中，佢不斷利用港燈電能的資金去進攻，我相信佢長遠仍有發展，所以，只要你供的金額不過多，可持續，這企業仍有投資價值的。

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Q13818：

你好龔成
我正考慮
3 煤氣 或 6823 香港電訊

3煤氣 是生活必需
有10送1 但其實係隱藏價值 其實無分別 因為股數多了。

6823 香港電訊 出年就是5G年代 現在息率又5.8%高

兩者我很難選擇
希望能解答，謝謝

龔成老師：

你想增值定收息？

煤氣（0003）在內地有多個項目，同時仍在不斷投資，每年的資本開支仍大，然後公用事業未必是高增長行業，賺錢能力不能視為好高之列，但長遠來說，佢仍有不斷增長的能力。

至於香港電訊（6823），由於運用100%派息模式，佢發展始終有限，唔會有好強的增長力，因此，只能視為一隻收息股。

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Q13819：

老師，盈富基金的合理價位是多少？而家可以入手嗎？謝謝

龔成老師︰

盈富（2800）是包括50間質素不錯上市公司股票的組合，主要是追蹤恆指走勢，所以去判斷其合理價時，可以用恆指市盈率作為參考。

恆指過往市盈率，約為8-24倍的水平，恆指現時大約為11倍市盈率，算是處合理水平。由於我地好難預測之後股市升跌，但我地可以初步評估大市處甚麼水平，從而作出相應的對策。

現時恆指在合理區偏低位置，如果你無貨可以分注，但一定要同時留現金。到24000點以下（即是盈富去到$24），就初步進入平宜區，可以加大入貨力度。

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Q13820：

老師，我成日覺得（2800）太過平穩，利息又不多。

如果集中$3500（0823），$3500（0012）
這可以嗎？

龔成老師：

盈富（2800）的確是有利有弊的，優點是佢有平衡風險，平穩增值的作用，缺點是增長力不強。

如果你能承受少少風險，你上述的投資安排可以的，始終都是有質素的股票，長期進行無問題，但就有可能出現集中風險，你要明白這點。

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多謝各位提問，若然你有問題想向本人發問，可在龔成的fb專頁中（www.facebook.com/80shing）inbox龔成，但要注意如無特別聲明，有可能將問答放上網的，當然，會將發問者的身份，以及有關個人的部分刪去。

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主動式喇叭非常受歡迎，畢竟不用擴大機、不用另外煩惱搭配問題，插電插訊源就可以聽，實在太方便了。但為什麼很少看到我談主動式喇叭？其實之前有說過：因為主動式喇叭好聽的實在不多，因此除非它有實在讓人無法割捨或是無法忽視的特色，不然我實在對主動式喇叭沒太大興趣。

但為什麼主動式喇叭會有我說的問題呢？今天哥就來談談主動式喇叭的設計，看看到底為什麼主動式喇叭很難達到「極致的好聽」～

00:00 開頭介紹
00:11 主動式喇叭的定義
01:25 不等於便宜貨！主動式喇叭也有發燒款
03:14 單一型號同時有主、被動式喇叭？
04:21 主動式喇叭一定難聽？ NO!!
07:50 被動式喇叭實力迷人，但考驗搭配經驗
09:22 主動式喇叭多為 D 類放大，有 2 大缺點
11:52 怎麼讓主動式喇叭更好聽？
15:59 聽不出來差異？

#音響 #喇叭 #室內設計

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3. 我團購我驕傲：
我很愛買東西，也很愛比較產品，我自己使用過、多方比較過，還是覺得喜歡的東西，我才會辦團購。（簡單說就是挑品很嚴格，至今 80% 廠商找上門都被我打槍。）辦團購我一定有賺，但我跟廠商拿到提供給你的團購價，也會讓你一定有划算感。所以如果你品味跟我相近，或是剛好有需要，就跟我團購，我們互惠。如果你覺得跟我團購，你就是我乾爹，說話不懂得互相尊重，那就慢走不送，你可以去找一般店家買貴一點。

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