Question 1

單組前後測設計缺點自炊食代 在Facebook 的評價

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Question 2

單組前後測設計缺點台灣物聯網實驗室 IOT Labs 在Facebook 的評價

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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

Question 3

單組前後測設計缺點486先生 在Facebook 的評價

Accepted Answer

解放軍距你有點遠，但美軍距你非常近！2018-11-08 方格子  王臻明  經營部落格「假圖天國」，專長為戰史、中國近代史、軍事、國際關係與地緣戰略，持續提供非主流、非熱門的軍武發展分析與國際政治情勢解讀，也常回顧重大歷史事件與戰史。是說在討論中國武力犯台的可能性時，常常希望能破除一些迷思，讓國人瞭解中國解放軍其實並沒有辦法突然發動大規模的對台作戰。因為集結大量部隊需要一段不算短的時間，而在這個衛星時代，不止衛星時時監看，預警雷達的偵測範圍也廣達數千公里，要調動集結數量龐大的部隊，幾乎不可能不被察覺。而在論述這個觀念時，最常舉的例子，就是在第一次波斯灣戰爭時，以美軍運輸能力之強，也是花了好幾個月才讓部隊一一抵達作戰位置。也因此目前運輸能力還遠不如當時美軍的解放軍，要集結空軍戰機、海軍艦隊、登陸部隊、載運登陸部隊的兩棲艦艇，恐怕要花費一番心力才能辦到。而另一個好例子則是台海九六年飛彈危機時，解放軍以演習之名進行兵力集結時，其動員規模還未達可以發動大規模渡海作戰的程度，前前後後卻已花費了數個月時間準備，其困難度可見一斑。但是凡事都有例外，擁有全球快速反應與部署能力的美軍就是例外。對世界上很多國家都有安全防禦承諾的美國，常常會面臨需要緊急介入各國危機的情況，也因此一直在研究如何讓部隊能快速反應，立即機動部署到衝突地區。從越戰開始，到過去兩次的波斯灣戰爭，美軍對於自己的表現有諸多檢討，並認為還有極大的精進空間，所以慢慢發展出了一套有效的新模式，可以讓地面部隊快速趕到需要的地方。一般來說，想到美國的快速反應部隊，許多人腦海里第一時間出現的都是美國陸軍的82空降師與101空中突擊師。只是這兩支部隊雖然戰功彪炳，但空降或機降步兵都屬於輕裝步兵，雖然可以一聲令下，立刻由其中輪值快速反應任務的戰備旅，在幾天內部署到全世界任何一個角落，但輕裝步兵的缺點，在於很難抵禦敵方的機械化重型部隊。因為傘兵為了可以快速部署，捨棄了裝甲車與重裝備，因此雖然可以快速趕到戰區，卻不一定能擋住敵人。因此另一支也常常被視為是美軍先鋒部隊的海軍陸戰隊，就必需要負擔起這樣的作戰任務。海軍陸戰隊除了也能夠快速部署，趕赴戰場外，還可以快速發動一定規模的兩棲登陸作戰，將兩棲突擊車、主力戰車、火炮、各種載具等重裝備開上灘頭，投入戰場之中。而為了要達成這樣的目標，性質不同的海軍陸戰隊與陸軍傘兵，就要有不同的策略。陸軍傘兵由於是在輕裝的狀態下，可利用運輸機進行長程運輸，在美國擁有龐大機隊與空中加油能力下，傘兵部隊只要部署在美國本土即可，只要讓不同的旅級單位，輪流擔任戰備，負責快速反應任務，就可以兼顧日常的作戰訓練與人員輪休的需求。畢竟這世界上沒有一支部隊可以長期擔任戰備任務，不斷保持可以隨時出動的警戒狀態。但擁有各型重型武器，又以海運為主的海軍陸戰隊，就不能採用這樣的方式了，若部署在美國本土，將無法即時趕到世界各地的戰場，但如果讓部隊長期維持在作戰狀態下部署於海外，又會讓海軍陸戰隊師老兵疲，因此需要另外想辦法。美國想出來的辦法，就是「前進與預置部署」，也就是預先將海軍陸戰隊集結部署在可能發生衝突，而且作戰環境又適合海軍陸戰隊的地區。像歐洲戰場是典型的大陸型作戰環境，海軍陸戰隊所能扮演的角色較小，但太平洋戰場大多是濱海國家與一連串的島鏈，是海軍陸戰隊可以大顯身手的地方，而且最重要的是還有日本這個盟邦可供駐軍。也因此美國海軍陸戰隊的第三遠征軍，就長期駐紮在沖繩。第三遠征軍是所謂的「空地特遣隊（Marine Air-Ground Task Force，MAGTF）」作戰編組，包含指揮參謀單位，下轄地面部隊，空中作戰聯隊，與後勤支援群，可以發動一場兩棲登陸作戰，並獨力作戰一段時間，等待後援抵達。空地特遣隊的最大優點是組織靈活，可以視作戰任務的需求，快速調整編成規模的大小，一般是分為三級，規模最大的就是海軍陸戰隊遠征軍（Marine Expeditionary Force，MEF）、其次為規模較小的海軍陸戰隊遠征旅（Marine Expeditionary Brigade，MEB），而規模最小但最靈活的則是海軍陸戰隊遠征隊（Marine Expeditionary Unit，MEU）。目前美國有三個海軍陸戰隊遠征軍，第一海軍陸戰隊遠征軍位於美國西岸，第二海軍陸戰隊遠征軍則位於美國東岸，而第三海軍陸戰隊遠征軍就是前進部署在美國本土以外的部隊。第一與第二海軍陸戰隊遠征軍，下轄海軍陸戰隊遠征旅與遠征隊，會輪流擔任戰備任務，而第三海軍陸隊遠征軍則只下轄第31海軍陸戰隊遠征隊，由美國本土的海軍陸戰隊，以輪流派駐的方式擔任戰備。擔任戰備的海軍陸戰隊遠征隊會與海軍的兩棲戰備艦隊（Amphibious Ready Group，ARG）一起配合，在接到命令的一、兩天內，就能立即開拔前往衝突地點，同時會攜帶可供獨立作戰15天的彈藥補給。兩棲戰備艦隊通常包括一艘兩棲突擊艦，兩艘的船塢登陸艦，物資運輸艦與油彈補給艦，當然還有海軍的水面軍艦與水下潛艦擔任護航任務，以保護這支兩棲戰備艦隊的安全。美國目前常保兩支的兩棲戰備艦隊隨時待命，甚至在很多時候，海軍陸戰隊遠征隊就裝載在兩棲戰略艦隊中，在各地參與演訓，只要調轉航向，就能一刻也不耽誤的地立刻開往戰區。2.jpg上圖為美國海軍陸戰隊「空地特遣隊」與「兩棲戰備艦隊」的編成表，可搭載一個完整的陸戰隊遠征隊(MEU)，下圖為神盾艦護航下的兩棲戰備艦隊正在進行訓練。美國就是用陸戰隊遠征隊（MEU）加上兩棲戰備艦隊（ARG）的方式，確保美國可以隨時將重裝武力投射到全球各地。第三海軍陸戰隊遠征軍轄下的第31海軍陸戰隊遠征隊駐紮在沖繩，距離台灣非常的近，從沖繩航行到台灣，只需要不到一天的時間，若再加上裝備上船的時間，不到三天就能抵達台灣，並立刻發動一場小規模的兩棲登陸作戰。即使正在亞太地區別的地方演訓，航程比較遠，但因為節省了裝備與人員上船的時間，最遲也差不多三、四天的時間就能抵達台灣。因此一旦台海突然爆發戰事，或是美國想要攻打台灣，那第一階段就是由空軍發動第一波打擊，美軍的大型空軍基地就位於台灣附近的沖繩與關島上，台灣會在幾個小時內受到第一波攻擊，空襲可能會持續數波，同時就在西太平洋海域巡弋的第七艦隊軍艦，會航向台灣，並發動長程巡弋飛彈攻擊，隨後第七艦隊的航空母艦會趕到，與空軍一起發動更大規模的空襲，並清理出安全的灘頭，掩護趕到的海軍陸戰隊遠征隊，展開首波的兩棲登陸作戰，建立起灘頭堡。當然，只有兩千多人兵力海軍陸戰隊遠征隊，只有15天的作戰能力，並沒有辦法發動大規模的攻勢來結束戰事，只能確保灘頭堡的安全。這時候就要動用另一項秘密武器，也就是「戰略預置艦」了，而其中的一個中隊離台灣也很近，就部署於近在咫尺的關島。當來自沖繩的海軍陸戰隊遠征隊在登陸台灣時，美國本土的海軍陸戰隊員也正在登機，會「空手」搭客機抵達關島，準備啟封長期停泊於海上的海軍陸戰隊「戰略預置艦」。長程運送部隊，其實困難的不是人員，而是人員所使用的裝備與後勤輜重，一架運輸機可以搭載上百名的武裝士兵，卻運送不了幾輛的悍馬車與主力戰車。美軍在記取過去的幾次教訓後，發展了出一套方法來解決這個問題，預先將裝備與補給裝載於大型運輸艦上，部署在可能發生衝突的地區附近。一旦需要出動海軍陸戰隊時，只需要空運「空手」的海軍陸戰隊員到達當地，登上這些大型運輸艦，將裝備啟封後，就能立刻投入作戰，速度快又有效率，甚至還可以節省寶貴的空軍運輸能量，直接租用民間的客機來載輸人員即可。這種平日載滿各種武器彈藥的大型運輸艦，就叫「戰略預置艦」。過去美國擁有數個戰略預置艦中隊，遍布全球，但隨著近年來情勢改變，目前縮編到只剩兩個，一個位於印度洋，另一個則位於西太平洋。在西太平洋的戰略預置艦，平日就停泊在關島的附近海域，等著有狀況發生時，從美國本土搭飛機來的海軍陸戰隊員啟封裝備。1.jpg美軍戰略預置艦隊的編成組合與可以籌載的武器裝備與彈藥數量，能提供一個陸戰隊遠征旅約1萬5000人的部隊，獨立進行30天的作戰任務。一個戰略預置艦隊，共包括五艘的大型運輸艦，滿載各式各樣的重裝備，包含兩棲突擊車、主力戰車、火炮、武裝攻擊直升機與各種戰術支援車輛。另外還有一艘彈藥補給船，一艘機動登陸平台（Mobile Landing Platform，MLP）。其武器裝備與彈藥補給，可支援一個海軍陸戰隊遠征旅，獨立進行30天的作戰任務。在戰略預置艦的幫助下，海軍陸戰隊遠征旅可以在10至14天內，啟封裝備並趕到責任區的任何一個地點，並在已經建立灘頭堡的海軍陸戰隊遠征隊幫助下，快速上岸參與地面作戰。而且甚至不需要有碼頭，因為又被稱為「半潛船」的機動登陸平台，可以像海上浮動碼頭一樣，讓大型運輸艦卸下裝備，再由小型登陸艇或氣墊登陸艇直接送達灘頭。一個海軍陸戰隊遠征旅擁有接近有1萬5000人，並擁有強大的空中支援火力。以關島距離台灣之近，美國的陸戰隊遠征旅，從啟封裝備，到登陸台灣，應該花不到兩個禮拜的時間。2.jpg機動登陸平台MLP正在替運輸艦卸下裝備，再以登陸艇或氣墊登陸艇接駁到岸上，不再需要深水碼頭，即可快速將作戰裝備運送到灘頭上，等於是一座浮動碼頭。由於美國本土仍然擁有擔任戰備任務的海軍陸戰隊遠征隊，這些戰備部隊在其他海軍水面艦隊的協助下，也會不斷趕到戰場，因此在作戰開始三十天後，其地面部隊的規模，理論上會擴充到一個完整的海軍陸戰隊遠征軍，超過三萬人。而海軍陸戰隊需要獨立作戰，並支撐三十天的目的，在於這是美國陸軍的重裝師從美國本土抵達戰場所需要的時間。雖然美國陸軍也一樣有戰略預置艦的設計，平日已將部分裝備與補給裝載在大型運輸艦上，美軍的運輸能力也獨步全球，但陸軍的重裝師擁有更多的人員與重型裝備，因此需要一個月的時間，才有辦法讓部隊進入備戰狀態，並將陸軍的重裝師運送到戰區。這也就是說，如果在一個月內戰事仍未結束，那美國陸軍的重裝師也會開始陸續投入戰場。在一個月的時間裡，美國可以在全世界的任何一個角落，部署最少一個海軍陸戰隊遠征軍與一個陸軍的重裝師，再加上最少兩個以上的航空母艦打擊群，而這樣的戰力已經遠遠勝過世界上多數的國家了。因此美軍的快速反應能力可以說是十分驚人的，但是這樣燒錢的速度，也是十分的恐怖。且先不談要維持航空母艦打擊群有多麼昂貴。光是要讓兩支兩棲戰備艦隊隨時待命，就代表要擁有數倍於這個數量的兩棲作戰艦艇，才能隨時維持兩支兩棲戰備艦隊可以隨時出動作戰。而完成戰備，並前進部署到沖繩的海軍陸戰隊遠征隊，也需要不斷輪調，其費用也是極為驚人。至於戰略預置艦中隊，除了本身租用大型運輸艦的費用外，也代表必需要多採購並封存一整套海軍陸戰隊遠征旅的裝備與補給。以目前美軍擁有兩個海軍陸隊戰戰略預置艦隊來估算，就等於美國差不多要多採購了一個海軍陸戰隊師的裝備與後勤補給，平日都不用，就閒置在海上。而且每隔一段時間，還要再花錢檢修這些閒置的裝備，更新有保存期限的食物與耗材，確保所有的武器在戰時都可以立刻啟用。美軍之有錢程度真的不是一般國家可以想像的，才能用這種方式維持快速反應能力。一般國家當然無法像美軍一樣做這樣的事，畢竟平日裝備說不定就不足了，怎麼可能再多買一套，裝載在船上，事先預置於可能發生戰事的地區，而且還不止是海軍陸戰隊有這種設計，包括陸軍、海軍、空軍在內，都有這種物資預置艦隊的措施，分布在全世界的美軍基地附近，隨時可以啟用。俗話說「三軍未動，糧草先行」，美軍的戰略預置艦隊，真可以說是完美詮釋這句話的最好例子。一般的國家在發動跨海作戰之前，要先集結部隊，並讓部隊達到作戰狀態，再籌補後勤物資，最後一一將部隊與維持部隊作戰的後勤補給都一一裝上船，在確認已完全奪取了制空權與制海權後，才讓兩棲登陸艦隊出發，在軍艦與戰機護航下渡過茫茫大海，靠近灘頭，發動兩棲登陸作戰。這是一般國家的作法，因為一般國家不需要隨時準備進行攻勢作戰，沒有協防它國的義務，所以平日不需要花費這麼鉅額的軍事費用，維持如此巨大規模的快速反應能力。所以美國與一般國家的作戰動員模式完全不同。一般國家需要很長時間來進行的準備工作，美軍已經事先做完了，並且在擁有全球空中打擊能力、快速反應能力與壓倒性的海空優勢下，可以迅速發動兩棲登陸作戰，投射兵力到任何地區。因此解放軍看起來離台灣很近，中國的軍事基地距離台灣只有一水之隔，但是中國的軍事動員能力與一般的國家一樣，甚至因為國土較廣闊，備多力分，所以集結部隊的效率還要更差一點，所以在計算「時間」這個因素以後，其實沒有多數台灣人想像的那麼快速。而美國本土看起來離台灣很遠，但多數台灣人並不知道美國為了維持前進部署與快速反應能力花了多少心血，再加上美國這個國家目前並沒有攻擊台灣的企圖，戰時是否會出兵救援台灣，也維持著模糊的態度，好讓美國擁有外交折衝空間，因此不會特別強調美軍在台灣附近的兵力部署情況。這也讓許多人台灣人誤以為，美軍若要救援或攻擊台灣，必需從本土出發，辛苦地越過遼闊的太平洋，才能趕到台灣附近海域。美軍是否會救援台灣也許不是百分之百確定，但是很確定的是，如果有一天台灣成為了中國的一部份，台灣就要面臨美國的軍事威脅，「美國攻擊台灣」這個戰事想定就會變成事實。那台灣面臨的可不是需要幾個月的準備，才能進攻台灣的解放軍，而是幾個小時內就能發動一連串攻勢，幾天內海軍陸戰隊登陸，一個月後陸軍重裝師就能抵達的超級強權。美國從第二次世界大戰結束後，就建立了這個架構來確保自己在西太平洋的利益，而隨著軍事科技的進步，與美國在實戰中所獲取得寶貴經驗，也讓美國的全球快速反應與部署能力遙遙領先。只是美國身為一個民主國家，不會以文攻武嚇的方式來恫嚇盟邦，但若因此以為美國對西太平洋的軍事衝突沒有準備，那就未免太過天真了。美國在西太平洋屯駐大批的軍火，而台灣就位於這個軍火庫的旁邊，這才是這個世界的真實戰略地圖。★ ★ ★ ★photo.jpg九六年台海危機時，美國派出兩個航空母艦打擊群到台灣海峽，其中一艘為尼米茲號美國對台灣的戰略模糊政策是否已過時？2019-03-13 方格子  王臻明  經營部落格「假圖天國」，專長為戰史、中國近代史、軍事、國際關係與地緣戰略，持續提供非主流、非熱門的軍武發展分析與國際政治情勢解讀，也常回顧重大歷史事件與戰史。如果台海爆發戰事，美國會不會派兵救援台灣，一直是台灣政治人物很愛操弄，同時民眾也很關心的敏感話題。而美國到底會不會派兵救援台灣，之所以會變成如此曖昧模糊，倒也不是台灣內部的爭論與分裂所造成的，反而是美國有意為之，而這也是研究美、中、台關係所一定會學到的第一課，美國對台灣的戰略性模糊。簡單來說就是美國故意不講清楚，萬一台灣受到中國攻擊，會不會派兵救援台灣，而美國之所以這樣做，是有深思熟慮過的，原因可以分成幾個層面來談。首先，美國因為「聯中制蘇」而承認中國，並與台灣斷絕正式外交關係，在法理上等於不承認台灣政府，理論上不再是台灣的盟友，但問題在於美國也不想放棄台灣這個重要戰略據點，更想利用台灣牽制中國，在「聯中制蘇」下又「聯台制中」，因此形成了既不承認台灣的政府，卻又繼續出售武器給台灣，支持台灣國防的奇特狀態。美國一方面說不會介入兩岸事務，不會擔任兩岸調人，卻又要求兩岸問題不得用武力解決，阻止中國攻擊台灣。在台灣過去長期無意與中國進行政治談判下，就形成了目前的僵局。這樣的僵局其實符合美國的利益，同時美國不止不希望看到中國攻擊台灣，也擔心台灣故意挑起戰事，這在卜睿哲的公開信中，已經講的很清楚了，美國過去非常提防蔣介石出兵反攻中國，而將美國捲入戰爭之中，也不贊同過去陳水扁所發動的防禦性公投。因此故意保持模糊的另一個重要原因，就是避免防衛台灣的承諾淪為一張空頭支票，讓台灣「肆無忌憚」地與中國爆發衝突，將美國捲入不必要的戰事之中。而這樣的戰略性模糊，在過去四十幾年間，對美國來說是個很成功的外交策略，不止幫助美國拉攏中國，打贏冷戰，也在很多時候成功打台灣牌來牽制中國，而更重要的是，這還阻止了台灣出現任何不利於美國的政治路線。但是任何政策都有副作用，美國的戰略性模糊最大的問題，就是台灣社會一直以來都懷疑，在中國武力犯台時，美國是否會堅持地支持台灣。而這也是過去台灣社會內部統派勢力的最有力論述，認為美國的安全保證並不可靠，在中國的軍事力量越來越強大之際，美國越來越不可能會像九六年台海危機時一樣，為了保護台灣而出兵，台灣萬萬不能冀望於美國，因此與中國維持良好的關係，是台灣很重要的自保之道。雖然這樣的論述在過去算是少數派，但是很明顯目前情勢已經有所改變。原因在於中國已經明白文攻武嚇的效果並不佳，利用台灣的言論自由與新聞自由環境，用收買媒體與操控網路的方式，來瓦解台灣的民心，是比較方便而且已經證明有效的方式。在這樣的媒體與網路攻勢下，中國不斷強調解放軍的軍事發展已經有能力嚇阻美國馳援台灣，意圖讓台灣社會失去對防衛自己的信心，而美國的戰略模糊政策則剛好成為了這種宣傳攻勢的操弄重點。在美國不正式講清楚對台灣的防衛承諾下，台灣社會的信心在中國無孔不入的宣傳攻擊下，正在一點一滴的流失。而台灣獨立運動團體在這樣的危機感之下，想要儘快尋求獨立，以反制中國，卻又因此違反了美國所劃下的紅線。其結果就是美國的這個戰略模糊政策，現在已經反過來成為了中國對台統戰的幫手，還限制了台灣自我防禦的機制。近來中國發動「簽署兩岸和平協議」的攻勢，就是一個很好的例子，其目的就是要打破美國不准中國攻打台灣，要求兩岸問題要和平解決，但台灣又長期不願意進行政治談判，結果形成兩岸僵局的這個架構。因為在這一個架構裡，台灣雖然無法立刻走向獨立，但仍保有不被中國統一的安全，只要台灣不躁進，美國其實是願意遵守其防衛承諾的。但是中國利用其媒體與網路攻擊，削弱台灣社會對美國承諾防衛台灣的信任感，想讓台灣社會在感覺到自身安全已受到威脅下，選擇與中國進行政治談判，最後簽下所謂的「和平協議」，打破美國所建立的這個架構，使台灣自己走向終局統一的陷阱。面對這波來勢洶洶的攻勢，美國與台灣卻都缺乏足夠的反制手段。台灣是一個民主社會，不可能走回頭路箝制新聞與言論自由，在台灣政黨輪替已成常態下，也很難保證親中政黨上台時，會不會立刻啟動與中國的政治協商，而打破美國為保護台灣而設下的防火牆。美國本身則長期奉行「美國的一個中國政策」，與台灣沒有正式的外交關係，多數的官員也早已經習慣這樣的戰略性模糊政策，雖然目前美中關係因貿易戰而陷入谷底，但短時間內要徹底改變也有其難度。因此海峽兩岸未來數年可能出現的問題，其實不是台灣獨立運動團體所推動的獨立公投，畢竟這有法令的限制，除非修法否則不可能出現，反而是統派團體與親中政黨想要進行的和平協議談判，已是迫在眉睫的嚴重危機。一旦台灣在媒體與網路的操弄下，自己走向終局統一的陷阱，那將會嚴重損害美國在西太平洋的國家利益。美國才剛剛將中國與俄羅斯兩國，定位為未來的重要戰略競爭對手，若讓中國先馳得點，在台灣問題上取得上風，則美國可能要花費千倍萬倍的力氣，才有可能扭轉這個劣勢。在這樣的危機下，目前美國對台灣的戰略性模糊策略雖然仍在某些層面上對美國有益，但就整體來看，則已經是個過時且被中國所利用的錯誤政策。美國其實需要重要思考一套新的政策，來避免最壞的情況快速在台灣海峽出現。近來AIT利用台灣關係法四十周年紀念，展開一連串的活動，頗有向台灣社會重申美國承諾的意味，但無奈目前台灣的媒體已無法發揮正常的新聞報導功能，這從AIT理事主席的專訪影片都被下架，就可一葉之秋，因此效果恐怕很有限，在美國繼續維持戰略性模糊下，不易扭轉情勢。或許更進一步來說，美國過去以戰略性模糊來換取中國的合作，但當美國認為中國是敵手，未來的競爭無法避免時，再維持這樣的戰略性模糊無異是多此一舉。而對台灣來說，台灣社會必需要理解，美國這種戰略模糊的出發點，與為什麼美國不願意給予台灣百分之百的防衛承諾。台灣應該要明白「美國不作兩岸調人，並要求兩岸問題和平解決，而台灣長期拒絕與中國進行政治談判」，其實就是一種維持現狀的架構，並以美國目前獨霸全球的強大軍力做擔保。因此不談判、不簽和平協議，就是台灣目前維持現狀的最好方法。一旦開啟政治談判，與中國簽署和平協議，從歷史的殷鑑來看，除了無法獲得任何的保障以外，還自己打破了和平的現狀，選擇走向統一了。https://vocus.cc/sophist4ever/5be3e8cffd89780001d871b8

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