物聯網已逐漸深入現代人的生活，分析師估計2015年年底的連線裝置數量將達到50億臺，比2014年成長30%。到了2020，這個數量預估將達到400億臺，遠遠超過地球的人口數。

                            2016年及未來值得關注的連線技術　　
　　IoT的核心是讓萬物相連成為可能的連線技術。而在2015年后以及未來，有哪些值得關注的新興連線技術趨勢？

博通無線連線部門副總裁暨總經理LewisBrewster　　
　　使用802.11a/adWi-Fi上網和串流內容

　　首先是透過兩種新無線技術提供上網與串流功能——5GHz頻段的802.11ac與60GHz頻段的802.11ad。

　　由于消費者串流的內容愈來愈多，因此穩定的無線網路連線就變得更加重要。802.11acWi-Fi技術提供了許多兩年前做不到的新連線功能，以及相當于乙太網路的傳輸速率，將多媒體內容從手機傳到數位電視、快速同步資料與媒體內容，并降低訊號衰減和斷線機率，以改善Wi-Fi使用體驗并擴大傳輸距離。

　　若搭配2x2多重輸入與輸出（MIMO）傳輸功能，802.11acWi-Fi效能會變得更強大。2x2MIMO可透過兩支天線同時接收或發送兩筆資料串流，不僅可加倍傳輸率，還能縮短下載時間。使得智慧型手機效能可與筆記型電腦和平板電腦的連線技術并駕齊驅，這是以前做不到的。

　　802.11ad在室內通訊上有很出色的表現。802.11ad的神奇之處在于它使用寬廣的60GHz頻段，每秒傳輸率可達到7Gigabit。802.11adWi-Fi可提供12英尺的傳輸范圍，非常適用于室內的端對端應用，例如行動裝置與電視之間的無線通訊。

　　透過結合802.11ac與802.11ad的三模解決方案，可根據距離與應用來選擇最佳連線技術，消費者能以極快的速度上網與串流資料，隨時獲得流暢的使用體驗。

　　使用GNSS與感測器中樞技術搜尋與導航

　　穿戴式裝置有各式各樣的變化，舉凡運動追蹤器、手環和手表等，但唯有能搜集到有用資料的裝置才有意義。由于資料準確性很重要，例如跑步的里程數或燃燒的卡路里，因此若只仰賴GPS或GNSS接收器來計算跑步路徑或速度，結果可能錯誤百出。

今年我們將見到多種技術的整合應用，讓資料追蹤和管理更加準確。透過感測器中樞、GNSS、BluetoothSmart和Wi-Fi技術，今日的穿戴式裝置可提供更準確的資料，同時又不會太耗電力。

　　透過多種技術取得的資料可以協助判定跑步者是在室外或使用室內跑步機，裝置也可以動態管理這些技術，以節省電力，最佳化使用者體驗。

　　使用磁共振無線充電技術隨時充電

　　若只提到使用無線技術傳輸資料，這樣只做了一半。今日的美國家庭每次充電的裝置數量高達10臺，電線密密麻麻。無線充電則能讓使用者不需使用電線就能幫電力設備充電，永遠擺脫電線的束縛。雖然無線充電技術存在已久，但直到它從第一代的感應式技術演進到第二代的共振技術才逐漸演變為主流，因為現在使用者可以同時幫數臺裝置充電。

　　共振式無線充電技術只用一個傳輸天線來支援多個接收器，并透過使用BluetoothSmart技術通訊的無線電力控制系統，而且能透過非金屬表面傳送電力。因此即使裝置再小，例如頭戴式耳機或穿戴式裝置，也能靈活地跟充電板互相溝通。

　　想想這對零售業者和消費者會有什么影響？從家用家俱、咖啡廳、機場、餐廳到電影院，無線充電站會將如雨后春筍般出現，讓消費者獲得真正的‘隨充即用’體驗。

　　使用NFC付款與配對裝置

　　近距離通訊（NFC）技術能讓兩臺裝置藉由觸碰方式進行配對或分享資料。這個技術不僅對行動支付的發展影響甚鉅，并在其他消費性應用迅速獲得青睞，因為它能搭配IoT技術，提供更個人化的體驗，特別是在家庭自動化與連網汽車的應用上。

　　IoT的成長動能是將房內所有裝置連結成一個生態圈的概念。NFC的觸碰連線功能可簡化智慧型手機與其他裝置的設定流程，包括電視、可攜式喇叭或汽車系統。使用者不用再經過繁復的設定過程即可使用。

　　根據最新分析報告，愈來愈多消費者感受到行動支付的好處，加上企業廣泛使用NFC無線讀卡機，因此許多行動裝置都已內建NFC技術，并視為標準規格。

　　使用Wave2Wi-Fi與BluetoothSmart進行控管

　　在IoT時代，控管用的應用程式多如牛毛，而802.11acWave2Wi-Fi與BluetoothSmart將會是幕后的重要技術。從工業自動化到家庭能源與醫療應用，這些技術將能大幅提升管理效率。

　　802.11acWave2技術提升了Wi-Fi效能標準，讓數個Wi-Fi裝置同時連線，因此路由器或閘道器可同時支援更多裝置，以因應不同的資料與視訊傳輸需求。超低功率的BluetoothSmart裝置可透過相同的閘道器連線至網際網路，將資料安全傳輸到云端。

　　這些資料經過分析后，會整理成有用并可付諸行動的情報資料，讓被管理的裝置或活動達到更高效率。透過分析資料持續改善作業，將能發揮驚人效益。