實體搜尋引擎或者稱為線下搜尋引擎，也稱為物聯網搜尋引擎，實體搜尋是一種對應線下實體資訊的檢索系統，也是應用全球資訊網進行搜尋的機制， 搜尋結果類似網路搜尋引擎，以條列方式展示結果，亦稱為搜尋結果頁 Search engine results page，SERP ，實體搜尋引擎以搜尋者指定的方位為中心顯示結果，將其搜尋得到的資訊做距離排序，排序距離的規則由近到遠，若資訊是同一距離時，則會加入 SEO 與服務狀態等因素做排序，這一點不同於網路搜尋引擎僅以 SEO 排序，其顯示的資訊的連結同樣可以連結至網頁、影片、或其他開放的服務資訊。搜尋引擎的搜尋資料技術，使用自動化資訊彙整方式達成，一般做法以網路爬蟲 web crawler 執行演演算法得出資訊。實體搜尋引擎對應實體世界實現各類資訊的搜尋入口，搜尋機制與網際網路搜尋引擎相似，各類線下服務只需提供 Web 頁面，不需要額外製作線下搜尋 App 例如 Uber、 Lyft、Foodpanda 等 Apps 實體世界的服務與資訊搜尋，不論是定點的資訊，或是移動的資訊，經由關鍵字搜尋便可達到實時搜尋的目的。 發展歷史 1990 年 Montreal 大學學生發明瞭，這是追溯網路搜尋的最早發展概念，當時全球資訊網還沒有出現，他們整理了 FTP 站點上所有檔的目錄列表，建立了一個可對檔案名稱進行搜尋的資料庫，因此 Archie 被稱為搜尋引擎的始祖。 1993 年 Matthew Gray 開發了，Wanderer 的技術是第一個 Spider Robot，並在 Web 上搜索索引頁面目錄的技術，而後 Jonathon Fletcher 建立了 JumpStation 系統，它是世界上第一個具備 抓取、索引和搜尋集於一體的搜尋引擎，接著搜尋引擎的另一個重大發展為網路爬蟲（WebCrawler），1994 年搜尋引擎開始匯入網站全文索引概念，它支援使用者搜尋任一網頁中的任一個搜尋詞，而不是僅對網頁標題進行索引。 1994 年，Carnegie Mellon 大學 Michael Mauldin 博士成立 Lycos，開發以頁面網址追蹤的 Robot 技術，Infoseek 也是同時期的一個重要代表，他們是搜尋引擎史上一個重要的進步。接著，Netherlands 軟體工程師 Martijin Koster 提出 Robots Exclusion Standard 的 R E S 概念，透過 robotstxt 抓取網址頁面，網路資訊自動化搜尋自此得到完整的發展架構。 1995 年 12 月 AltaVista 推出自然語言搜尋的搜尋引擎，具備了基於網頁內容分析，智慧型處理的能力，第一個實現高階搜尋語法（例如：AND、OR、NOT 等）。同時期還有 inktomi、HotBot 等搜尋引擎的競爭者。 1996 年 Larry Page 和 Sergey Brin 201906 Larry Page and Sergey Brin，為瞭解決搜尋結果的客觀排序問題，建立一個大量連結的資料庫，藉以找出每個網頁的連結會通向什麼網站，因而決定網站以連結數量排名的「PageRank」機制。1998 年 10 月，Google 誕生，它成為了目前世界上最流行的搜尋引擎。 1999 年 AutoID 公司 Kevin Ashton 應用物品編碼 RFID 技術，最早提出了「物聯網」的概念，而後在 2005 年國際電信聯盟 ITU 釋出的報告中，將物聯網的覆蓋範圍延伸拓展，目標在實現人類社會與物理系統的整合，物聯網與物理系統開始有了對應概念。 2004 年 Glasgow 大學提出最早的實體搜尋引擎技術概念，開發開源搜尋引擎技術 Terrier，利用 RFID 以及聯網裝置對應實體方位的做法，實現實體物件的搜尋方法，並期望在 2014 年實現實體世界的搜尋應用，但最終此構想沒有如期完成。Snoogle 200412 Snoogle A Search Engine for the Physical World 以及 St Joseph Engineering College 也有類似的架構提出實體搜尋引擎技術。 2005 年 2 月在 Google 部落格上首次公佈 Google 地圖，它實現了雲端資訊對應線下實體資訊的搜尋的系統。Google 地圖的服務資訊沒有應用網路爬蟲進行雲端資訊整合，其資訊來源為 Open data，以及使用者自行上架的資料，它雖然不是典型的搜尋引擎，但其應用則開啟線下資訊搜尋的開端。Google 地圖目前在全球多國開通了「街景」（Street View）服務，使用者可以透過由 Google 金龜車在街道上拍到的影像檢視街景。2011 年 10 月 7 日，Google 地圖新增了 3D 鳥瞰功能。 2008 年 Apple 發展並建立 AppStore 服務機制，行動服務市場的開始爆發，智慧型手機以 App 做為核心的應用，引爆了移動「網際網路」概念，並開啟了「物聯網」時代，服務型態開始著重在使用者與實體資訊關係，早期的車隊的管理架構，應用 App 開始走向開放服務市場，發展至今線下普遍以 App 做為線下搜尋應用例如，Uber、Lyft、Foodpanda 等。 2011 年 7 月浙江大學提出以 URL 結合定點方位，對應實體物件的 Web 資訊，實現實體搜尋引擎方法與架構，以及 2011 年 12 月 InTimeGo 提出 Web 資訊結合定點與移動方位的方法，開啟物聯網 IoT 與 Web 融合的概念，這個使用情境稱之為 Web of Things （WoT）。Web 世界的 URL 可以說是連結的基礎，每個物件都可利用特定 URL 來對應其特有資訊與方位，WoT 概念之所以重要，在於開始有了 Web 實體化的應用概念，過去 Web 只是物品雲端上的資訊，WoT 讓 Web 資訊開始對應到真正的實體方位。2016 年 Google 應用此概念，發表類似 iBeacon 讀取近端實體資訊的方法，命名為「The Physical Web」計畫，Google 對於「The Physical Web」發展構想，希望進而實現近端實體搜尋的機制。 2011 年 10 月武漢大學首先發表實體搜尋爬蟲和資訊抽取研究方法 201110 實體搜尋爬蟲和資訊抽取研究方法，開啟了自動化資訊彙整的實體搜尋引擎創新思維，但網路爬蟲彙整的實體資訊，除了實體位置還包含各類服務的狀態資訊，如何制定涵蓋廣泛的服務應用規範與定義，最終為實體搜尋引擎的資訊整合能力的指標，對此微軟公司 201212 基於實體的搜尋和解析以及中國大陸的電子科技大學 201410 基於 Web 的實體資訊提取和搜尋研究、東南大學 201501 一個面向語義 Web 的實體探索系統等，也陸續提出相關的應用規範與定義。 2014 年 11 月 Amazon Alexa 與 Amazon 智慧型喇叭 Echo 一同發布。其概念源自於 Apple 的語音應用，藉由 Siri 語音呼求，為實現線下服務搜尋整合入口，並達到物聯網裝置互聯的機制，Amazon Alexa 提供一種與 App 應用服務串接的方法，名為 Alexa Skills Kit ASK 的開發包，它是一種開放式的串接介面，實際上是把物聯網相關業者的服務彙整在一起，利用語音呼求的方式，達成在地化的服務搜尋機制，不過這樣的服務串接方案所費不貲，Amazon 推出 1 億美元的 Alexa Fund，以鼓勵開發者參與 Alexa 語音技能的開發，Amazon 從創新性、消費者關聯度、與 ASK 的關聯度等角度衡量開發者專案，一旦透過就會提供一筆資金回饋業者。Amazon Alexa 雖然並非典型的搜尋引擎，但對於線下移動服務搜尋方式，則為第一個實現線下服務搜尋整合入口的架構，其後 Google、Microsoft、百度、阿里巴巴、騰訊、京東等後進者，也紛紛推出類似架構的線下服務搜尋整合入口。 2017 年 9 月創新工場李開復首先發表了一個新的商業模式： OMO（OnlineMergeOffline）線上線下虛實融合模式 20171212 李開復暢談 OMO 時代的出行，OMO 是 O2O 營銷模式的巨大演進，且預測在 10 年內完成線上線下一體化，汽車、商店、商場、診所和學校等現實世界的場景和行為即時資料化，自此，資料世界和實體世界將完全整合，線上線下的界限消失，將讓網際網路對實體行業的滲透率提升至 100。李開復認為，未來 OMO 的新商業浪潮將推動，未來發展線上線下融合的新零售、實體世界的資料化以及實體搜尋等領域，再加上 AI 技術的輔助，將會締造巨大的藍海商機與願景 20171130 BAT 之後下一個超級公司會從 OMO 領域中產生。OMO 驅動潮流之下，網際網路下一個焦點將朝向新零售服務、線下服務搜尋以及線下大資料發展，也為實體搜尋入口的發展鋪陳一個全新願景。 2019 年 8 月大千搜尋提出定點或移動位置資料的整合規範 20191209 線下服務應用與 HTML 規範發展，發布首個自動化資訊彙整的實體搜尋引擎，其構想的方法源於大千搜尋創辦人黃柏堯，首先定義「網際網路」與「物聯網」服務模型之差異，以釐清「網際網路」與「物聯網」相互之間的混淆概念，應用其「物聯網服務模型」整合實體各類服務資訊與方位，延伸雲端搜尋引擎的技術運作機制，以 Web 資訊結合 Location 成為 Location Web，實現服務資訊的 OMO OnlineMergeOffline 虛實融合效益，並藉由網路爬蟲自動彙整線下的人 車 物資訊，成就一站式的線下資訊搜尋入口。 2019 年 10 月 Gabriel Rene 提出 The Spatial Web 概念，Spatial Web 是一種場域空間虛實融合的技術，每個場域空間可以獨立建構應用，如果要構成實體世界的連續性視角，將面臨不同場域空間的銜接問題，不過基於 Web30 驅動 Spatial Web 開放系統，可以為未來場景統合與銜接的發展鋪路。對於實體搜尋引擎應用發展而言，應用 Location Web 概念，可以解決不同應用服務領域資訊統合問題，而 Spatial Web 可以將 Location Web 的資訊呈現方式，擴充套件成為對應三維空間的形相與方位。 2020 年物聯網領域知名顧問公司 SRI Consulting 描繪之物聯網技術路線，綜合物聯網發展的型態與目標，歸納物聯網依據時間軸發展，可分為四個階段分別為：供應鏈輔助、垂直市場應用、無所不在的定址（Ubiquitous positioning），最後可以達到「The Physical Web」，意即讓物聯網上的每一個智慧型裝置都以 URL 來標示，呼應實體世界的每個物件都可利用特定 URL 來對應其特有資訊與方位，據此發展趨勢，實體搜尋引擎將更易於獲取實體資訊。 技術與服務差異 搜尋引擎之服務功能差異 實體搜尋引擎承襲了網路搜尋引擎的主要技術架構，但為了區別搜尋引擎服務功能的世代差異，以下將之分別稱為「網際網路」搜尋引擎與「物聯網」搜尋引擎。 「網際網路」與「物聯網」的差異在於，網際網路僅將資訊引導至線上，物聯網則是將資訊達成線下線上融合，物聯網其實就是線下線上虛實融合的發展趨勢，這也相應於創新工場李開復先生所提的 OMO OnlineMergeOffline 服務模式 。物聯網與實體世界服務型態其實完全一致，物聯網的發展目標，則是線上上創造一個對應線下實體的世界，目的在解決人類因地域的資訊限制，可以藉由線下實體搜尋與大資料服務，提升周遭資訊的服務效能，藉以創造更加「直接」「即時」「便利」的生活方式。 實體搜尋引擎具備之特點 線下線上虛實融合的搜尋應用，目前有了 Google 地圖，為何還是需要發展物聯網搜尋引擎呢？其實這個癥結在於 Google 地圖並非搜尋引擎，最終發展的潛力將不及搜尋引擎，如同 2000 年以前 Yellow Page 與搜尋引擎的競爭，最終 Yellow Page 資料總量不敵搜尋引擎的量級而退場。搜尋引擎可以創造資料總量的優勢，至少需具備以下三個特點 搜尋引擎資料來自不同的系統：資料來自不同的系統，也就是來自不同的伺服器，如此可以跨應用跨服務整合，也進而達成搜尋線下萬物的搜尋入口，屆時也不需要額外製作線下搜尋 App 例如 Uber Foodpanda 這類 App 可以直接經由物聯網搜尋引擎，便可搜尋線下所有服務。 Spider Robot 資訊收集機制：建立 Robot 機制的目的在於，自動匯集全球資訊，比起資料來源於自家建立，或者自家會員提案，擁有更為巨大的量級潛力。 優異準確率的搜尋能力：搜尋產出的結果關聯於 Ranking 演算技術，「網際網路」與「物聯網」有其差異，所以相互間無法直接套用，「物聯網」需要考量服務距離，服務狀態等因素，加入索引與排序的演算機制，需要重新最佳化之後，才能實現滿意的搜尋結果。 而 Google 地圖搜尋方式，依據標題與分類的關鍵字等因素得出結果，搜尋演算尚屬直覺簡單，估計仍在發展階段，然而最關鍵的因素在於，Google 地圖沒有符合前兩個特點的任一項，如同 Yellow Page 搜尋機制，最終將成為物聯網時代的過渡性搜尋應用。 Web 發展的必要性 綜觀現階段線下實體搜尋方式，普遍以 App 做為線下搜尋應用 例如，Uber、Foodpanda 等 ，事實上 App 應用架構難以實現跨應用跨服務的整合入口。行動裝置發展初期，因為硬體效能不足的因素，App 相比於 Web 擁有較佳的效能表現，所以 PC 或行動裝置發展初期，都是優先發展 App 應用，回顧 PC 的發展史，一開始便先發展 App 應用，然後慢慢過渡到 Web 應用，例如過往在 PC 玩遊戲，或查閱字典，過往都需要安裝 App，現在的 PC 已甚少安裝 App 的面向來看，行動裝置應不難推測將歷經相同的發展過程。目前主流 App 設計採用的是資料串接方式，實際上這是一種封閉架構，難以如同開放性的 Web 具備跨應用跨服務的資訊整合特性，加之使用者端實際上安裝 App 數目有限，大部分 Apps 在使用者端沒有市場，根據 Adjust 近年 App 應用的統計資料得知，前十排名的 App 便佔據八成五以上流量，並且高達九成以上的僵屍 App ，這已形成非常嚴重的軟體資源浪費，App 應用架構若沒有相應方案改善，不僅不利於發展資訊共用的任何服務，也不利於發展跨應用的線下服務整合入口，故驅使 W3C World Wide Web Consortium 開始著眼定義物聯網 Internet of Things 前瞻的應用規範，以 Web 或 Web of Things 方式推動線下服務應用。 參考資料