2013/03/02
條碼之發展瓶頸與未來
 
條碼之發展瓶頸與未來
 
雖然二維條碼現在被廣泛的應用,但是隨著時代的進步,需求普遍大增,各項應用資料量逐步成長,然而逐漸顯示以下隱憂:
1.    QR Code之最大儲存量將近3 K byte(2593 byte),換算成UTF-8的中文,則接近1000(984),儲存量表現上是比一維條碼大大的提升許多,但是卻停滯成長。
2.    由於儲存量界定於3 K byte且無法增加,因此侷限了產業應用與發展。
3.    3 K byte之儲存量,使得資料格式應用有限,只能儲存文字、符號等。
4.    現有應用,如物流、製造業,之產銷供應鏈資料量與應用已趨於龐大,現有儲存量未來很有可能會不敷使用或受到侷限。
 
由上我們可以知道,資料儲存量是最大的問題,然而,我們如果把條碼之特殊性、不可被取代性清楚的定義,那麼從這些特性去尋求條碼之未來趨勢,是一種很好的方式,以下就是以條碼特殊裝置之處所下的定義:
1.    是一種儲存裝置:能夠將資料壓縮儲存於圖像之中。
2.    是一種離線裝置:資料儲存於圖像中,不需要於網路環境中使用。
3.    是一種行動裝置:可透過手機等,達到行動資訊取得之目的。
4.    是一種低廉裝置:成本低廉,所以可用於大量擴散之用途。
5.    是一種加密裝置:二維條碼,可透過加密處理,達到資安效果。
 
依據上述定義,我們幾乎可以推測條碼演進之關鍵性在於儲存容量,倘若儲存容量能夠達商業效益的話,那麼延續上述定義,我們幾乎可以修改成底下之擴增狀態:
1.    可攜式的儲存裝置能更快速的獲得所需資訊
在現今資訊爆炸的時代,我們有許多的資訊要吸收,最傳統的方法是利用電腦網路,或透過各種媒體來獲取相關資訊,但免不了需要經過搜尋查找的動作,若是能讓各種人事物資訊隨著其主體一併出現,將有助於加快我們對資訊的獲得速度,並加強對其的印象。多維條碼就是滿足這些需求的可攜式裝置,由於它的成本相對低廉,占用空間也較少,可以隨身攜帶,或印在平面媒體上供人取閱,只要我們能夠大幅提升它的儲存容量,就可以讓它成為一個可攜式的儲存裝置,雖然現階段多維條碼的容量還比不上現有的隨身硬碟等產品,但他的各項特性已經可適用於許多產業,例如,醫院的病歷表、產品生產履歷或觀光旅遊景點的介紹資訊,往後我們只要有解碼器就可以快速的得到自己所需要的資訊。
2.    二維條碼之資料儲存型態實用性需求
過往二維條碼因儲存資料量問題,目前實用上仍以儲存文字資料為主,因此大幅縮減產業應用,咎其原因乃為儲存資料量以及資料型態未能突破,因此在產業需求上,必須能夠儲存多媒體影片、聲音等不同資料型態以及突破資料儲存量。
3.    離線資訊的作業不需透過網路的連線
由於空間有限,以往較詳細的資料介紹或記載,可能都要上網連接到資料庫,才能將所需資訊收到儲存媒體中加以讀取,若是可以將人事物資訊都記錄於條碼上,往後只要有條碼讀取器,就可以直接獲取相關的資料,而不用再透過網路,可以即時的獲得我們所需要的資料。
4.    線上以client端分散解壓縮,避免Server負荷過重
目前線上多媒體使用頻繁並被大量採用,造成伺服器端附載過大,往往必須投注非常大的硬體成本,如能透過傳送圖形,在client解壓播放,勢必將減輕伺服器端之負荷,同時相對增進使用者使用量之效能。
5.    降低資訊紀錄所需的成本需求
以往為了要達到資訊記錄的目的所需要花費的空間與成本,例如電腦硬體的記錄空間,或是紙本印刷品所需要的成本,如果可以直接用條碼編碼的方式將資訊記錄起來,無形中將可節省許多的成本。
6.    儲存容量更大滿足資料量需求
在日本的雜誌及廣告上已經很流行。而將名片做成多維條碼亦逐漸成為趨勢,這讓將對方個人資料輸入手機的工作變得更簡單(就如同傳統條碼機將資料讀入一般),除個人聯絡資料外,使用相機手機掃瞄車站海報、商店型錄等地方上的多維條碼之後,就能立即連至條碼所在的產品網頁,並了解訂購的資訊。
7.    資料的隱密性需求
面對許多有隱密需求的資訊,如:用於金融交易的個人資料或有需要保密僅提供給必要人員瀏覽的資料,多維條碼也提供許多加密的方式,讓條碼上的非公開資訊不至於外洩。
 
因此,我們可以看出來,條碼的儲存資料增加將可滿足上述需求,同時應用上有兩個重大的意義:
其一、對於資料格式之應用:相較於QR Code只能儲存字母、符號等,下一代的條碼應可以儲存文字、圖片、影片等多媒體資訊格式。
其二、對於平面媒體相關產業之應用:平面媒體之式微,有相當大的程度是因為網路多媒體應用快速發展,倘若,能在平面媒體以手機為介質(device)的方式展現多媒體表現,那麼對於平面媒體是個相當大的革新,影響產業包含報章雜誌、廣告傳播等。
 
那麼,擴增條碼的儲存量後會影響哪些產業應用呢??又如何巨量擴增條碼容量??
由於目前的QR Code(二維條碼)演算法之績效已經非常傑出,因此就二維條碼方面已經難以做重大突破,那麼三維條碼、四維條碼等多維條碼呢??如何構成第三維??其績效如何,我們下次會針對這個部份做進一步說明。
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