資料擷取技術（Data Acquisition；DAQ）成熟已久，在各種產業自動化中，扮演重要角色，資料擷取的硬體系統架構從前端到后端，依序為感測器、訊號處理、PC，再加上處理軟體，即為一套完整架構，主要運作流程是感測器將取得之訊號，經過訊號處理后，傳送到PC，再由PC進行儲存、分析等動作，資料擷取應用相當多元，從各大型資源處理如自來水廠、煉油廠、環境監控的多點擷取，到單一物品的各種物理現象如力度、壓力等少點或單點等，都有廣泛應用。
先從應用狀況來看，多點資料擷取也就是感測網路（Sensor Network），而感測網路又分為有線與無線兩種，兩種方式各有長短，有線感測網路傳輸品質佳穩定性也高，不過會有布線上的成本與施工難度，無線感測網路則優缺點剛好相反，兩種布建方式的選擇，多取決于對訊息穩定需求與布線難易度，成本方面由于感測網路不屬于消費性產品，因此價格敏感度較低。
在應用部分，目前以工業控制與醫療應用較成熟，首先，在石油、瓦斯、電力廠等嚴峻的工業環境下，職災、工安事件時有所聞，多點資料擷取可用于油槽、鍋爐、發電機環境，監測溫度、氣體指數，并將資訊傳送到遠端主機，當出現溫度、有毒氣體濃度過高等異狀時，會自動發警訊通知現場員工及技術后臺，避免事故發生。
例如石油公司員工在清洗油槽時，容易吸入過多有毒氣體，造成意外，這時可采用多點資料擷取的感測網路，偵測有毒氣體及溫度，并讓員工配戴感測裝備，后端主機就可了解員工在環境中的動態，當員工超過數十秒沒有動作，如昏倒，就能立即察覺，進行救援，目前中油有意導入類似方案。
在美國已有原物料公司建置無線感測網路（Wireless Sensor Network；WSN）的實際應用案例，將感測器置于大型、遠距的儲存槽中，檢測液體容量。以前傳統做法是工人將探棒浸入儲存槽中，但因部分液體對人體有害，若不慎接觸恐危及生命；在使用感測網路后，可自動擷取液體容量讀數，并將資料傳回基地臺。或是當液體減少總量超過預期值時，就可合理懷疑儲存槽產生裂縫，應盡快修復。
醫療與農業的應用案例
此外與無線網路整合的資料擷取系統，亦可協助產品運送，偵測震動幅度，確保易損及昂貴產品，例如晶圓制造業者可確保運送過程的產品品質，在環境應用上，資料擷取網路也與消防結合，用于廠區防災，工研院就在其光電所晶圓廠務區利用溫度、煙霧感測器偵測工廠環境。當災難發生時，后端伺服器將自動通知管理人員及消防隊，另可作為逃難指示板引導逃生方向。
在醫療應用方面，由于醫療場所的e化與M化已相當成熟，多將資料擷取網路與RFID整合應用，現階段臺灣推動無線感測網路于醫療應用，包含北醫、萬芳、秀傳與新光醫院，這類應用可分為兩個部分：可攜式體能監控系統，如透過感測器量測病人生理資料，如體溫、心跳、血壓，當上述資訊超過正常范圍，再將擷取數據透過無線方式，自動通報醫護人員；其二為即時醫療決策輔助系統。
至于農業方面，有鑒于日本推行精致農業成功，臺灣政府也鼓勵農民種植高附加價值之農產品，培育精致植物多需要投注較多心力，而智慧化的無線感測網路可提升農業e化程度。藉由感測器擷取溫、濕度、光照等數據，協助農民了解農作物生長狀態，目前臺南后壁蘭花生技園區牛記蘭花農場，在其溫室布建資料擷取網路，以監測花朵與異常警訊回報系統；同樣位于臺南的大山雞場，則使用無線感測網路與RFID來作為雞只養育，透過資料擷取與監控系統，來控管雞蛋品質的變因，如二氧化碳濃度、溫／濕度及風力等，將環境維持在最佳狀態，并結合RFID，改善上由飼料廠、雞舍及下游蛋品運輸等作業流程，是應用完善的農業e化案例。
在環境監控與公安維護部份，自從美國911事件后，喚起全球對于公共、環境安全議題的重視，除影像監控外，無線感測網路可提供更積極、雙向互動的防御模式。之前的后豐大橋發生斷裂，造成人員傷亡的案例，此種危機各國皆有，政府部門應正視此問題，美國柏克萊大學則將其研發的感測網路技術，應用于橋梁安全監控，透過震動幅度觀測橋梁穩定度，以及橋梁結構是否損傷，當橋梁出現不正常晃動時，將即時通報管理單位，進行交通管制，保障人民安全。
以資料擷取防止斷橋事件發生
以往橋梁監控多采用有線技術，施工困難且成本昂貴，以臺北大直橋為例，傳統布建檢測成本約為新臺幣100萬元，若改采無線方式，不僅布建方式較具彈性、成本較低，并可透過無線訊號將資訊傳至遠端，有利后端維護工作進行。
在環境監控部分，除進行生物研究外，還能保育環境生態，相當符合環保意識。南投溪頭奧萬大楓葉林區也布建無線資料擷取網路，藉由監控森林防范火災，還帶來附加效應，透過擷取資料，林務局工作人員便可提前知曉楓葉轉紅的時間，并將此訊息告知各界，利用楓葉美景吸引游客前往，帶動觀光產業發展。另外，日本每年春季，受花粉熱所苦的民眾日益增多，政府機關則利用也以此感測空氣變化，提醒民眾注意、預防過敏。
應用日廣 規格快速演進
從上述案例可以看出，利用資料擷取所構建的感測網路，已快速拓展到生活四周，而在應用日廣的另一面，資料擷取的硬體技術也與時俱進，規格不斷往上提升。
目前高規格的資料擷取需求可分為兩類，一是單筆資料量龐大，例如凌華科技在CMOS Sensor領域的應用產品，這兩年CMOS Sensor的畫素不斷提升，主流規格已從200萬畫素演變到800萬，整整增加了4倍，在資料擷取卡上，所需要的規格就大不相同，另一種則是單筆傳輸量不大，但擷取點多，匯整起來整體資料量仍然可觀，例如在哥斯大黎加的熱帶雨林中，加州大學洛杉磯分校（UCLA）的研究團隊，為了在3,900平方公尺的雨林中紀錄二氧化碳資料，設置了大量的感測器，24小時不間斷的進行資料擷取，所累積的資料量相當龐大，因此UCLA之所以采用美國國家儀器（NI）的LabVIEW 與CompactRIO，也是著眼于穩定性與友善介面。
從凌華與NI的案例可以看出資料擷取技術演進的幾個趨勢，首先是傳輸頻寬的增加，從過去的PCI、PXI乃至于現在的PCI Express，傳輸資料量快速提升，直接刺激出介面規格的改變，除了PCI Express／PCI外，PXI／CompactPCI、IEEE 1394、USB等，都是資料擷取常用的規格。
另外則是數位與類比訊號的轉換能力，感測器所接收的訊號類型不一，一般環境與材料擷取訊號多為類比，而前述的CMOS Sensor則是數位，如何高速處理類比與數位訊號，對資料擷取系統來說相當重要，他并表示，凌華在這部份投注了大量資源，在臺灣廠商中，技術已居于領先地位。
至于在整合方面，在企業e化速度加快的今天，與異系統鏈接已成為企業采購IT與自動化設備的規格重點，例如運動控制就是其一，而要設計出高整合能力的資料擷取卡，初期的彈性設計能力十分重要，現在的趨勢是利用可程式邏輯化陣列（FPGA）的彈性編寫能力，讓板卡設計工作更簡單。
應用與技術 互成良性循環
最后則是更多技術的導入，由于目前的資料擷取系統都是所謂的『Wintel』架構，具有極佳的開放性特質，要整合市面上已有的技術并不難，因此過去因技術不成熟而難以企及的應用，如今都可完成，姜長青以NI在鍋爐的應用為例指出，由于溫度過高，過去鍋爐中心的溫度數據完全無法擷取，在技術不斷突破后，NI在鍋爐四周放置感測器，再將擷取獲得的數據，以3D模擬技術，計算出中心溫度，完成過去不可能的目標。
在新技術不斷的開發出來后，資料采擷的應用日趨多元，而應用的拓展又刺激出更多技術的導入，從而形成兩者的良性循環，擴大市場規模，光以無線感測網路來說，根據調查機構On World的估計，2013年全球的WSN節點（node）數量將達1.27～1.85億個，產值高達53億美元。再加上，日本U-Japan、韓國IT 839、韓國三星（Samsung）集團U-City計畫，與美國DARPA皆將感測網路列為重要發展項目，更大幅提高WSN重要性。目前投入WSN市場者包含Dust Networks、Crossbow Technology、Digital Sun，未來應用層面廣大，可與醫療、物流、營建、監控、工業控制等不同領域業者合作，帶動產業鏈發展。
