物聯網 (Internet of Things，IoT) 是一種存在已久的技術，人工智慧科技 (Artificial Intelligence, AI) 也是一樣；當這兩種科技緊密結合在一起的時候，會綻放出什麼樣的火花？ 早期的物聯網比較陽春、比較簡單，也比較封閉，像工業聯網大多只是在一間工廠內建設，用作工廠內部流程管理、車聯網多是用在業者本身的車隊管控、而物流業者的聯網很多也只是用在本身的出貨流程及倉管。但隨著網路發達，電子商務、跨國跨域經營、遠端醫療照護、遠端學習的需求及市場也日漸蓬勃，而物聯網也漸漸開拓，很多已從封閉的網路演變為延伸至消費者的開放性網路。在這種情況下，從物聯網不同節點中搜集到的數據量也就越來越多，也必須要靠智慧科技來對這些數據作即時分析及作出回饋，才能滿足使用者的需求。此外，在物聯網範圍漸漸擴大的同時，也出現了許多跨領域的情況，由於台灣廠商不是像Google或是Facebook之類的國際大廠，因此，必須組隊打團體賽，才有能力涵蓋及深入不同領域，以爭取機會在國際市場中勝出，但應如何組隊才會變強呢？

資策會MIC智慧系統研究所所長馮明惠在9月初舉行的《大智移雲 精采時代 MIC FORUM》研討會中，於「人工智慧創新趨勢前瞻」單元的一場演講中指出，在現今一個物聯網平台中有很多不同的關鍵技術，如果只由一個企業來建造會非常昂貴，因此需要共創，需要跨領域企業及人才來建造泛稱IoT Cloud的平台。因為在第3波AI熱潮中，強調平台共創及團隊合作，因此台灣企業要思考的是如何成為跨領域的國家隊來打入國際市場。

為何物聯網的節點需要智慧？

馮明惠指出，在IoT Cloud的平台中，於建立應用生態系統時，服務探索很重要，因為在創立了平台化後，還需要將平台上收集到的數據分析及加值，以產生人工智慧，而這些數據分析及加值的基礎依據均是來自使用者及應用需求，業者必須要了解所研發出來的產品或是服務是要滿足什麼樣的用戶的什麼需求，才能成功的與市場結合。MIC認為應用、整合的平台、以及智慧分析，會變成是互聯網中非常關鍵的重要成功因素，及主要利潤的來源。

圖1.　從Cloud到Fog再到AI

圖片來源：資策會MIC智慧系統研究所馮明惠簡報資料；2017年9月9日

馮明惠再進一步解釋為什麼物聯網的節點也需要智慧科技：「在都會區如果要把所有端點的資訊送上雲端，由於網路壅塞，延誤會很嚴重。所以現在有一個趨勢就是edge computing及fog computing；也就是說如果我們在端點即可以作出一些即時的判斷，就可以節省很多時間，這就牽涉到人工智慧及人工智慧的運算功能能不能滿足此需求。所以智慧科技已不單是一個平台，而是一個生態系統，一個共創的概念。就人工智慧科技本身，必須要結合很好的communication infrastructure，及有很好的系統結構設計，而設計的概念就是來自我們的使用者經驗」。

物聯網如何結合AI?

物聯網IoT本身就有不同的標準，而單一企業本身的時間及技術有限的，很難顧及所有的標準。馮明惠表示，就以工業聯網為例，全世界都在定義工業聯網的標準，但不管是歐洲或是美國的工業聯網標準，在架構中都有很多需要數據分析及智慧運算的地方。另外像車聯網也是一樣，像是自駕車或是智慧駕駛，也同樣存在大量的數據分析及智慧運算。物聯網需要智慧運算的例子還有能源網，也是有大量數據分析及處理的工作需要用到人工智慧。因此，不同國家的物聯網標準中，本身就有智慧運算的元素，不需要刻意的將AI加入物聯網中。

圖2. 在未來物聯網架構中，每一件設備都應具備智慧科技

圖片來源：資策會MIC智慧系統研究所馮明惠簡報資料；2017年9月9日

馮明惠補充，如何從物聯網中搜集到大量資料，然後再從這些資料中分析及找出可能會出現問題的徵兆，或是讓流程變得更完美順暢，是智慧科技在物聯網應用中最關鍵的功能。所以現在業者是希望在未來物聯網中，每一件設備都是具備人工智慧的，而不僅是一台傻瓜機器。就像車聯網中的車子，就會是一台具智慧功能的車輛；物聯網中的數據機也不僅是一個dumb hub。

工業物聯網加上人工智慧除可以讓製造變得順暢、減少錯誤及更有效率；而家庭聯網 (Home Network)如果加上人工智慧，即可以更滿足用戶的需求。另外像一些商業聯網，如電子商務，加入人工智慧，運用大數據分析即可讓業者進一步掌握消費者需求，而這也是為何Google及Facebook可以如此成功的原因。

異業合作的例子

在跨域的物聯網平台，異業要如何合作？馮明惠舉了幾個例子：

例子一：台灣大 / 凱擘Home Security服務 ─ 導入影像機器學習AI可提昇服務體驗

台灣有線電視業者凱擘推出了Home Security服務，提供IP CAM、煙霧檢測、智慧型插座等終端，讓用戶多螢監看家中監視器影像，智慧感測、異常告警、遠端控制等服務；該服務每月服務費約在200~500元新台幣。

例子二：數位家庭五網融合 ─ 業者已開始導入AI虛擬助手或互動機器人

五網融合業務 (在原有三網 ─　電話、電視、網絡融合的基礎上加入智慧電網、物聯網) 與現有寬頻、TV業務捆綁：提供家庭安全、超高畫質影音播放、智慧家庭等業務，增強用戶黏著性 。一站式購足: Telefonica將攜手華為，在現有家庭安全業務的基礎上，開發動植物監控、家庭節能、老幼照護等更多豐富新服務。目前已在拉丁美洲開始發展。

中國大陸：缺技術缺人才，用併購最快 　

馮明惠的報告也指出，在各國發展方面，由於北美市場對AI的準備較周全，北美企業生產力提升的速度也將高於中國大陸，將增加北美國家14.5%的GDP，約3.7兆美元。

然而，預計在10年後，中國大陸在AI的技術和經驗更加成熟，中國大陸的生產力提升速度將超越北美國家，在2030年可望增加中國大陸GDP的26%，達到7兆美元，成為全球因AI受惠最大的國家。不過，另一方面，中國廠商在此一領域不管是人才或是技術都很缺乏，對他們而言，併購是最快的途徑（如表１）。

表1. 　大陸業者利用併購手段厚實能量

圖片來源：資策會MIC智慧系統研究所馮明惠簡報資料；2017年9月9日

至於台灣的部分，也有不少針對這波AI熱潮的新創AI公司（表2），針對不同的市場及應用，各自擁有不同的技術，物聯網企業需要尋找AI夥伴時可以多加參考。

表2. 台灣知名新創AI公司一覽表

圖片來源：資策會MIC智慧系統研究所馮明惠簡報資料；2017年9月9日

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