經過多年的發展，進入2023年後AI相關應用已經進入食衣住行各個產業當中，也讓物聯網產業的發展重心從過往的硬體零組件，轉為軟硬整合的系統與應用服務。而隨著全球人口高齡化造成的勞動力短缺，以及產業界對淨零碳排、數位轉型的需求日益增加，未來物聯網與AI的結合必然更加密切，對業者將是一場新考驗。

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根據工研院產科國際所（IEK）統計，2022年台灣的物聯網產業總產值正式突破了2兆元新台幣。工研院資深副總暨協理蘇孟宗表示，2021年時，物聯網產業的成長動力主要來自感測層，像是關鍵零組件、聯網模組、IC半導體等硬體產業，但在2022年，感測層的產值僅成長了8.6%，反而是系統整合層與應用服務層的產值，分別有22.9%與16.3%的高速成長。

圖1：物聯網產業體系可分為感測層、網路層、系統整合層與應用服務層

資料來源：亞洲．矽谷-物聯網產業大聯盟年會-物聯網產業趨勢分享，亞洲．矽谷 物聯網產業大聯盟，2023/4/14

2023年，企業物聯網支出預期仍有近20%成長

他指出，2022年時，由於非接觸、雲端服務的需求大增，使得物聯網在淨零、智慧製造、生活等領域出現更多應用場景，各國政策也鼓勵更多5G、AI的應用場域測試，帶動了整體軟硬體商機，也出現了更多新型態的整合式服務與商業營運模式，使得系統整合、應用服務產業的產值明顯成長。

至於2023年，儘管在種種國際政經因素衝擊下，全球經濟活動普遍放緩，甚至美國、歐盟等主要經濟體都有停滯成長的警訊，但根據IoT Analytics的預測，2023年的企業物聯網支出還是有18.5%的成長。

這股成長力道從何而來？蘇孟宗指出，結合了雲端、大數據的AI技術，例如近期爆紅的聊天機器人ChatGPT，更開啟各式各樣的應用想像空間。事實上，包括ChatGPT在內的Midjourney、Stable Diffusion等技術，都屬於生成式人工智慧（Generative AI），使用者只要輸入數個關鍵提問或指令，系統就會產出與真實結果幾無差異的資料。由於產出的資料可以包括文字、音訊、圖像等形式，所以包括設計、娛樂、媒體、軟體開發都是應用範圍。蘇孟宗認為，從2022到2030年，生成式AI的市場年複合成長率可望高達34.6%。

此外，全球人口的高齡化趨勢，以及企業在淨零、永續面向的轉型，也是支撐物聯網應用持續深化的推手。以人口變化為例，根據2020年世界經濟論壇（WEF）的預測，由於勞動人口短缺，生產線將加速自動化發展，到2025年時，機器工作量占比將達到47%，人力占比則減至53%，代表人機協作將成為工業生產的新常態。

在這些趨勢下，實際應用逐漸開花結果。2016年創立的以色列新創公司Uveye，專精在AI視覺辨識領域，並將這項技術應用在車輛檢查上。過去不論車廠、汽車經銷商或者車主想要檢查汽車的外觀、底盤有無缺陷，都必須耗費大量時間檢查，而Uveye則以高解析度鏡頭，搭配AI分析系統提供快速、精準的車輛檢測服務。

Uveye的AI汽車檢測技術服務，已獲得國際大廠認可投資

目前，Uveye已經開發出汽車底盤、輪圈及輪胎和全車檢查三種服務類別，並獲得通用汽車（GM）、現代汽車（Hyundai）、豐田通商（Toyota tsusho）等汽車業領導廠商投資，檢測服務也獲得眾多OEM業者及經銷商、二手車商採用，前景十分看好。

圖2：Uveye的ATLAS全車外觀檢測系統

資料來源：https://www.uveye.com/

波蘭的新創公司Foodsi，則是看到了食物浪費背後的商機。根據統計，全球每年被浪費掉的食物高達10億噸，不僅帶來了資源耗損、碳排的問題，後續處理也對環境造成負擔。因此，Foodsi推出了串聯餐廳與消費者的線上平台，企圖落實零浪費的目標。

Foodsi的作法其實很簡單：它們先與華沙的餐廳合作，讓店家將快過期的產品資訊輸入平台；另一方面，用戶可以透過手機App，下單選購當天還未售出的食物。Foodsi對顧客的好處是可以享受至少50%的折扣優惠，節省不小的開支，而店家也可藉此回收一些食品生產成本，同時降低後續的處理費用。目前，Foodsi已經成功吸引到80萬名用戶（圖2）。

圖3：Foodsi平台上的即期商品，至少都有50%的價格折扣優惠。

來源：https://www.foodsi.pl/

長遠來看，蘇孟宗認為，全球供應鏈重組、企業加速數位轉型、淨零減碳規範，將是物聯網產業下一波的新挑戰。他建議，科技業者應深入評估AI可能帶來的正負影響，並且把握住產業數位轉型、綠色轉型兩大方向，就能在物聯網產業下一波的競爭中勝出。

資料來源：

1. 亞洲．矽谷-物聯網產業大聯盟年會-物聯網產業趨勢分享，亞洲．矽谷 物聯網產業大聯盟，2023/4/14

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