四大垂直市場先行 AIoT應用後勢看漲
- 洪千惠
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物聯網是未來企業運作的核心骨幹，目前製造、醫療、交通、零售等四大領域是物聯網的主要應用領域，而這些產業現在也開始嘗試導入AI，其經驗將成為其他產業的應用典範，加速AI的普及度。
物聯網被視為第四波IT產業革命，根據Gartner與Machine Research的統計(圖1)，2020年全球的連網設備將達260億個、相關營收為3,000億美元，龐大的商機主要來自物聯網幾乎可以應用在人類所有生活，近期AI成為IT產業的新議題，AI與物聯網的結合，則會讓物聯網更智慧，也進一步加深各領域的應用。
物聯網與AI都強調各產業的垂直應用，由於不同領域的專業極其不同，再加上目前各產業所需的系統，通常不像消費性產品需要極高的運算效能，主要的設計訴求在於最適化，因此現在AIoT設計會走向高度客製化模式，設計出各領域的專屬系統。
就整體發展來看，物聯網現在仍處於發展前期，因此導入的產業並不多，目前主要導入產業包括製造、醫療、交通、零售等四大產業，其他如建築、農業、物流等，雖也有系統業者推動，不過數量仍少。而這些產業都有其相同特點，包括e化系統建置較早、IT系統的KPI(關鍵績效指標)明確等。由於e化建置較早，因此在既有系統上延伸出AIoT功能難度相對較低，而且操作人員對新系統的抗拒也較少，KPI明確則代表可精準掌握系統的功能設計與對企業組織的回饋。
整合自動化設備 AI落實智慧製造願景
智慧化是這幾年製造業最重要的趨勢，未來的製造業將以工業物聯網作為運作骨幹，從圖2可以看到，智慧製造要求系統設備從接單、生產、出貨均可以100%自主化生產。
工業物聯網建置的主要目標，是透過感測技術擷取設備數據，傳輸到最上層的管控平台，用以掌握現場設備狀態，並制定出最佳生產策略，AI與工業物聯網結合後，最上層的應用與第一層的設備端，都會有運算能力，上層平台主要讓AI計算大量製造數據後，建立出最佳化的製程模型，終端設備則是在即時性需求較高的製程中，讓AI可以經由深度學習做出精準動作，例如視覺檢測中，就可將AI與視覺感測元件結合，讓設備可以自行判斷產品品質是否合格，再結合機器手臂，就可讓腦、眼、手合一，達到設備智慧化的願景。
過濾大量資料 AI成為醫師最佳助手
相對於其他產業，醫療是e化建置較早、應用也較深的領域，醫療的智慧化可分為三部分，包括行動醫療、遠距醫療、智慧醫院，從圖3可以看出，這三大部分應用技術雖各有不同，但資訊會彼此交互流通、使用，形成醫療體系專用的物聯網架構。
與過去的e化導入速度相同，AI在醫療體系的發展也比其他領域快，前微軟AI亞太研究總監杜奕瑾回台創辦的「台灣AI實驗室」，醫療就是其研發方向，在醫療物聯網部分，現已有廠商利用醫療設備連網，取得大量數據，用以改善醫療行為，提升診療速度與品質。另外在遠距與行動醫療部分，也都有相同作法，未來AI在醫療系統的應用，將以過濾大量數據從而判斷出病徵，並將結果提供給醫師，再由醫師做出具有邏輯性思考的醫療行為。
深度學習判斷車流 AI架構智慧交通面貌
交通的智慧化系統包括基礎建設與車輛兩類：基礎建設除了道路上可見的號誌、告示之外，軌道交通也屬於此類；車輛則分為自用車與商用車，現在交通物聯網多用於基礎建設與商用車輛的車隊管理，從圖4可以看到，ITS協會所定義的智慧交通子系統多達七種，這七大子系統涵蓋了目前的所有交通類別，架構出智慧交通的整體面貌。
物聯網是各類垂直應用市場的運作主要骨幹，在交通領域，歐、美、日等較為先進的國家，已開始導入使用，尤其是日本，現在已開始嘗試將AI的深度學習模式導入交通系統，透過路上監視錄影機的影像訊號，推算出該路段未來1~2小時的車流量，再將交通訊息提供給駕駛，藉此舒緩交通狀況；在商用車的車隊管理部分，則是以行車電腦做成駕駛記錄，由AI判斷司機的駕駛行為，確保行車安全。
整合CRM系統 AI提供零售業差異化服務
零售業e化導入時期相當早，過去此一領域的核心為POS系統，以此掌握店面的進貨、銷貨、存貨等流程，大型連鎖零售的POS早已有數據簡單的銷貨記錄與訂貨建議等功能，後期各類型IT系統如Kiosk、數位看板、安全監控系統等進駐，這些系統相互連結，形成店鋪的物聯網架構。
近年來零售4.0概念興起，管理諮詢機構麥肯錫建議，新型態的零售業必須跳脫傳統思維，突破虛實界線(圖5)，而AI將會是未來零售業者的重要元素。AI在零售業的應用目前主要與CRM系統整合，利用安全監控攝影機辨識消費者，讓店員提供快速精準的差異化服務；另外現在也開始有企業將AI應用於線上客服，透過AI的深度學習，提升回答的準確性，微軟在之前的活動中就曾指出，線上AI機器人可解決客戶來電的70%問題，此作法不但可在第一時間解決問題，提升客戶滿意度，也會降低客服人員的工作負擔。
除零售業外，也開始有金融業與房仲業者引進，近期的未來科技展中，防災中心也展出相關系統，相對於其他AI技術，語音機器人的應用普及速度更快，近期將可看到其他產業導入，提供更智慧的智慧服務。
