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跨界整合加速創新 開啟智慧商機

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  近年來,隨著行動雲端、Big data、AI 等軟體技術陸續到位,科技產業已經徹底從硬體銷售走向軟硬整合,再進入「應用為王」的時代,台灣科技廠商必須加速朝創新應用領域發展,成為創新應用的引領者,才能維持競爭優勢,贏得智慧商機。

 近年來,隨著行動雲端、Big data、AI 等軟體技術陸續到位,科技產業已經徹底從硬體銷售走向軟硬整合,再進入「應用為王」的時代,台灣科技廠商必須加速朝創新應用領域發展,成為創新應用的引領者,才能維持競爭優勢,贏得智慧商機。

當行動雲端(Cloud computing)、大數據分析(Big data)與人工智慧(AI)等科技逐漸趨於成熟,融合各種軟體技術的創新應用服務,成為科技廠商搶攻市場商機的關鍵,是以迎向2018 年,台灣科技廠商必須採取跨界融合的策略,創新智慧應用服務與解決方案,才能開啟全球智慧服務的龐大商機。

隨著行動雲端、大數據分析與人工智慧等科技漸趨成熟,各種創新智慧應用服務,已成為廠商搶攻市場商機的關鍵。

IoT 仍將是未來創新應用重點

觀察2018 年的科技應用發展趨勢,物聯網(IoT)無疑仍將是重點所在,全球市場研究機構TrendForce 分析,2017 年IoT 市場依舊呈現快速成長,各垂直領域也持續深化,其中「智慧互動與互連」是2017 年IoT 市場的亮點,而「智慧管理」則是2018 年IoT 市場的發展重點。

TrendForce 進一步提到,在消費性IoT 部分,語音助理開拓人與裝置之間的互動性,也讓人對於裝置的控制更加直覺,而裝置之間更協同的運作方式也成為必要,隨著語音助理技術的持續推進,消費者對於消費性IoT 裝置的接受度將持續攀升,預計2018 年將會有更多基於語音助理的產品服務推出;在非消費性IoT 的部分,邊緣運算的導入讓底層硬體更具運算能力,可協助如工業領域現場設備端有更快的回饋與反應機制,也進一步降低資料傳輸與使用雲端相關的成本,邊緣運算預計將成為各行各業積極布局的技術之一。

而當相連裝置數持續增加、智慧功能越來越多、系統效能也不斷上升的同時,如何進行有效率且有智慧的管理將成為關鍵,複雜的IoT 架構將朝向易開發、易擴充及易維護的方向邁進,整合式的智慧管理將成為物聯網市場邁向下一里程碑的重要關鍵。

AI 為科技產業下一階段競爭重點

毫無疑問,在IoT 之外,AI 更是未來科技產業最受矚目的焦點。觀察AI 的發展現況,TrendForce 指出,AI 議題熱度在2017 年快速竄升,不僅相繼投入的廠商數目持續增加,既有參與廠商也積極擴大產品服務布局範圍,搶著成為各應用領域的領導寶座。國際調查機構Gartner 也指出,至少在2020 年以前,科技廠商的主要戰場都將在於如何打造能夠學習、適應甚至可能自主行動的系統,而在2025 年以前,是否具備使用AI 來強化決策、改造商業模式與生態系,同時打造全新顧客體驗的能力,牽動企業的競爭力。

Gartner 副總裁暨傑出分析師David Cearley則認為,AI 技術正快速演進,未來企業組織必須大舉投資技術、製程與工具,才能成功利用這些技術來打造AI 增強(AI-enhanced)系統,投資範圍可能包含資料的準備、整合、運算法與訓練方法的選擇,包括資料科學家、開發人員與商業流程負責人等部門,未來都必須攜手合作。

工研院IEK 則表示,目前AI 應用多以雲端運算為主,原因在於深度學習所需的運算資源非常龐大,造成需要大型資料與運算中心才能支應這些運算需求。然而,AI 的普及最終仍需滲透到行動與終端裝置上,而這種邊緣運算架構,仍有「低功耗的運算晶片」以及「適用於終端的輕量化演算法」等二項技術挑戰待解。其中低功耗AI 運算晶片已是全球半導體產業的發展焦點,各種解決方案不斷浮出,各自擁有適用情境與優劣勢;而演算法的輕量化需使用壓縮技術將龐大的演算法模型精簡化,以供終端使用,這些技術與服務,都是目前國際領導大廠與新創企業所積極發展的目標。

工研院IEK 專案經理侯鈞元指出,AI 發展至今,在辨識與感知方面已經有明顯的成果,未來則需要讓AI 更近似於人類思考模式,例如:更快的學習速度、更少資料需求,能解決更複雜的決策問題、能自主學習必要技能等;此外,「AI的民主化」也是下階段的重點,提供AI 讓更多人使用,普及到更多產業及個體,預期未來AI將滲透到各行各業;再者,透過AI 智力與能力的提升,將更可以協助人類解決更多問題,建議台灣廠商可以先發展AI 應用,並且持續關注AI革新議題,因為每次AI 革新都將帶來企業競爭力的大幅提升。

AI IoT AR 驅動新型態數位經濟

AI 在辨識與感知方面的發展已有明顯的成果,而讓AI 更近似於人類思考模式,普及到更多產業及個體,是未來的發展重點。

值得注意的是,隨著數位科技不斷發展與創新,經濟市場也將持續被顛覆。工研院IEK 認為,在科技漸增成熟的情況之下,IoT、擴增實境(Augmented Reality;AR) 與AI 的整合, 會是數位經濟下一波發展的重點,很快地,未來人們將可以看到IOT + AR + AI 所結合的應用,落實在人類的日常生活中。

「未來,『人工智慧即服務』(AI-as-AService)+『物聯網平台』(IoT Platform)模式之下,AI 應用平台、AI 演算法與AI 感測晶片三位一體。」工研院IEK 分析師陳右怡建議,台灣業者可從AI 應用系統與平台架構出發,並掌握該應用相關之AI 演算法發展,再由AIoT 終端零組件及聯網設備的產業優勢切入,如感測晶片、光學模組、觸控面板、匣道器等,建議提升這些關鍵元件的功能,整合人工智慧技術發展硬體上的軟體模組,推出高附加價值的AIoT 機器元件,增加台灣在AIoT 的核心競爭能力。

整體而言, 工研院IEK 認為, 隨著IoT架構的成熟, 並進入到以AI 加值的階段,AI 加上IoT 結合會產生新的業務平台,在IoTAnalytics、Apps、資安和終端等環節帶來先進分析價值、智慧流程與新用戶體驗。然而,目前IoT - AI 平台仍處於萌芽階段,台灣產業應持續關注AI + IoT 融合下系統應用需求,以既有Edge 硬體優勢結合跨域應用平台與創新服務模式,建構AI 軟硬整合生態體系。

IoT(物聯網)、AR(擴增實境)與AI(人工智慧)的整合,將是數位經濟下一波發展的重點。

 

(資料來源:電電時代第121期,2018.1)