人工智能

当物联网碰上人工智能 厂商要如何组队才会强?

字号+ 作者:李淑莲 来源:naipo 2017-09-25 09:01

物联网 (Internet of Things,IoT) 是一种存在已久的技术,人工智能科技 (AI) 也是一样;当这两种科技紧密结合在一起的时候,会绽放出什么样的火花?

 



物联网 (Internet of Things,IoT) 是一种存在已久的技术,人工智能科技 (AI) 也是一样;当这两种科技紧密结合在一起的时候,会绽放出什么样的火花? 早期的物联网比较简陋、比较简单,也比较封闭,像工业联网大多只是在一间工厂内建设,用作工厂内部流程管理、车联网多是用在业者本身的车队管控、而物流业者的联网很多也只是用在本身的出货流程及仓管。但随着网络发达,电子商务、跨国跨域经营、远程医疗照护、远程学习的需求及市场也日渐蓬勃,而物联网也渐渐开拓,很多已从封闭的网络演变为延伸至消费者的开放性网络。在这种情况下,从物联网不同节点中搜集到的数据量也就越来越多,也必须要靠智慧科技来对这些数据作实时分析及作出回馈,才能满足使用者的需求。此外,在物联网范围渐渐扩大的同时,也出现了许多跨领域的情况,由于我们的厂商不是像Google或是Facebook之类的国际大厂,因此,必须组队打团体赛,才有能力涵盖及深入不同领域,以争取机会在国际市场中胜出,但应如何组队才会变强呢?
 
MIC智能系统研究所所长冯明惠在9月初举行的《大智移云 精采时代 MIC FORUM》研讨会中,于“人工智能创新趋势前瞻”单元的一场演讲中指出,在现今一个物联网平台中有很多不同的关键技术,如果只由一个企业来建造会非常昂贵,因此需要共创,需要跨领域企业及人才来建造泛称IoT Cloud的平台。因为在第3波AI热潮中,强调平台共创及团队合作,因此企业要思考的是如何成为跨领域的团队来打入国际市场。
 
为何物联网的节点需要智慧?
 
冯明惠指出,在IoT Cloud的平台中,于建立应用生态系统时,服务探索很重要,因为在创立了平台化后,还需要将平台上收集到的数据分析及加值,以产生人工智能,而这些数据分析及加值的基础依据均是来自使用者及应用需求,业者必须要了解所研发出来的产品或是服务是要满足什么样的用户的什么需求,才能成功的与市场结合。MIC认为应用、整合的平台、以及智能分析,会变成是互联网中非常关键的重要成功因素,及主要利润的来源。

 

图1. 从Cloud到Fog再到AI
图片来源: MIC智能系统研究所冯明惠简报数据;2017年9月9日
 
冯明惠再进一步解释为什么物联网的节点也需要智慧科技:“在都会区如果要把所有端点的信息送上云端,由于网络壅塞,延误会很严重。所以现在有一个趋势就是edge computing及fog computing;也就是说如果我们在端点即可以作出一些实时的判断,就可以节省很多时间,这就牵涉到人工智能及人工智能的运算功能能不能满足此需求。所以智慧科技已不单是一个平台,而是一个生态系统,一个共创的概念。就人工智能科技本身,必须要结合很好的communication infrastructure,及有很好的系统结构设计,而设计的概念就是来自我们的使用者经验”。
 
物联网如何结合AI?
 
物联网IoT本身就有不同的标准,而单一企业本身的时间及技术有限的,很难顾及所有的标准。冯明惠表示,就以工业联网为例,全世界都在定义工业联网的标准,但不管是欧洲或是美国的工业联网标准,在架构中都有很多需要数据分析及智能运算的地方。另外像车联网也是一样,像是自驾车或是智能驾驶,也同样存在大量的数据分析及智能运算。物联网需要智慧运算的例子还有能源网,也是有大量数据分析及处理的工作需要用到人工智能。因此,不同国家的物联网标准中,本身就有智能运算的元素,不需要刻意的将AI加入物联网中。

 

图2. 在未来物联网架构中,每一件设备都应具备智慧科技
图片来源: MIC智能系统研究所冯明惠简报数据;2017年9月9日
 
冯明惠补充,如何从物联网中搜集到大量数据,然后再从这些数据中分析及找出可能会出现问题的征兆,或是让流程变得更完美顺畅,是智能科技在物联网应用中最关键的功能。所以现在业者是希望在未来物联网中,每一件设备都是具备人工智能的,而不仅是一台傻瓜机器。就像车联网中的车子,就会是一台具智能功能的车辆;物联网中的调制解调器也不仅是一个dumb hub。
 
工业物联网加上人工智能除可以让制造变得顺畅、减少错误及更有效率;而家庭联网 (Home Network)如果加上人工智能,即可以更满足用户的需求。另外像一些商业联网,如电子商务,加入人工智能,运用大数据分析即可让业者进一步掌握消费者需求,而这也是为何Google及Facebook可以如此成功的原因。
 
跨业合作的例子
 
在跨域的物联网平台,跨业要如何合作?冯明惠举了几个例子:
 
例子一:凯擘Home Security服务 ─ 导入影像机器学习AI可提升服务体验
 
台湾地区有线电视业者凯擘推出了Home Security服务,提供IP CAM、烟雾检测、智能插座等终端,让用户多萤监看家中监视器影像,智能感测、异常告警、远程控制等服务;该服务每月服务费约在43~110元人民币。
 
例子二:数字家庭五网融合 ─ 业者已开始导入AI虚拟助手或互动机器人
 
五网融合业务 (在原有三网 ─ 电话、电视、网络融合的基础上加入智能电网、物联网) 与现有宽带、TV业务捆绑:提供家庭安全、超高画质影音播放、智能家居等业务,增强用户黏着性 。一站式购足: Telefonica将携手华为,在现有家庭安全业务的基础上,开发动植物监控、家庭节能、老幼照护等更多丰富新服务。目前已在拉丁美洲开始发展。
 
中国:缺技术缺人才,用并购最快  

 
冯明惠的报告也指出,在各国发展方面,由于北美市场对AI的准备较周全,北美企业生产力提升的速度也将高于中国,将增加北美国家14.5%的GDP,约3.7兆美元。
 
然而,预计在10年后,中国在AI的技术和经验更加成熟,中国的生产力提升速度将超越北美国家,在2030年可望增加中国GDP的26%,达到7兆美元,成为全球因AI受惠最大的国家。不过,另一方面,中国厂商在此一领域不管是人才或是技术都很缺乏,对
厂商而言,并购是最快的途径。
 
 






 

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