讓物聯(lián)網(wǎng)更智能 AI會導(dǎo)入物聯(lián)網(wǎng)4大領(lǐng)域.doc

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1、讓物聯(lián)網(wǎng)更智能AI會導(dǎo)入物聯(lián)網(wǎng)4大領(lǐng)域  物聯(lián)網(wǎng)是未來企業(yè)運(yùn)行的核心骨干,目前制造、醫(yī)療、交通、零售等四大領(lǐng)域是物聯(lián)網(wǎng)的主要應(yīng)用領(lǐng)域,而這些產(chǎn)業(yè)現(xiàn)在也開始嘗試導(dǎo)入AI,其經(jīng)驗(yàn)將成為其它產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用典范,加速AI的普及度?! ∥锫?lián)網(wǎng)被視為第四波IT產(chǎn)業(yè)革命,根據(jù)Gartner與MachineResearch的統(tǒng)計(jì)(圖1),2020年全球的連網(wǎng)設(shè)備將達(dá)260億個、相關(guān)營收為3,000億美元,  龐大的商機(jī)主要來自物聯(lián)網(wǎng)幾乎可以應(yīng)用在人類所有生活,近期AI成為IT產(chǎn)業(yè)的新議題,AI與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合,則會讓物聯(lián)網(wǎng)更智能,也進(jìn)一步加深各領(lǐng)域的應(yīng)用?!   D1全球物聯(lián)網(wǎng)商機(jī) 

2、 聯(lián)網(wǎng)與AI都強(qiáng)調(diào)各產(chǎn)業(yè)的垂直應(yīng)用,由于不同領(lǐng)域的專業(yè)極其不同,再加上目前各產(chǎn)業(yè)所需的系統(tǒng),通常不像消費(fèi)性產(chǎn)品需要極高的運(yùn)算效能,主要的設(shè)計(jì)訴求在于最適化,因此現(xiàn)在AIoT設(shè)計(jì)會走向高度客制化模式,設(shè)計(jì)出各領(lǐng)域的專屬系統(tǒng)?! 【驼w發(fā)展來看,物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在仍處于發(fā)展前期,因此導(dǎo)入的產(chǎn)業(yè)并不多,目前主要導(dǎo)入產(chǎn)業(yè)包括制造、醫(yī)療、交通、零售等四大產(chǎn)業(yè),其它如建筑、農(nóng)業(yè)、物流等,雖也有系統(tǒng)業(yè)者推動,不過數(shù)量仍少?! 《@些產(chǎn)業(yè)都有其相同特點(diǎn),包括e化系統(tǒng)建置較早、IT系統(tǒng)的KPI(關(guān)鍵績效指標(biāo))明確等。由于e化建置較早,因此在既有系統(tǒng)上延伸出AIoT功能難度相對較低,而且操

3、作人員對新系統(tǒng)的抗拒也較少,KPI明確則代表可精準(zhǔn)掌握系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)與對企業(yè)組織的回饋?! ?集成自動化設(shè)備AI落實(shí)智能制造愿景  智能化是這幾年制造業(yè)最重要的趨勢,未來的制造業(yè)將以工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)作為運(yùn)行骨干,從圖2可以看到,智能制造要求系統(tǒng)設(shè)備從接單、生產(chǎn)、出貨均可以100%自主化生產(chǎn)?!   D2工業(yè)4.0運(yùn)作方式  工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建置的主要目標(biāo),是透過感測技術(shù)擷取設(shè)備數(shù)據(jù),傳輸?shù)阶钌蠈拥墓芸仄脚_,用以掌握現(xiàn)場設(shè)備狀態(tài),并制定出最佳生產(chǎn)策略,  AI與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合后,最上層的應(yīng)用與第一層的設(shè)備端,都會有運(yùn)算能力,上層平臺主要讓AI計(jì)算大量制造數(shù)據(jù)后,建立出最佳化的

4、制程模型,  終端設(shè)備則是在實(shí)時性需求較高的制程中,讓AI可以經(jīng)由深度學(xué)習(xí)做出精準(zhǔn)動作,例如視覺檢測中,就可將AI與視覺感測元件結(jié)合,讓設(shè)備可以自行判斷產(chǎn)品質(zhì)量是否合格,再結(jié)合機(jī)器手臂,就可讓腦、眼、手合一,達(dá)到設(shè)備智能化的愿景?! ?過濾大量資料AI成為醫(yī)師最佳助手  相對于其它產(chǎn)業(yè),醫(yī)療是e化建置較早、應(yīng)用也較深的領(lǐng)域,醫(yī)療的智能化可分為三部分,包括行動醫(yī)療、遠(yuǎn)距醫(yī)療、智能醫(yī)院,從圖3可以看出,這三大部分應(yīng)用技術(shù)雖各有不同,但信息會彼此交互流通、使用,形成醫(yī)療體系專用的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。    圖3智慧醫(yī)療進(jìn)展與導(dǎo)入階段  與過去的e化導(dǎo)入速度相同,AI在醫(yī)療體系

5、的發(fā)展也比其它領(lǐng)域快,前微軟AI亞太研究總監(jiān)杜奕瑾回臺創(chuàng)辦的「臺灣AI實(shí)驗(yàn)室」,醫(yī)療就是其研發(fā)方向,在醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)部分,現(xiàn)已有廠商利用醫(yī)療設(shè)備連網(wǎng),取得大量數(shù)據(jù),用以改善醫(yī)療行為,提升診療速度與質(zhì)量。  另外在遠(yuǎn)距與行動醫(yī)療部分,也都有相同作法,未來AI在醫(yī)療系統(tǒng)的應(yīng)用,將以過濾大量數(shù)據(jù)從而判斷出病征,并將結(jié)果提供給醫(yī)師,再由醫(yī)師做出具有邏輯性思考的醫(yī)療行為?! ?深度學(xué)習(xí)判斷車流AI架構(gòu)智能交通面貌  交通的智能化系統(tǒng)包括基礎(chǔ)建設(shè)與車輛兩類:基礎(chǔ)建設(shè)除了道路上可見的號志、告示之外,軌道交通也屬于此類;車輛則分為自用車與商用車,現(xiàn)在交通物聯(lián)網(wǎng)多用于基礎(chǔ)建設(shè)與商用車

6、輛的車隊(duì)管理,從圖4可以看到,ITS協(xié)會所定義的智能交通子系統(tǒng)多達(dá)七種,這七大子系統(tǒng)涵蓋了目前的所有交通類別,架構(gòu)出智能交通的整體面貌?!   D4智慧交通系統(tǒng)  物聯(lián)網(wǎng)是各類垂直應(yīng)用市場的運(yùn)行主要骨干,在交通領(lǐng)域,歐、美、日等較為先進(jìn)的國家,已開始導(dǎo)入使用,尤其是日本,現(xiàn)在已開始嘗試將AI的深度學(xué)習(xí)模式導(dǎo)入交通系統(tǒng),  透過路上監(jiān)視攝像機(jī)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(duì)管理部分,則是以行車計(jì)算機(jī)做成駕駛記錄,由AI判斷司機(jī)的駕駛行為,確保行車安全。  4集成CRM系統(tǒng)AI提供零售業(yè)差異化服

7、務(wù)  零售業(yè)e化導(dǎo)入時期相當(dāng)早,過去此一領(lǐng)域的核心為POS系統(tǒng),以此掌握店面的進(jìn)貨、銷貨、存貨等流程,大型連鎖零售的POS早已有數(shù)據(jù)簡單的銷貨記錄與訂貨建議等功能,后期各類型IT系統(tǒng)如Kiosk、數(shù)碼看板、安全監(jiān)控系統(tǒng)等進(jìn)駐,這些系統(tǒng)相互連結(jié),形成店鋪的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。  近年來零售4.0概念興起,管理咨詢機(jī)構(gòu)麥肯錫建議,新型態(tài)的零售業(yè)必須跳脫傳統(tǒng)思維,突破虛實(shí)界線(圖5),而AI將會是未來零售業(yè)者的重要元素。  AI在零售業(yè)的應(yīng)用目前主要與CRM系統(tǒng)集成,利用安全監(jiān)控?cái)z影機(jī)辨識消費(fèi)者,讓店員提供快速精準(zhǔn)的差異化服務(wù);  另外現(xiàn)在也開始有企業(yè)將AI應(yīng)用于在線客服,透

8、過AI的深度學(xué)習(xí),提升回

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