人工智能(AI)與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)可彰顯彼此的最大效益，幾年來已有數(shù)百個(gè)發(fā)展良好的應(yīng)用實(shí)例，不只是漸進(jìn)的改善程序，而是能確實(shí)可觀的提升生產(chǎn)力與效率，具有改變整個(gè)產(chǎn)業(yè)的潛力，更是驅(qū)動(dòng)數(shù)碼轉(zhuǎn)型(Digital TransformaTIon)的最佳拍檔。

據(jù)報(bào)導(dǎo)，AI必須透過IoT與實(shí)體世界連結(jié)，而IoT則需要AI提供可行的智能與深刻見解。唯有結(jié)合AI與IoT才能實(shí)踐真正的轉(zhuǎn)變，獲得實(shí)質(zhì)的成果。展望未來5~10年，若能完全發(fā)揮AI與IoT偕同作業(yè)的非凡效益，將可為全球創(chuàng)造數(shù)千億至數(shù)兆美元的產(chǎn)值。

正如人體感知周遭的世界并將信息傳輸至人腦處理，將AI比喻為人腦，IoT就是人體。連結(jié)IoT的無數(shù)傳感器與攝影機(jī)，收集巨量環(huán)境資料，由AI整理、分析并轉(zhuǎn)化為可行動(dòng)化的深刻見解。因此研究人員不應(yīng)將這些資料來源與資料流通系統(tǒng)視為理所當(dāng)然，而必須在設(shè)計(jì)AI系統(tǒng)時(shí)就將IoT列入考量、進(jìn)行集成。

此外，AI提供的可行動(dòng)化見解與決策，也必須由IoT透過如機(jī)器人、無人機(jī)與工業(yè)機(jī)器等終端裝置實(shí)際執(zhí)行。許多應(yīng)用實(shí)例均已證實(shí)，通常結(jié)合AI功能的IoT應(yīng)用是組織最快獲益的途徑，如連網(wǎng)作業(yè)、預(yù)測(cè)性分析、預(yù)防性維護(hù)及遙控作業(yè)等。

例如日本發(fā)那科Fanuc正從產(chǎn)品制造商轉(zhuǎn)型為服務(wù)供應(yīng)商，透過IoT收集其設(shè)備的作業(yè)資料，運(yùn)用AI分析產(chǎn)生業(yè)務(wù)與作業(yè)的深刻見解與建議，提供遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)式維護(hù)服務(wù)，以降低客戶成本、改善設(shè)備的持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)間(UpTIme)。

西班牙鐵道營(yíng)運(yùn)商Renfe的列車雖然時(shí)速達(dá)200英里，提供乘客具吸引力的通勤選項(xiàng)，但若要與航空公司直接競(jìng)爭(zhēng)，真正的決勝點(diǎn)則在于提供準(zhǔn)時(shí)到站保證。

Renfe首先針對(duì)馬德里到巴塞隆納的路線，透過IoT從列車、鐵軌與外部天候來源收集資料，運(yùn)用AI進(jìn)行預(yù)測(cè)與最佳化，以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)時(shí)到站保證，因此得以在此路線爭(zhēng)取到60%原本搭乘飛機(jī)的乘客。

同步定位與地圖建置(SLAM)是一種實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，若內(nèi)建于無人機(jī)裝置，可協(xié)助其理解未知的環(huán)境，即使在黑暗、充滿障礙、無互聯(lián)網(wǎng)與GPS的環(huán)境中也能安全飛行。

因此SLAM(AI)結(jié)合無人機(jī)(IoT裝置)便可成為在安全、保安與監(jiān)視領(lǐng)域最重要的應(yīng)用之一，例如能讓無人機(jī)飛入被火災(zāi)或天然災(zāi)害損壞的房屋尋找受傷或受困的人。