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四大垂直市場先行 AIoT應用後勢看漲

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圖1:全球物聯網商機。

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。

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圖2:工業4.0運作方式。

圖3:智慧醫療進展與導入階段。

圖4:智慧交通系統。

圖5:智慧零售新藍圖。

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。

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