2017 年稍早，中国阿里巴巴跟蚂蚁金服的创办人马云才对世界宣告，接下来是「互联网 +」进入「AI +」的时代，各种相关人工智慧新闻在这几年与日俱增，也早已标志著人工智慧的未来已势不可挡。近期最受人瞩目的消息，当属 Google 子公司 DeepMind 推出 AlphaGo，在 2016 年的围棋对弈中以四比一击败南韩棋王李世乭;到了 2017 年初，更以 Master 之名在网路围棋上横扫各国高手。过去人们认为机器不可能赶上人类的领域，竟然被 AlphaGo 称霸，让人们不得不正视人工智慧的重要性及随之而来的影响。

　　其实，人工智慧发展到今日并非一蹴可及。早在上个世纪 1950 年，著名的英国密码学家图灵(Alan Turing)就提出了「图灵测试」：看机器能不能让人无法辨别隔壁房间裡回答问题的是人类还是电脑。而西元 1956 年，人工智慧之父约翰‧麦卡锡(John McCarthy)也提出人工智慧三大概念「感测、认知、移动」，开启了人工智慧研究的第一阶段。但由于研究方法及应用领域的诸多侷限，人工智慧的整体进展十分缓慢，直到 1997 年 IBM 深蓝电脑用西洋棋战胜人类棋王，再度吸引世人的注意力。

　　进入 21 世纪，人工智慧的研发力道才又持续增长。2004 年美国国防高等研究计划署(DARPA)在内华达州沙漠开始举办自驾车竞赛，促使 Google 从 2009 年启动自驾车专案计画。Google 与史丹佛教授吴恩达(Andrew Ng)合作的 Google 大脑计画，于 2012 年成功从大量 Youtube 影片中识别出一千多万张有猫的数位影像。

　　同一年间，IBM Watson 超级电脑在美国的问答节目竞赛「危险边缘」(Jeopardy!)打败了两大人类常胜冠军。此外，2012 年苹果公司开始在 iPhone 等装置上推出云端人工智慧 Siri，Google 也在2012 年中于 Android OS 上推出 Google Now，人工智慧更深入日常生活应用中。

　　至于令人惊豔的 AlphaGo，它的成功是靠著从 2006 年开始发展的深度学习网路(深度学习是执行机器学习的技术，而机器学习又是达到人工智慧的方法之一)。利用类神经网路的原理，透过大量资料训练学习，可以建立出最适合收集数据、预测与观察异常的人工智慧模式。当然，这也有赖电脑的绝佳运算能力，以及多台彼此合作的强大系统，让利用大量运算而找出模式不再困难。

　　目前物联网各个类别，往往被称为「智慧 XX」(如智慧家庭、智慧城市等)。按照物联网系统的基本的「感测层」、「网路层」、「应用层」三层架构，所谓「智慧」的成分，主要存在于网路层传输后储存资料的云端伺服器：透过运用人工智慧的机器学习和大数据提供服务，让消费者拥有良好体验。

　　近期人工智慧在物联网的应用，已有许多惊艳成果。2014 年，全世界第一个懂得识别人类情绪的超萌机器人 Pepper 登场，可以跟人类聊天。2015 年，Google 展示首次由盲人完成在公共道路上驾驶的自驾车，震惊各大车厂，纷纷跟进宣布自驾车计画。同年，中国大疆无人机在农田裡协助喷洒农药;而电商巨擘亚马逊也展示自家的送货无人机原型，并于 2016 年在英国展开无人机送货服务。另外，亚马逊在 2015 年开始贩卖的 Echo 喇叭，内建直觉好用的人工智慧 Alexa，让 Echo 到 2017 年初已卖出超过五百万台，很多大厂亦抢著跟亚马逊合作。亚马逊也因此领先 Google、苹果公司，成为智慧家庭的现任霸主。

　　从上述世界级企业的大动作，再再都说明人工智慧将主导物联网时代的服务。可惜的是，很多台湾製造业公司的老板仍旧只有硬体思维，希望可以卖大量生产的物联网相关产品出去。然而物联网是一个系统，人工智慧与大数据，让提供客户个性化需求的服务变得容易，少量多样的客製化是必然趋势。也就是说，在物联网时代，要考量自家产品在整个价值链与生态系扮演的角色， 结合其他伙伴(尤其是人工智慧)，才有成功机会。只想以一家公司提供的产品做好物联网的垂直整合，又受消费者欢迎，是非常不容易的事。从全球人工智慧领域的前几名大厂 IBM、Google、微软、腾讯、阿里巴巴、百度、Facebook 跟亚马逊等，在硬体方面都不会插手太多，而是以买公司或找伙伴合作可知一二。

　　台厂过去习惯用大量生产、微薄利润来赚钱， 但红色供应链掘起，早已大为侵蚀台厂版图，代工与纯硬体思维的商业模式到了物联网时代也不再适用，必须改变才能存活。而因为选择变多， 必须提供更好的使用体验，客户才愿意掏钱，这在 B2C 面对一般消费者的时候特别明显，连带对 B2B2C 的影响也越来越大，一旦忽略，公司就可能会因订单大减而覆亡。

　　也就是说，在物联网时代，有价值的产品+ 服务的商业模式，必然得在价值链+生态系中占有一席之地，当中人工智慧更是决定服务优劣的核心。现在台湾学界在人工智慧研究的能量有一定水准，政府也打算朝这方面强化，虽然台湾产业界在人工智慧上的能力比起中美相对弱势许多， 但若找到学界或大厂一起合作发展，就能在物联网时代共创美好未来。