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2017 年稍早，中國阿里巴巴跟螞蟻金服的創(chuàng)辦人馬云才對世界宣告，接下來是「互聯(lián)網(wǎng) +」進(jìn)入「AI +」的時(shí)代，各種相關(guān)人工智慧新聞在這幾年與日俱增，也早已標(biāo)志著人工智慧的未來已勢不可擋。近期最受人矚目的消息，當(dāng)屬 Google 子公司 DeepMind 推出 AlphaGo，在 2016 年的圍棋對弈中以四比一擊敗南韓棋王李世乭;到了 2017 年初，更以 Master 之名在網(wǎng)路圍棋上橫掃各國高手。過去人們認(rèn)為機(jī)器不可能趕上人類的領(lǐng)域，竟然被 AlphaGo 稱霸，讓人們不得不正視人工智慧的重要性及隨之而來的影響。
其實(shí)，人工智慧發(fā)展到今日并非一蹴可及。早在上個(gè)世紀(jì) 1950 年，著名的英國密碼學(xué)家圖靈(Alan Turing)就提出了「圖靈測試」：看機(jī)器能不能讓人無法辨別隔壁房間裡回答問題的是人類還是電腦。而西元 1956 年，人工智慧之父約翰?麥卡錫(John McCarthy)也提出人工智慧三大概念「感測、認(rèn)知、移動」，開啟了人工智慧研究的第一階段。但由于研究方法及應(yīng)用領(lǐng)域的諸多侷限，人工智慧的整體進(jìn)展十分緩慢，直到 1997 年 IBM 深藍(lán)電腦用西洋棋戰(zhàn)勝人類棋王，再度吸引世人的注意力。
進(jìn)入 21 世紀(jì)，人工智慧的研發(fā)力道才又持續(xù)增長。2004 年美國國防高等研究計(jì)劃署(DARPA)在內(nèi)華達(dá)州沙漠開始舉辦自駕車競賽，促使 Google 從 2009 年啟動自駕車專案計(jì)畫。Google 與史丹佛教授吳恩達(dá)(Andrew Ng)合作的 Google 大腦計(jì)畫，于 2012 年成功從大量 Youtube 影片中識別出一千多萬張有貓的數(shù)位影像。
同一年間，IBM Watson 超級電腦在美國的問答節(jié)目競賽「危險(xiǎn)邊緣」(Jeopardy!)打敗了兩大人類常勝冠軍。此外，2012 年蘋果公司開始在 iPhone 等裝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應(yīng)用中。
至于令人驚豔的 AlphaGo，它的成功是靠著從 2006 年開始發(fā)展的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)路(深度學(xué)習(xí)是執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，而機(jī)器學(xué)習(xí)又是達(dá)到人工智慧的方法之一)。利用類神經(jīng)網(wǎng)路的原理，透過大量資料訓(xùn)練學(xué)習(xí)，可以建立出最適合收集數(shù)據(jù)、預(yù)測與觀察異常的人工智慧模式。當(dāng)然，這也有賴電腦的絕佳運(yùn)算能力，以及多臺彼此合作的強(qiáng)大系統(tǒng)，讓利用大量運(yùn)算而找出模式不再困難。
目前物聯(lián)網(wǎng)各個(gè)類別，往往被稱為「智慧 XX」(如智慧家庭、智慧城市等)。按照物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的基本的「感測層」、「網(wǎng)路層」、「應(yīng)用層」三層架構(gòu)，所謂「智慧」的成分，主要存在于網(wǎng)路層傳輸后儲存資料的云端伺服器：透過運(yùn)用人工智慧的機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)提供服務(wù)，讓消費(fèi)者擁有良好體驗(yàn)。
近期人工智慧在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用，已有許多驚艷成果。2014 年，全世界第一個(gè)懂得識別人類情緒的超萌機(jī)器人 Pepper 登場，可以跟人類聊天。2015 年，Google 展示首次由盲人完成在公共道路上駕駛的自駕車，震驚各大車廠，紛紛跟進(jìn)宣布自駕車計(jì)畫。同年，中國大疆無人機(jī)在農(nóng)田裡協(xié)助噴灑農(nóng)藥;而電商巨擘亞馬遜也展示自家的送貨無人機(jī)原型，并于 2016 年在英國展開無人機(jī)送貨服務(wù)。另外，亞馬遜在 2015 年開始販賣的 Echo 喇叭，內(nèi)建直覺好用的人工智慧 Alexa，讓 Echo 到 2017 年初已賣出超過五百萬臺，很多大廠亦搶著跟亞馬遜合作。亞馬遜也因此領(lǐng)先 Google、蘋果公司，成為智慧家庭的現(xiàn)任霸主。
從上述世界級企業(yè)的大動作，再再都說明人工智慧將主導(dǎo)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的服務(wù)。可惜的是，很多臺灣製造業(yè)公司的老板仍舊只有硬體思維，希望可以賣大量生產(chǎn)的物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)品出去。然而物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)系統(tǒng)，人工智慧與大數(shù)據(jù)，讓提供客戶個(gè)性化需求的服務(wù)變得容易，少量多樣的客製化是必然趨勢。也就是說，在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，要考量自家產(chǎn)品在整個(gè)價(jià)值鏈與生態(tài)系扮演的角色， 結(jié)合其他伙伴(尤其是人工智慧)，才有成功機(jī)會。只想以一家公司提供的產(chǎn)品做好物聯(lián)網(wǎng)的垂直整合，又受消費(fèi)者歡迎，是非常不容易的事。從全球人工智慧領(lǐng)域的前幾名大廠 IBM、Google、微軟、騰訊、阿里巴巴、百度、Facebook 跟亞馬遜等，在硬體方面都不會插手太多，而是以買公司或找伙伴合作可知一二。
臺廠過去習(xí)慣用大量生產(chǎn)、微薄利潤來賺錢， 但紅色供應(yīng)鏈掘起，早已大為侵蝕臺廠版圖，代工與純硬體思維的商業(yè)模式到了物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代也不再適用，必須改變才能存活。而因?yàn)檫x擇變多， 必須提供更好的使用體驗(yàn)，客戶才愿意掏錢，這在 B2C 面對一般消費(fèi)者的時(shí)候特別明顯，連帶對 B2B2C 的影響也越來越大，一旦忽略，公司就可能會因訂單大減而覆亡。
也就是說，在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，有價(jià)值的產(chǎn)品+ 服務(wù)的商業(yè)模式，必然得在價(jià)值鏈+生態(tài)系中占有一席之地，當(dāng)中人工智慧更是決定服務(wù)優(yōu)劣的核心。現(xiàn)在臺灣學(xué)界在人工智慧研究的能量有一定水準(zhǔn)，政府也打算朝這方面強(qiáng)化，雖然臺灣產(chǎn)業(yè)界在人工智慧上的能力比起中美相對弱勢許多， 但若找到學(xué)界或大廠一起合作發(fā)展，就能在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代共創(chuàng)美好未來。
