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AIoT 顧名思義為 AI ( 人工智能 ) + IoT ( 物聯網 )。人工智能即為根據龐大的資料庫經由數據探勘，導出一套具備推論功能的演算法，此演算法可以模擬與拓展人類的智能，搭載著此類演算法的機器，其行為將近似於人類；物聯網則是萬物聯網的簡稱，所有機器都將資訊送到雲端，雲端分析後的結果將主動對機器進行控制，或是回報給人類，再由人類進行判斷。

簡單而言，你可以把物聯網的機器當成人體的感官、四肢，把人工智能當作人體的大腦，一旦這兩樣技術合而為一，屆時所有機器將擁有智能，機器會先把收集到的環境資訊送到大腦以進行自主預測與自主判斷，然後視情況將資訊回傳甚至將資訊送到不同機器，以進行自主控制，如此一來便大幅度地增進效率，減少成本，甚至開創新的商業模式。

現在已有許多 AIoT 的產品在你我四周，卻不自知。廣義來說，智慧音箱就是個 AIoT 的產品，只不過它的 AI 是在遙遠的服務器上，只是因為現在網路的普及化與高速率，減輕使用者在操作時等待時間；當然，也有內建在機器裡頭的產品，但礙於資料庫不夠豐富，通常這類產品都會專注在某個應用領域，例如：有著語音辨識功能的行車導航機，其語音命令已經內建完善 ( 而且語音命令的數量有限 )，若使用者講了超出其內建之語音命令，那麼該行車導航機將無法對應使用者之命令。 以下圖根據 IoT Analytics Research 的資料，非 IoT 裝置指的是手機、平板、Laptop 與 Notebook，這些產品的數量將會逐漸趨緩，反而 IoT 裝置將會有蓬勃性的發展，2024 年時全球 IoT 裝置將來到 185 億台，屆時物聯網與人工智能結合的優勢與應用也更加明顯、廣泛。

試想一下，倘若所有機器都像人類一樣擁有智能，而且可以自主進行動作；例如：現在是寒流侵襲的嚴寒冬季，你正在回家的路上，戶外的溫度是攝氏 2 度，你希望回到家中時暖氣已經開好，而且有杯熱呼呼的咖啡等著你。此時，你智能手機中的 GPS 已經把你的所在地點上傳至雲端，而雲端的服務器根據你的位置推算出你回到家還要多久時間，並且開啟了暖氣與煮好咖啡，於是迎接你的是一個溫暖的家。以上的敘述就是一個智能家庭中 AIoT 的應用場景。

工廠、設備自動化的領域是另一個 AIoT 廣泛應用的場域，從生產製造的設備機械到生產後的精密檢測都瞧得見 AIoT 的蹤跡。舉個例子，對進行生產製造的設備機械進行震動偵測，可以測出設備機械的震動異常，以判斷是否需要事先停機維修或者安排其他設備機械進行更換，藉此避免發生臨時停機的窘境；至於生產後的產品檢測可透過現已成熟的 AOI ( Automated Optical Inspection，自動光學檢測 ) 技術，讓人工智能先行對產品進行外觀瑕疵判斷，判斷後的不良品可再經由現上操作員進行目測或是功能檢測，如此一來可降低生產成本，增進生產良率也提升了操作員的價值。

以往 IoT 資料處理都在雲端進行運算，但若遇到十分講究低延遲場域時 ( 像工廠、設備自動化應用 )，將無法滿足使用者的需求。因此邊緣計算就呈現了其重要的地位，將運算能力放置在機器設備的旁邊、甚至該機器設備就有運算能力，藉此減輕資料傳輸的延遲，增進效率。

大聯大集團世平興業推出的大樹雲 ( Big Tree Cloud, BTC ) 方案，是一個相對成熟的物聯網應用方案，此方案提供一塊集成了溫溼度、RGB、紫外光、光敏等感測器的硬體外，也提供了雲端服務器以及 iOS、Android 的 APP，讓客戶可以自行下載 RAW Data 進行大數據分析以及即時監控。倘若客戶對物聯網的介面、傳輸、雲端沒有絲毫概念也沒關係，只要客戶提出需求並經過大樹雲方案審核通過，將會幫助客戶進行客製化。

此文也刊載於大大通： https://www.wpgdadatong.com/getBlogDetail?BID=B0532