AIoT能為產業帶來什麼樣的效益?

全球人工智慧研究報告中，2030年AI將預計給全球GDP成長14%，貢獻15.7兆美元；根據麥肯錫研究指出，2025年物聯網全球應用產值高達11.1兆美元；AI在2030年前可望帶來13兆美元的產值。研調指出亞馬遜及微軟、Intel、ARM等指標企業大廠正積極布局邊緣運算以擴大AIoT生態系，而AI與IoT的相輔相成，幫助產業加速智能化的轉型。台灣在電子軟硬體等產業表現亮眼，技術不斷創新，再加上政府的大力推行『五加二』產業創新計畫，讓AIoT產值持續增長，除了在智慧城市發展也在工業產業中加速落實。

由於AI人工智慧技術需要有強大的數據資訊累積，才能得以判別結果，並透過不斷學習累積改良提升準確率，進一步增加自主性、提升智慧化功能。因此IoT所構成的互聯環境是讓AI技術能有效運作的關鍵因素，而發展成熟的IoT結合AI人工智慧就進化成AIoT，AIoT的發展帶動各類環境感測器的技術應用升級。

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具備Ai功能的機器學習監測系統

目前已有廣泛應用於產線的AIoT，此類系統大多用來預測設備故障及異常時即時性發送警報的監控系統。產線運用IoT收集設備運作時的數據資料，並在產線設備異常時，根據異常數據發送警報，在產線系統導入AI後，再根據使用者經驗與數據統計，進一步優化設備數據，使得產線量率維持一致性或提升良率。

AIoT實現設備的智能升級

由IoT的連接，整合智能機器運算與人為經驗，共同組成智能化系統，應用在設備製程時，能幫助使用者進行智能化判斷、構思、決策等。通過加裝感測器對設備進行狀態監測，建構網絡監控並建立故障門檻，有效提前預測故障。也就是設備可以自己學習或是經由輸入人為經驗數據學習，並且能根據數據實行預防性維護，有效阻止因為設備故障導致的損失，更能讓設備發揮運轉效益。

AIoT海量數據幫助研發

AI所強調的深度學習，也就是要讓設備經過長時間的資料搜集。要讓設備、軟體、人能夠結合為人機一體協作的運作方式，需要海量的數據蒐集及智能演算，也因此數據蒐集是至關重要的。透過IoT全方位蒐集的數據累積在由AI運算判斷後所得到的分析數據，幫助研發人員在開發新產品或調整產線時，優化調整機台數據。