科技創新（一百四十二）：AIoT產業-數位轉型的研發焦點方向

[數位因為疫情而被正視 轉機應思考數位轉型]

最近科技上的熱烈議題就是人工智慧、物聯網、巨量資料、5G與區塊鏈等新科技的應用，而根據這些科技的數位轉型議題更是火熱，尤其是在疫情來臨時，很多物聯網與人工智慧的疫情應用，以及數位的遠距會議、遠距上班變得火熱。

在這次疫情的驅動下，人們開始看到數位的力量，例如經常性地利用Cisco Webex、Google Meet、微軟 Teams，或是Zoom開遠距會議，或是加上其他工具的遠距協作，一樣可以達成工作的目的，也開始想到是否一定要進辦公室，才能工作。而不出門，用手機就可以叫外賣的日益盛行，讓人們體驗到使用數位的威力，這背後都有人工智慧與物聯網設備的AIoT應用，而其之所以有好的體驗，是因為軟體廠商利用了人工智慧，將得到的巨量資料模型不斷優化，產生最好的效率或效用。

談到數位轉型，在西元2000年就開始這個議題，那時是提到企業一定要有官網，後來又說是企業要有ERP/CRM/SCM軟體才有好的效率，幾年前說要有社群小編，這讓很多廠家覺得自己之前沒做也就這麼過來了，也因此懷疑這次是否真的需要去做，而新冠肺炎疫情反而是促進這次數位轉型力量的引擎。

[數位轉型考慮時機 不能輸給競爭對手] 

另外，我跟很多企業主聊到，針對數位轉型，他們想等到確定別人做了有效再做。但是在這樣快速發展的時代，從零到一跟從一到一百花費的時間是一樣的，你如果沒做，你的競爭對手做了，你等到他成功再開始做，之後你可能會遠遠落後他，因此訂單被搶走，後來只好公司規模縮減，最後甚至不堪虧損，退出市場，這在最近這十年有好幾個例子，像是之前的NOKIA手機部門因為錯過了智慧型手機浪潮，而曾經被微軟買下，退出手機市場；或是DVD借閱公司百視達因為錯過串流影片收視的趨勢，最後也破產收場；還有類比相機大廠柯達因為太晚下定決心全力做數位相機，之後也是破產。這些例子說明了一件事，新科技進入市場常常影響到客戶的偏好，讓舊科技產品或服務被新的取代，著重於舊科技產品的公司若不及時轉型就只能退出市場了，而現在影響趨勢的重點科技，就是人工智慧引領，結合物聯網、巨量資料、5G與區塊鏈等科技，因為提供給客戶更好的體驗與服務，或是大大的改善效率，讓有做跟沒做差很多。

[數位轉型需要人才與雲端平台]

數位轉型在公司產品服務上，要做一定會需要研發，研發的焦點方向會是什麼呢？其實，人工智慧跟物聯網是這次數位轉型的基本，研發方向會往如何去結合這樣的科技為焦點才能抓到這個浪潮。因為這次由人工智慧引領各種科技造成的數位轉型，之所以能夠提供更好的體驗與服務，關鍵是由物聯網設備，收集到了巨量資料，透過人工智慧所建的模型，具備非常好的預測能力，可以提升決策成本，另外在很多方面可以最佳化以提高效率、減少成本；或是幫助企業更加瞭解客戶，提供更好體驗。而這樣的資料，需要好好地做資料規劃，依此部署感測器，收取資料透過人工智慧建模，然後針對每家公司狀況做修正，迭代多次才能完成，而這也是差異的原因，很多還沒開始做數位轉型的企業以為現有手邊自家企業的資料已經足夠了。其實這樣的想法並不正確，試想，沒有一開始想清楚要做什麼，而針對自身痛點及想做的事情做好資料規劃，怎麼會收集到好的對應資料？這是很重要的研發焦點，好好的做資料規劃。而且接下來沒有經過幾次迭代，怎麼能達成用夠好的資料，以建好適合的模型？而且，資料不好，對應的機器學習的模型參數就不好，效率效果差，怎麼跟競爭對手競爭？加上先做好數位轉型的競爭對手接下來的規模擴張的動作將會飛快，結果將高下立見。

正因為這樣的資料建模的做法複雜，在研發的實踐上，需要有懂人工智慧的人才，運作高速運算的雲平台；如果不知道如何做的話，就需要好的顧問；正因為這整個服務系統，不是一家公司就可以獨立完成的，所以需要協助完成的供應商生態系才能夠達成。台灣的企業發展人工智慧比起其他國家是幸運的，我們有人工智慧學校，提供AI系統化的學習，讓各領域的人才可以很快的了解AI工具，以協助各企業數位轉型；而AWS、MS Azure、GCP（谷歌雲端平台）三家也紛紛在台積極協助人工智慧人才培育，也提供了好用、可以快速上手，又較買設備可以省錢的雲端人工智慧平台(MLaaS，Machine Learning as a Service)租賃方案與物聯網AIoT的整體解決租賃方案，而透過公有雲的資訊安全解決方案，在物聯網安全設計上會較為簡易，讓研發設計上簡單很多。另外很多企業主困擾在數位轉型升級要做什麼，怎麼才能有效率升級又符合精打細算原則？特別是AIoT升級要同時考慮到終端硬體設備與人工智慧整合，花費成本與進行方式必須細細考慮，如果有好的顧問協助研發專案，協助企業訂出策略，並從資料計畫中知道自己要的是什麼，並依計畫找到好的合作夥伴，成為生態系廠商群，達成數位轉型。

[數位轉型產品服務需考慮傳輸速度 邊緣運算與5G成未來必要]

另外，因為物聯網裝置越來越多，現有的網路連線越來越忙碌，頻寬越來越不足，壅塞的狀況是將來可以預見的。為了解決這個問題，在設備端的邊緣運算是很重要的，特別是在iPhone X的使用人工智慧邊緣運算，做臉部辨識以做開機之用後，邊緣運算的重要性就被看到，特別是人工智慧的邊緣運算，將人工智慧的推論引擎在邊緣端完成，大大的加速處理，聯發科、耐能在硬體晶片上有很好的表現，訊連則是在軟體上有傑出的表現，在研發設計時，可能需要思考跟他們合作，把這樣的需求，考慮到整個生態系統的終端產品中。

今年是台灣5G元年，5G無線通訊的牌照釋出之後，相關的基礎建設會逐漸完成，之前提過5G會提供AIoT一些很棒的優點：5G速率可達到1-20Gbps，每平方公里可連結數超過100萬，另外，連結延時僅1毫秒，都比4G無線通訊強了10倍。也就是說，5G不僅速率大幅增加，而且針對AIoT數位轉型將面對的多設備連結與需要低延時提供了不錯的解決方式。這樣影響到了包括使用VR/AR跟大量影像或資料傳輸的穿戴式裝置與智慧照顧/醫療應用、具備眾多設備的智慧家庭、需要低延時的車聯網與自駕車、多設備連接的智慧城市，以及很多工業大廠支持的工廠應用。而研發的焦點，是相關的產業的，可以在接下來的AIoT系統規劃與應用的技術藍圖與產品藍圖中，包含這樣的技術，在對應的產品應用上。

[數位轉型產品服務資安受到重視]

    隨著AIoT的產品及服務的普及，也有越來越多的駭客往這樣的系統進攻，資訊安全的發展也很日益重要，首先，自家IT系統是否有足夠的能力防止日益強大的駭客侵入是一個很重要的問題，特別是智慧製造的工廠的解決方案。因為工廠之前是封閉的，不用連上網際網路的，而且很少停機的，所以使用的裝備與軟體，一般都相對老舊，就算要做軟體升級，顧及產能，往往頻率很低，也讓這些系統變成了駭客接下來攻擊的主要目標。還有穿戴式裝置、智慧家庭、智慧車的產品，因為涉及到人身安全，設備上的資訊安全也是很重要的。如果企業的研發是提供這類AIoT的解決方案，就要把資訊安全的考量加諸在自身的產品中，而AWS、微軟都已經將自家的AIoT系統提供相關整合了。

    區塊鏈是提供資訊安全，並且即時同步資訊的一種機制。區塊鏈具備難偽造、唯一性、去中心化，以及智慧合約的四大特性，讓區塊鏈成為跨組織訊息交換的好方法，特別是在供應鏈應用上。另外，有些人把它應用在智慧醫療、智慧城市上，如果是往這些方向的廠商，其研發時，必須考量是否結合區塊鏈，如何應用並結合區塊鏈。

[數位轉型研發需考慮生態系合作]

到底怎麼樣的研發策略，找怎麼樣的生態系夥伴才適合呢？這的確是大問題，需要好的策略規劃，特別是要清楚自己的產品的未來方向，才知道跟誰的系統匹配，這就是一開始提到需要顧問的原因了，我幫了一些企業上了課，做了輔導，就是在幫他們釐清如何數位轉型，要如何由現在的方向升級，或是轉型。這包含如何利用人工智慧創造更大的價值，系統中需要哪些其他合作的設備商，大家如何收集數據，以創造最佳的效果。去年底我跟幾個朋友成立了「中華亞太智慧物聯發展協會」，其中有一半的成員就是來自人工智慧學校的校友，協會中有很多成員是新創，大家聯合起來，一起幫助台灣的企業數位轉型。我成立這個協會的初衷，就是希望透過這個協會，提供中小企業完整的AIoT策略與建置解決方案，協助想做好數位轉型的中小企業。

[數位轉型要做就要快 不然可能被時代淘汰]

我常常在演講中告訴相關朋友，數位轉型並不是每個企業都需要，例如賣牛肉麵的餐館，因為有好手藝，即使沒有做數位轉型，也不會影響他的客戶來吃他的牛肉麵的意願，但是如果有人工智慧跟物聯網做牛肉麵店中的分析人流及客戶喜好的工具，賣的量可能會賣多很多。再強調一次，在你的行業，如果你的競爭對手做了數位轉型，而你動作比他慢得多或沒做，很可能結果會對你很不利，所以一但確定需要數位轉型，就要趕快開始，這樣才是上策，特別是在研發上，一但晚了，再追會要花更多的精力跟金錢，甚至因為趕不上而造成公司變小或倒閉，不可不慎。