奇點到來時,一切都跟你想像的不同
奇點到來時,一切都跟你想像的不同
2017.02.08 | 物聯網

現在已經不用懷疑萬物聯網會不會發生,問題只在於會發生在2020還是2025?萬物聯網後的真相到底是什麼呢?

在孫正義所相信的奇點即將來臨之前,得先理解這個奇點所代表的意義。

在2007的這部經典名片中,其實已經可以看到端倪:

看完後,你會重新對這部電影有新的詮釋,這根本就是警世預言名片啊!

當萬物聯網,若你的產品或者服務的設計沒有用「新的思維」來做,那麼在《終極警探4》中的場景,就是萬物均聯網而萬物也均不受控制,這才是萬物聯網最可怕、卻也是必然會出現的情境。

當你回到家,很有可能發現,每個電器都通了電,卻每個都無法使用。

我們來討論一旦萬物聯網,誰是那個以為會賺到錢,但其實可能會損失慘重的倒楣鬼好了。

  1. Retailer
    當然,哪個東西不正常,你一定是先找那個賣你的人,不管賣場還是網購來的。

  2. 品牌硬體業者
    如果賣場都開始出狀況,賣場的供應商必然是下一個。

  3. OEM/ODM
    品牌業者的硬體誰做的,就誰出來負責吧!雖然問題不是硬體,其實是上面跑的軟體,而這些軟體一般來說都是由品牌業者自己負責的。

  4. 資安業者
    傳統資安業者會認為這是他們的大好機會,殊不知在萬物聯網後,因為數量級跟過去需要面對的問題不同,原本的資安設計架構早已支撐不了。

這一切不是應該不是應該在萬物聯網後迎來一個大同世界嗎?為何會反而有許多國外的大型業者已經看到了危機(機會)呢?

要知道問題為何這麼嚴重,得先了解網際網路的歷史開始,目前我們所天天使用的網際網路其中的TCP/IP協定,已經是將近40年前的事情,而開發是更早的事情,直到九零年代才完全成為主流。

要知道,在那個時間點,沒有人會想到網際網路會變成今天這樣,甚至是接下來要面對到的萬物聯網,首先面對萬物聯網挑戰的是早先就有的IPv4的問題,原始的設計架構內只能支援2.5億個IP來連網,現在早就超過這數字,所以很多人也都知道的IPv6就是為了解決這問題而來,這是十多年來許多人已經知道的挑戰,只是大多數人還是只知道原始IPv4的樣貌,為了轉移便採用雙軌並行的方式。

那除了IP不夠,還有什麼問題呢?萬物聯網號稱在2025年會有500億個裝置聯網,IPv6都解決了,還能有什麼問題呢?

我們來繼續了解一下網路的歷史和結構。現行的網路基本上是此文章配圖中的去中心化,或者說試著由過去的單一中心改由多中心來負責,但是當萬物聯網,你認為哪邊最脆弱呢?

如同VentureBeat的這篇精采報導裡所舉的例子,域名伺服器(DNS)早已成了許多駭客攻擊的目標,在網路的脆弱性沒有任何改變之前,萬物聯網只是讓蠢蠢欲動的駭客更加興奮而已。

至於有沒有解決方法?當然有的!

區塊鏈技術(Blockchain)很有可能就是解決這些問題最好的答案,在國外,甚至已經被形容成是繼網際網路發明以來最重要的技術。

透過其去中心化、分散式帳本記錄、不易被侵入顛覆的特性,除了可應用在極需要信任機制的金融業之外,在物聯網上也需要此特性來解決這些奇點到來的問題。

在國外,區塊鏈除了應用在比特幣(Bitcoin)和金融科技(FinTech)之外,也早已在探討與其他領域的關聯性;而在台灣,我們才剛開始思考其在金融科技上的應用,在其他大談特談物聯網的場子都還沒被關注到。而這應是那些認為亞洲矽谷或物聯網是台灣下一個重點的人,所需要真正關注的基礎建設技術。

有意思的是,這些新一代的趨勢關鍵字,已經和硬體越來越扯不上邊。想想過去談雲端,台灣這邊的解讀就是:

雲端就是Server!大數據概念也是Server!

結果是大家都沒有真正去面對真實的挑戰。

幸好,到了區塊鏈或人工智慧,這些關鍵字再也沒辦法跟硬體扯上關係,但卻又跟硬體息息相關,真正積極去面對和布局的人,才有機會在2020或者2025享受果實,否則,就得面臨出貨越多傷害越大的局面。

這時,就更加佩服起孫正義的相關布局了!

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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