AI無疑是今年科技產業的燙金關鍵字，展望2018，工研院產經中心（IEK）預期，AI與IoT（物聯網）將快速匯流，進化為AIoT，驅動更多智慧應用。不過IEK也提醒，目前的AI應用多以雲端運算為主，仰賴大型資料與運算中心，最終AI若要普及，決戰場在行動與終端裝置上，而這種邊緣運算架構，仍有「低功耗的運算晶片」、「適用於終端的輕量化演算法」二項技術挑戰待解。
AIoT將成AI發展關鍵
IEK觀察，現階段，各科技大廠主要將深度學習應用在模式辨識（pattern recognition）上，僅能辨識、感知事物，無法提出具邏輯與複雜性的決策或行動。舉例來說，在醫療影像辨識的診斷上，AI雖可勝過人類，但若要提出治療對策，卻仍遠遠不及有經驗的醫生。
因此，如何讓AI更貼近人類思考模式，並發展出適合AIoT終端裝置運作的技術，是目前國際大廠與新創企業所積極發展的目標。
AIoT聽起來很遙遠嗎？事實上，舉凡無人機送貨、無人商店、刷臉支付，到情感社交機器人、商用導覽機器人、倉儲物流機器人等，都是目前AIoT在商務情境中的實例。
IEK表示，未來在AIoT模式下，AI應用平台、AI演算法與AI感測晶片將呈現三位一體，統一由AI大腦指揮。
而在技術限制上，目前低功耗AI運算晶片已是全球半導體產業的發展焦點，各種解決方案不斷浮出，各自擁有適用情境與優劣勢。而演算法的輕量化，則需使用壓縮技術，將龐大的演算法模型精簡化，以供終端使用。
AI大戰開打，台灣優勢何在？
至於在AIoT上，台灣廠商可以努力的方向是什麼？IEK主任蘇孟宗指出，台灣的AI優勢在於製造業的終端資料、各類型資料庫（先進製造、健康醫療），以及半導體核心運算技術，應集結優勢，扮演生態系領導者的關鍵伙伴。
IEK分析師陳右怡則建議，台灣業者可從AI應用系統與平台架構出發，掌握該應用相關的AI演算法發展，再由AIoT終端零組件及聯網設備的產業優勢切入，如感測晶片、光學模組、觸控面板、匣道器等，提升這些關鍵元件的功能，整合AI硬體上的軟體模組，推出高附加價值的AIoT機器元件，增加台灣在AIoT的核心競爭能力。
