我相信你已經聽說過物聯網(IoT)和人工智慧(AI)。但是，你知道這兩個概念之間有什麼區別嗎？或者，人們是不是認為物聯網和人工智慧代表折同樣的事情，這兩個詞實際上是可以被交互使用的？
讓我們先來談談人工智慧。在英文中，人工智慧(Artificial Intelligence)簡稱AI，AI能根據大量的歷史資料和即時觀察(real-time observation)找出對於未來預測性的洞察(predictive insights)。由於同時分析過去的和即時的數據，AI能容易注意到有哪些資料屬於例外，並做出合理、合適的推斷，而資料對於人工智慧的重要性也就不言而喻了。因此，若要使AI引擎變得更聰明、更強大，方法及過程其實就如同在種植物(或甚至像是養小孩！)。唯一的區別在於： AI需要的是持續的數據流入，而不是水，肥料和食物。對於人工智慧來說，它可以處理和從中學習的資料越多，其預測的準確率也會越高。
談了以上的內容，乍看之下，我們好像只需要人工智慧就可以了。然而，物聯網(IoT)其實肩負了一個至關重要的任務：資料收集。概念上，物聯網可連接大量不同的設備及裝置，包括：家用電器和穿戴式裝置。嵌入在各個產品中的感應器(sensor)便會不斷地將新數據上傳至雲端。這些新的數據以後可以被人工智慧處理和分析，以生成所需要的資訊並繼續積累知識。
行動貝果(MoBagel)在IoT和AI的發展初期，便已經發現它們的龐大潛力。起初，我們向客戶提供了儀表板(dashboard)，上面包含即時的資訊，像是：冷氣機的使用情況，或燈泡的每日用電量。然而，設備監控只是行動貝果解決方案中的一小部分而已。我們還有物聯網人工智慧引擎Decanter™，已經成功幫助我們的許多客戶抓住重要的銷售契機，並享受利潤成長。透過Decanter™，我們用各式各樣的方法來強化公司的營運績效，例如：找出向消費者發送促銷信息的最佳時機。
在了解了AI和IoT之間的關係以及相關的應用後，我們可以了解到其實不需要把人工智慧(AI)和物聯網(IoT)這兩個概念完全區分開來。 AI可以最大化IoT帶來的價值，而IoT能為AI提供所需的資料流。只有它們被同時使用時，才能同時實現AI和IoT的利益及優勢。
參考資料
1. Chaney Ojinnaka (Jan 14th, 2017). “Why IoT needs AI.” VentureBeat. Retrieved from http://venturebeat.com/2017/01/14/why-iot-needs-ai/
圖片來源：http://venturebeat.com/2017/01/14/why-iot-needs-ai/