近來看到某家硬件上市公司的股價起伏，肇因于市場猜測主要客戶可能因為精進的影像智能技術讓產品的鏡頭數量降低。此主要的核心技術為計算攝影（computational photography，計算機視覺技術的次領域），可以利用多顆鏡頭來提升拍照質量：如提高分辨率、低光拍攝、或是模擬出景深效果等。多顆鏡頭提供多樣性的訊號來源，數量的多寡，取決于成本以及最終產品將展現的功能。

計算攝影技術決定鏡頭的數量，也可能會改變量位相機上的影像處理管線（Image Pipeline）。傳統感光元件捕捉到的訊號為了達到好的成像結果，必須經過相當步驟（如去馬賽克、降噪等）逐步調整訊號，這些都在ISP(Image Signal Processor)芯片上完成。相信這些使用多時的芯片，因為卷積網絡的進展，也會受到智能技術翻轉。如成像時知道畫面種類時能有更好的調教質量，甚至有機會設計卷積網絡直接由感光元件轉換為高質量的成像。

智能技術也翻轉傳統產業。即將進入市場的嶄新數碼后視鏡，以相機及算法來取代傳統鏡面。搭配計算機視覺領域近來的諸多進展，有機會提供更多智能安全防護：如低亮度影像提升、雨霧影像補強、甚至主動安全維護等。這當然對傳統硬件供應商是個威脅，但也提供市場嶄新機會，如提升硬件價值、采用更多智能芯片或是鏡頭數量等。

智能技術有機會應用在各種終端產品，引發典范轉移，帶來威脅，也開啟了新的機會。這樣的影響也不僅在電子信息，已經蔓延到各個產業。

所以AI + X似乎是擁抱典范轉移時，放諸各領域的思考策略。X有可能是我們既有（或是未來）的任何用品或服務；X可以是硬件，音箱、后視鏡、門鈴、汽車、武器裝備，可以是生產制程、信貸核發、新藥開發，也可能是活生生的律師、客服人員等。如果智能技術能激發新的應用或是提升價值的話（特別是在效率、安全、生產力等），對X所在的生態鏈都是個威脅（以及機會）。

值得思考各個產業有機會的AI + X在哪里呢？深度了解各種智能技術的發展，透過智能團隊的建立或是請益外部專家，再加上個別垂直產業的產品需求，AI + X會是典范轉移時，尋覓機會所在的最好執行策略。