【導讀】：最近常被提及的AIoT是什么？這是當下最火的人工智能（AI）與物聯網（IoT）匯流而成的創新模式，如今AIoT創新模式開啟新商機的“錢”途還不少。

隨著機器視覺、深度學習與各項感測識別軟硬件技術的進展，使得IoT系統逐漸趨向人類的情感與即時反應，并且促進智能制造相關技術與產品服務的提升，以及開啟更多潛在市場應用商機。

***工研院IEK與法國知名MEMS & Sensor前瞻技術研究顧問公司Yole Development進行國際合作，并于5/22舉辦［AIoT驅動智能感測識別應用商機研討會］，以期通過宏觀且全面的分析，完整勾勒出AIoT趨勢所驅動的智能感測識別市場的商機何在？如何慎選適合未來產業發展的技術及尋找潛力應用的關鍵？

工研院IEK產業分析師羅宗惠深入探討影像識別關鍵技術環節，他表示在影像識別關鍵零組件方面，包括攝影機（Camera）、影像處理器（Image Processor）與傳感器（sensor），預估在2018年CIS需求將達到45-50億顆的數量，屆時原始數據的品質（例如靈敏度區域、構成因素、像素、幀率、耗能。..等）及分析的正確性和效率（電腦運算、算法、AI等）都會成為各家廠商相競的關鍵，畢竟使用者在乎的是速度、解析度、精確度及功能是否齊全，例如動態范圍呈現的效果清晰快慢程度。

至于影像分析技術所帶來的兩大價值，像是垂直應用于移動設備、車載應用、安全監控、工業應用、生物醫學、物流及機器人等領域，以及解決問題，主要的是缺陷檢測、圖像分割/邊緣偵測、動態分析、位置或方向分析等，其中圖像檢查缺陷部分常見于工業應用與生物醫學領域。

從各產業觀察可見，影像即時分析已經普及于各項產品，羅宗惠提出影像識別技術進展的三項特色：1.專業性：準確度和即時性更上一層樓： 2.普及性： 新應用持續被創造： 3.安全性：隱私權與商業應用的拉扯。

就新興人機介面（HMI）感測識別商機的趨勢探討，工研院IEK資深產業分析師謝孟玹表示，人機介面已由單純設備操控進入虛實整合/數位分身創新應用型態，未來五感感知功能將加速導入更多新型態穿戴設備與智能機器拓展更多應用商機。

謝孟玹以MIT Media Lab的穿戴讀心術為例說明，其揭示人機介面的未來樣貌，期望達到用“心（大腦）”隨心所欲的控制，而這種目標必須建立在五感感測（視覺、聽覺、力覺、觸覺、嗅覺）的基礎上，加以逐步融合生物電子（生醫檢測）、生物識別的技術，將能全面啟動下階段的各項新興人機介面感測識別技術的創新應用，例如人臉/虹膜/眼紋/視網膜識別、語音/耳道識別、指紋/手勢識別、靜脈識別、鍵盤敲擊習慣識別、步態識別等。他認為未來不會趨于特定類別的生物識別，而是多重識別，能夠在不同情境之下發揮適度的應用。

電容、光學、超音波三大指紋識別技術各擅勝場，其中電容式成本/功耗最低，光學式穿透能力最強，超音波抗干擾效果最好，而光學與超音波指紋識別技術已開始整合生理監測功能，例如心率、血流等項目。由于干皮膚、手指壓力、皮膚臟污、汗水等因素皆會影響到指紋識別率，進而帶動例如OLED微顯示指紋識別技術、曲面指紋識別顯示器、活體指紋識別、非接觸式3D指紋等新興技術，下世代指紋識別技術蓄勢待發。

除了指紋識別，羅宗惠表示，人臉識別將是下一個廠商整合的重點，例如門禁系統朝向整合人臉識別演進，以傳統機械式的門禁大廠Klacci為例，已朝向跨領域發展，整合許多資通訊技術。

在感知/AI技術持續精進下，謝孟玹認為生物識別結合行為識別與AI/深度學習的技術進步，將加速人機介面進入人機協同工作與人機情感交流應用的新時代，并且帶動更多軟件算法的技術創新。未來具有技術能力的學研單位及新創公司的影響力會提升，吸引更多的國際大廠合作、收購或投資策略布局，以維持在既有產業領先的優勢。

此外，Yole Development顧問公司Life Sciences & Healthcare部門技術與市場分析師Jerome Mouly 針對『生醫傳感器移動照護應用趨勢及市場機會分析』議題進行深入探討，剖析居家醫材、穿戴健康管理、個人化診斷所需各項Bio Sensor技術應用發展重點。他表示，醫療會隨著社會進化與新技術有所改變。低功耗、小型化的bioMEMS和傳感器已經從其他市場開發，但傳感器性能（如測量、精度）整合為被FDA批準的醫療設備當中的關鍵。現今大部分技術區塊皆可用，而產業鏈也愈來愈成熟，至于消費者醫療保健則是開發特定醫療傳感器以降低傳感器可接受成本的關鍵。

AI+IoT模式必然是未來的模式，很多的潛在市場商機等著企業去開發，現在正好有個契機，中國IOT大會將匯聚AI和IOT各大企業，他們將會有何布局，拭目以待！