AIoT將會是未來IT產業的重要商機，***業者過去在終端設備的優勢，將會延伸到此一領域，不過在資源有限的狀況下，臺商投入特定領域的IC研發，應先做足功課，并以專利取得競爭優勢。

自從AlphaGo在2016年底開始與職業圍棋棋士對弈，并接連取得勝利后，AI再次受到全球矚目，事實上連同這次，AI有三次大型發展，DIGITIMES助理分析師胡明杰指出，1940年就有學者研究類神經網絡，并提出多篇論文，不過當時的算法并不成熟，因此熱潮隨之消退。1980年代AI浪潮再起，這次的AI算法加進多層感知器與反向傳播算法，這次的算法相對成熟，與現在的CNN、DNN、RNN等算法已相當接近，不過由于當時的資料不易取得，難以形成龐大資料庫以供服務器分析；另一個原因則在于硬件，要處理多層類神經網絡，裝置的存儲器容量和運算能力也必須相對提升，不過由于硬件技術有限，模型的建立往往曠日廢時，因此AI的第二次發展并未能成功商業化，最后又重回學術單位繼續研究。

而這次的AI發展之所以會受到產官學界的高度重視，胡明杰認為包括算法、硬件、資料量等三大元素都已然齊備。算法部分延續之前的類神經網絡，尤其是2006年，多倫多大學的Geoffrey Hinton教授解決了類神經網絡的問題，讓類神經網絡重新換上「深度學習」的名字卷土重來，成為現在AI領域廣為人知的算法。硬件方面則是處理器運算能力的大幅提升，現在的GPU已可在短時間內處理大量數據并建出模型，加速AI系統的效能。最后則是資料量的增加，從通用概念性的資料如人臉模型，到產業別特定領域的資料如醫療數據，龐大的數據量為AI算法提供了充足的支持。

做足功課 審慎投入利基市場

卷土重來的AI聲勢驚人，并被IT業者視為物聯網智能化的最后一塊拼圖，胡明杰指出，AI在物聯網的應用，將會是云加端的結構，以運算芯片而言，云端業者競逐GPU、ASIC、FPGA等方案，且云服務業者如亞馬遜、阿里巴巴等亦為潛在進入者，競爭激烈，***業者可借力使力，搭著產業巨人發展云加端的生態往終端設備的創新應用發展。

在邊緣運算趨勢下，物聯網的終端設備將具備一定程度的運算能力，其運算芯片除了運算能力外，也會有低功耗、小體積等要求，是***IC業者擅長領域，不過胡明杰也表示，要進軍此一市場，***IC設計業者必須做足功課。

不管是AI或物聯網，未來都會走向垂直市場，垂直市場的設備都需要該領域的專業知識，而且這部分市場屬于少量多樣，IC初期的開發成本攤提時間較長，若投入發展的成果不佳，開發成本將有可能無法回收，這對同為競爭對手的大陸業者來說或許尚可容忍，但對資源有限的***業者來說，就會是難以承受之重。

不過終端設備市場仍是***業者的重要利基處，因此胡明杰建議***業者，除了在投入前要做足功課外，也應該改變產品策略，將自身的產品由IC設計延伸至上層開發設計軟件、應用軟件或與其它特定用途芯片產品集成等，并以專利確保本身的優勢，***業者將有機會在競爭激烈的物聯網產業中站穩腳步，并同步提升自己的產品價值。