AI被視為下一代IT系統的核心，未來的市場量無庸置疑，根據IDC的研究報告指出，2016年全球AI市場產值已高達80億美元，預計2020年將成長至460 億美元，如此龐大的的產值，吸引了大量廠商投入，不過AI能幫你做什麼？有些功能是不是非AI不可？想導入AI要如何著手？這一直是多數終端使用者與系統整合廠商的3大問題。

AI能幫你做什麼？研華工業物聯網事業群產品企劃專案副理紀明傑引述麥肯錫研究報告指出，未來AI應用的前5大領域包括工廠、智慧城市與健康、個人消費性產品、零售與觀光、交通物流，其中交通物流雖然僅在第5，不過交通問題一直是全球各大城市的治理重點，因此導入速度相當快，各國政府都希望藉由各種設備與系統，解決塞車、空汙、違規等問題，這幾年IT系統的導入，確實也解決了一些問題，不過整體來說，仍有進步空間，而這些空間就可以透過AI來改善。

以車流偵測為例，目前的交通系統，過去絕大多數的道路上都設有的磁線圈、微波等感測設備，這些設備的主要功能是偵測交通號誌或異常事件的發生，並將訊號傳回後端的交通管控中心進行監控。不過這一類型系統都是片段訊號，監控人員無法得知整體的狀況，唯有透過影像才能看到真實事件，而非只有感測設備回傳的數字，因此近年來影像技術也開始被大力應用到交通系統，不過這仍然不足。

現在交通系統可以透過影像偵測路上車流，但是車種與車道轉彎始終是車流追蹤難以解決的問題，過去這類型的偵測都以人力作業為主，不過人力有其限制，無法長時間工作，透過AI的布建，就可以產生交通系統的連續性資料，管理人員可藉由全面且連續的資料優化決策。而導入AI的另一個好處在於不必大動干戈從頭構建系統，現在安全監控攝影機已經滿佈街頭，要取得影像資訊並不難，只要在後端系統具有AI辨識的主機，即可擁有相關功能。

功能強大的AI，同時也是IT產業這幾年最火熱的議題，多數企業與系統整合商都希望可以導入，為自己的產品加值，然而AI固然強大，但並非萬靈丹，對於要導入此一技術的系統整合商，他認為必須先釐清本身需求，定義出系統的問題所在，並找出問題來源，才能找出最合適的功能。

以研華客戶為例，該客戶需要建立建築工地的人員進出管理系統，過去的做法讓工作人員持識別卡刷卡進入，然後卡片掏取並不方便，且有遺失可能，後期採用指紋辨識，但是工地環境容易讓指紋髒汙，導致辨識不易，最後則是採用人臉辨識，工作人員不必做任何動作，只要走進工地，攝影機就會自動比對人臉。此一案例的重點在於業主已然釐清本身的需求是工作人員的身分管理，因此研華系統只需提供簡單的AI識別設備，即可滿足所需。

就發展趨勢來看，紀明傑指出AI已經走向垂直應用，提供不同應用領域的系統與產品智慧化功能，也因此，各垂直領域的專業知識，將成為系統導入時的重要關鍵，研華從工控起家，後期將應用觸角延伸到不同領域，在交通、醫療、零售…等，都已在特定領域建立起豐富的專業知識，再加上齊全的產品線，兩大優勢結合下，系統整合商可以快速釐清系統設計的關鍵點，再透過研華的完整產品線支援，縮短產品上市時間。

除了各領域的專業知識與完整產品線外，產業生態鏈也是建構AI系統的重點，研華在不同領域建立的系統整合生態鏈，將可在設計與導入期提供最佳的協助，透過眾人智慧，快速解決痛點，建置出最佳化系統。

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