AI這幾年迅速崛起，同時與物聯網整合，形成AIoT架構，AIoT在應用面的最大特色是鎖定在垂直應用領域，透過巨量數據的擷取與AI分析，讓各產業的運作更具智慧，同時也將帶動變革。

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之前有個新聞，大陸蝴蝶蘭在去年7月首次出口美國，未來可能會成為台灣的競爭對手，其實不只大陸，早一點的荷蘭、近一點的泰國，都早就讓台灣蝴蝶蘭的全球市佔率不斷下滑，目前荷蘭佔有全球50％的市場，台灣則僅約20％，從蝴蝶蘭王國到如今備受泰、中等後起之秀的威脅，台灣蝴蝶蘭到底發生了什麼事？

台大農經系副教授羅竹平在2011年一篇報告中的數字或許可以看出端倪，歐美廠商收購蝴蝶蘭苗主要看兩個點，雙梗率和病毒率，雙梗率意思是是一株蘭苗的兩個梗都開花的比例，台灣的蝴蝶蘭苗雙梗率只有20%～40%，也就是說有一半以上只能開出一朵花，荷蘭則高達且穩定的維持在90%，病毒率就是蘭苗所帶的病毒比例，病毒率影響的不只是單株的育成率，太高的病毒率還會傳染給同溫室的蘭苗，台灣蘭苗的病毒率是荷蘭的5倍以上，從幼苗到成株的育成率是25%，荷蘭則是在90%以上。

從數字上可以看到台灣業者在全球市場不斷失利的原因，但如果更深層追究，就可以發現原因所。

荷蘭的蘭花培育早就導入全面性的植物工廠概念，所有環境、苗株的數據都被精準控制，把變數降至最低，當所有的變化都可以被掌握與改變時，品質與產量當然就可以預期。

相對於荷蘭，台灣花農則是一直認為經驗才是市場競爭的關鍵點，老師傅經過幾十年所培養出來的經驗，是廠商最寶貴的資產，經驗無疑是各類型產業的重要資產，不過經驗往往是無形且不易傳承，經驗應用在實際環境時，除了事件的微小處觀察外，更多是難以言喻、說不上來的「直覺」，這種狀況造成經驗的移轉不只需要長時間，而且還會不完全，這也是台灣廠商只要老師傅一退休，企業產品品質就要花一段時間調整的原因。

相較於老師傅的經驗，物聯網的作法則是將產品製造的過程盡可能數據化，並形成SOP，所有的操作者只要follow這些數據與做法，就能源源不斷的生產出相同品質的產品。

不過物聯網需要的，不只是有形資源的投入，還需要無形思維面的改變，後者對台灣產業經營者來說，才是最大的挑戰，只是世界已經在改變，如果不主動攻擊，等受到市場衝擊才開始動作，往往會為時已晚。