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[IoT整合AI後 今年三大公有雲相關動作頻頻]
今年三大公有雲AWS、MS Azure、GCP對 AIoT動作頻頻，在對台灣最重要的電子展Computex 2018期間，AWS跟Microsoft Azure都分別透過論壇及Keynote，展示了自身AIoT的解決方案，而AWS和Microsoft在今年三月中分別開了研討會，展示他們在人工智慧＋物聯網（AIoT）的解決方案，也談了更多在他們方案的新功能與細節；後來AWS更有一系列的研討會，討論物聯網方案的作法與安全方案；今年十月Microsoft ＡIoT的解決方案來到最新版本，更在十二月份舉辦了IoT in Action大會中充分解釋；另外，今年七月 Google也提出它的AI 邊緣運算的解決方案Cloud IoT Edge及Edge TPU(是一種ASIC ，特別應用的IC)，結合恩智浦NXP的CPU，也包含網路安全方案，而今年11月7日，Google Cloud Platform第一次在台北辦了Google Cloud Summit大會，說明自家的公有雲功能，其中也專門談到物聯網。由這些可以看到，三大公有雲都對AIoT的商機很重視。
[AWS的AIoT解決方案 像是積木]
AWS在今年三月中的研討會展現了讓客戶可以直接整合的AIoT的架構，這個架構則提供了AWS IoT、AWS Greengrass與AWS SageMaker三種從設備到雲端串接的模組，再搭配AWS 本身其他的模組，提供廠商一整套完整的解決方案：透過裝上其IoT SDK(支援Linux、Android、iOS)程式模組的設備，就能透過網路連接到雲端使用AWS IoT系統功能，包含管理與人工智慧分析。Greengrass是針對IoT設備端的邊緣運算(Edge Computing)的解決方案，本身也包含IoT SDK，同時提供了安全機制；而SageMaker則是提供資料科學家一個方便又完整的機器學習服務，透過建立、訓練、發布三個步驟，讓學習的成果的推論引擎，可以很快地發布到設定的設備上。而在Computex時電子時報辦的研討會中，來自AWS的全球IoT夥伴方案架構師，更特別介紹了自家為IoT裝置設計的作業系統RTOS及AWS IoT 1-Click 服務。RTOS是AWS買下的公司所開發的，本身設計已具備相關的網路安全機制；而AWS IoT 1-Click服務可以透過在今年五月中發表的智慧型手機上的APP，透過觸發 AWS Lambda 功能，來執行某種特定動作：例如通知技術支援部門、追蹤資產和補充商品或服務。可以輕鬆地建立裝置群組，並將其與 Lambda 函數產生關聯，就可以在觸發時執行所需的動作，而且接下來就能使用預先建立的報告來追蹤裝置運作狀態和活動。
[微軟的AIoT解決方案 強調簡單、彈性與安全]
而微軟在今年三月中的研討會強調了微軟本身的AIoT解決方案：從設備端的Windows 10 IoT 系列開始，結合Windows 10開發環境與Azure的AI雲端環境。Windows 10 IoT系列是之前針對嵌入式系統Windows Embedded的升級版，Windows 10 IoT有兩種版本：核心版與企業版。台灣很多企業之前都用過Windows CE（微軟提供的較早期的嵌入式系統版本）、後來升級到Windows Embedded，而延續這樣的傳統直接升級到Windows 10 IoT系列對這些企業是較簡單的方式。Windows 10 IoT系列 不同版本具備不同資源需求，核心版最低（512MB RAM最低需求），而企業版最高(x64 2G RAM最低需求)；都具備智慧安全（Intelligent Security）功能；而透過IoT Edge模組，就可以具邊緣運算功能。而Azure人工智慧的雲端機器學習的服務，則可利用原來微軟開發者使用習慣的Visual Studio，搭配人工智慧擴充模組及其他相關Studio，加上Windows ML的簡易程式工具，讓Azure使用Windows10當開發平台變成簡單。而在Computex，微軟全球副總裁 Nick Parker 宣布了微軟的新的計劃：為了加速創新，微軟邀請合作夥伴加入「Intelligent edge合作夥伴社群」，幫助合作夥伴串連，並且強調Windows IoT Core可以獲得為期十年的技術支援。
今年四月份RSA大會，微軟展示了Azure Sphere整套的IoT設備邊緣運算＋雲端運算解決方案：由微軟設計IoT裝置專用的連網微控制器（第一個為由聯發科打造的MediaTek MT3620），微軟客製化Linux的 Azure Sphere OS作業系統，結合Azure Sphere雲端服務。這整套系統是為了達成由Azure Sphere認證的MCU邊緣運算晶片透過連網能力與微軟的Microsoft Pluton安全技術、結合Azure Sphere OS及Azure Sphere雲端服務以確保網路安全，其第一款晶片由聯發科生產製造。、
今年10月Windows 10 IoT的改版，更強化了機器學習、工業物聯網安全、多種芯片支持，及邊緣計算等多方面的新的解決方案：Windows 10 IoT在邊緣運算的浪潮下，在邊緣端(Azure IoT Edge)做到包括機器學習、事件處理、圖像識別和其他人工智能等的工作，而與Azure IoT Edge的無縫整合可爲大規模的Windows 10 IoT設備提供安全方案，整合MS Azure雲上人工智慧和數據分析。這包括了Azure IoT Edge的「完全託管服務」，透過直接在 Windows 10 IoT 設備上部署和運行人工智慧，在本地端提供雲的人工智慧、以及硬體加速的機器學習。讓設備能夠在本地進行機器學習，因而減輕隱私方面的顧慮（這個剛好因應歐洲的GDPR法規）。另外，他們也增加了對NXP處理器（i.MX 6 / 7 / 8M 開發平臺）的支援，達成更低功耗與更高性能的工業及設備。而十二月份的IoT in Action大會中，微軟正式宣告相關整合方案為Azure IoT Suit與 Microsoft IoT Central：Ａzure IoT Suite以Paas服務型態，提供給客戶最大的開發彈性，可將已開源的微程式碼修改，並且強調部署在一般的IoT情境下，可在數分鐘內完成，另外，現在有智慧工廠、預測性維護、與遠端監控三種解決方案已經完成；而Microsoft IoT Central以Saas服務型態，拿來就用得解決方案，不需深度的客製化，以瀏覽器就可以做到調整解決方案模型及操作，不需要寫程式，用預建模型的範本就可以達成數分鐘內完成部署。還有Azure IoT Hub支援多種通訊協定，像MQTT v3.11、HTTPS 1.1或AMQP等功用通訊協定，也可以自訂通訊協定，透過他們設計的裝置對應項（Device Twins）這個裝置在雲端的分身，克服在聯網不穩定時的資料收集與控制命令的傳送丟失問題。
[Google的AIoT解決方案 強調AI邊緣運算速度與安全]
Google給合作夥伴的IoT解決方案是Android Things，而在今年六月釋出了Cloud IoT Core的Android Things客戶端函式庫來方便開發者控制，Cloud IoT Core具備了強健錯誤處理、快取以及重新發送等動作。 Cloud IoT Core會維護一個裝置註冊表，以追蹤認證的物聯網裝置，這些裝置使用公私鑰方式來進行身分驗證的加密保護。而今年七月Google的AIoT解決方案的發表會上，Google宣告了Cloud IoT Edge的解決方案，它是由兩部分組成，Edge IoT 核心閘道功能和 Edge ML，這是基於 TensorFlow Lite 這個用在邊緣運算的模型，並能在 Android Things 或是 Linux OS 的設備運行，使 Google 成為擁有整合軟體和客製硬體的雲服務提供商，目的是將Google Cloud的AI能力，延伸到各種連線裝置上，來打造出更聰明和安全的IoT應用。
[三大雲的方案讓門檻降低 好的產品，服務與商業模式更顯重要]
在人工智慧與物聯網整合與安全方案越來越重要的此刻， AWS、微軟跟Google都提供相關解決方案，讓開發物聯網產品的公司可以用比較簡單的方法，規劃並做出自己的產品與提供人工智慧服務，大大的降低原來的設計門檻。而雲端人工智慧所需要的資料科學家，透過台灣人工智慧學校的密集訓練及各個大學研究所訓練出來的人才則能夠逐漸解決人才荒，從這兩個角度，可以看出台灣在AIoT領域，透過跟這三家公有雲大廠合作，產品開發上將能很快有不錯的進展，又可以讓網路安全、技術與設備設置風險大大降低。讓企業做數位轉型，透過跟他們的合作，可以減少很多開發風險，加上有人工智慧學校的人才培育，還有三大公有雲將自家相關的人工智慧培訓與使用模組課程上網，人人都可接觸學習，讓人工智慧人才的訓練門檻大大降低。接下來仍需要有好的產品與服務，結合好的商業模式，才能夠真正的在全球市場大戰中勝出。
