AI被视为下一代IT系统的核心，未来的市场量无庸置疑，根据IDC的研究报告指出，2016年全球AI市场产值已高达80亿美元，预计2020年将成长至460 亿美元，如此庞大的的产值，吸引了大量厂商投入，不过AI能帮你做什么？有些功能是不是非AI不可？想导入AI要如何着手？这一直是多数终端使用者与系统整合厂商的3大问题。

AI能帮你做什么？研华工业物联网事业群产品企划专案副理纪明杰引述麦肯锡研究报告指出，未来AI应用的前5大领域包括工厂、智慧城市与健康、个人消费性产品、零售与观光、交通物流，其中交通物流虽然仅在第5，不过交通问题一直是全球各大城市的治理重点，因此导入速度相当快，各国政府都希望藉由各种设备与系统，解决塞车、空污、违规等问题，这几年IT系统的导入，确实也解决了一些问题，不过整体来说，仍有进步空间，而这些空间就可以透过AI来改善。

以车流侦测为例，目前的交通系统，过去绝大多数的道路上都设有的磁线圈、微波等感测设备，这些设备的主要功能是侦测交通号志或异常事件的发生，并将讯号传回后端的交通管控中心进行监控。不过这一类型系统都是片段讯号，监控人员无法得知整体的状况，唯有透过影像才能看到真实事件，而非只有感测设备回传的数字，因此近年来影像技术也开始被大力应用到交通系统，不过这仍然不足。

现在交通系统可以透过影像侦测路上车流，但是车种与车道转弯始终是车流追踪难以解决的问题，过去这类型的侦测都以人力作业为主，不过人力有其限制，无法长时间工作，透过AI的布建，就可以产生交通系统的连续性资料，管理人员可藉由全面且连续的资料优化决策。而导入AI的另一个好处在于不必大动干戈从头构建系统，现在安全监控摄影机已经满布街头，要取得影像资讯并不难，只要在后端系统具有AI辨识的主机，即可拥有相关功能。

功能强大的AI，同时也是IT产业这几年最火热的议题，多数企业与系统整合商都希望可以导入，为自己的产品加值，然而AI固然强大，但并非万灵丹，对于要导入此一技术的系统整合商，他认为必须先厘清本身需求，定义出系统的问题所在，并找出问题来源，才能找出最合适的功能。

以研华客户为例，该客户需要建立建筑工地的人员进出管理系统，过去的做法让工作人员持识别卡刷卡进入，然后卡片掏取并不方便，且有遗失可能，后期采用指纹辨识，但是工地环境容易让指纹脏污，导致辨识不易，最后则是采用人脸辨识，工作人员不必做任何动作，只要走进工地，摄影机就会自动比对人脸。此一案例的重点在于业主已然厘清本身的需求是工作人员的身分管理，因此研华系统只需提供简单的AI识别设备，即可满足所需。

就发展趋势来看，纪明杰指出AI已经走向垂直应用，提供不同应用领域的系统与产品智慧化功能，也因此，各垂直领域的专业知识，将成为系统导入时的重要关键，研华从工控起家，后期将应用触角延伸到不同领域，在交通、医疗、零售…等，都已在特定领域建立起丰富的专业知识，再加上齐全的产品线，两大优势结合下，系统整合商可以快速厘清系统设计的关键点，再透过研华的完整产品线支援，缩短产品上市时间。

除了各领域的专业知识与完整产品线外，产业生态链也是建构AI系统的重点，研华在不同领域建立的系统整合生态链，将可在设计与导入期提供最佳的协助，透过众人智慧，快速解决痛点，建置出最佳化系统。

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