導讀： 人工智能商機因物聯(lián)網的蓬勃發(fā)展持續(xù)看漲。在深度神經網絡、繪圖處理器與大數據分析三項技術的合力發(fā)展下，人工智能技術的發(fā)展速度大幅提升。

　　OFweek物聯(lián)網訊 人工智能商機因物聯(lián)網的蓬勃發(fā)展持續(xù)看漲。在深度神經網絡、繪圖處理器與大數據分析三項技術的合力發(fā)展下，人工智能技術的發(fā)展速度大幅提升。據研究機構Gartner預估，在2020年，人工智能的商機將高達3，000億美元。此一商機主要來自傳感器的數據處理，因其有助于架構出更能滿足使用者特定需求的萬物聯(lián)網。

　　Gartner研究總監(jiān)Angela Mclntyre表示，據Gartner預估，在2020年，人工智能商機將高達3，000億美元，其中包括人工智能的產品與服務。即便到去年為止，人工智能商機還只有300億美元，不過目前許多大廠皆已投入人工智能的開發(fā)，例如微軟(Microsoft)、百度、Google等，促使人工智能的競爭態(tài)勢越來越激烈。

　　Mclntyre進一步表示，人工智能的大幅起飛，主要是因DNN、繪圖處理器與大數據分析三項關鍵技術，帶動了深度學習的破壞性變化，在2012年時，GPU開始出現多核心整合，該特性促使了DNN可進一步編程，也就能大規(guī)模地進行大數據訓練。

　　在繪圖處理器技術有大幅突破前，要發(fā)展計算模型，往往得花好幾年的時間來開發(fā)，同時也要寫數千條程序代碼，但GPU多核技術的出現，使得人工智能只要幾天內，甚至幾小時內就能完成模型開發(fā)。運算能力出現突破性進展，也正好能協(xié)助處理物聯(lián)網傳感器所產生的龐大數據量。Gartner研究總監(jiān)呂俊寬表示，在下個物聯(lián)網的世代中，將會有越來越多的傳感器，這些伴隨感測而來的資料量也將越來越大，但也就衍生出了處理的問題。這時候下個數字革命便會是人工智能，透過機器學習，快速地分析數據，并改進商業(yè)模式，甚至發(fā)展出新的商業(yè)模式。

　　呂俊寬進一步表示，深度學習的核心技術其實只有十多種。但這十多種技術，會發(fā)展成上千個不同的應用，這數千種的應用，又會再發(fā)展成數萬種不同行業(yè)的應用，像是目前看到的銀行、工廠制造等。

　　在目前人工智能實際發(fā)展的應用上，最受到關注的是虛擬個人語音助理(Virtual Personal Assistant Speaker， VPA)。呂俊寬表示，VPA目前已經可以替使用者購買所需的東西，不過這也就意味著，小孩子也可透過VPA隨意購買所需的東西，進而帶來了父母管教的問題，因此若VPA能導入人工智能，識別出各用戶的聲音，以決定是否執(zhí)行購買，便能成功協(xié)助解決此一問題，而此性質的人工智能應用，也將能更進一步地實行智能家居。