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截至現今，如果物聯網(Internet of Things, IoT)未能積極進一步智慧化，它的全部應用潛力將很難完整得到實現。人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在物聯網中的運用包括家庭、車用、生活中如購物、工廠生產等方面，充分融合才能發揮其最大潛力。因此，人工智慧結合物聯網的AIoT正在興起，而AIoT不僅須要收集數據，還須要在網路邊緣進行運算處理並做出關鍵的決策。
人工智慧(AI)支援的智慧家庭市場正在迅速發展。最近的市場行動聚焦於使AI助理在家中變得更有用和無所不在。
過去這段日子以來，無論走到何處，似乎都可以聽到有人談論工業物聯網(IIoT)，甚至從這項趨勢衍生而出的特定應用，也開始在各個產業嶄露頭角。舉例來說，工業4.0就是專為生產設備而發展出來的概念，在現有的電網裡，智慧電網就是工業物聯網的實作案例；而數位油井，則是石化及天然氣產業的工業物聯網實作案例。儘管這些衍生自工業物聯網的應用各自擁有專屬詞彙與流程，但是其中所涵蓋的技術和優勢大致相同。另外，雖然各大企業無不積極導入工業物聯網以求發揮其潛能，但是要精準預測500億個裝置能否在2020年順利完成串連，仍還比較難預測[1]。根據專家預估，2015至2025年之間部署的全新聯網裝置當中，有將近半數將來自工業領域[2]。也就是說，在工廠、測試實驗室、電網、煉油廠，乃至於基礎建設中實作工業物聯網的作業，都是由工程師與科學家擔任主導角色。
為什麼手機中會設置LTE、Wi-Fi及藍牙三種無線通訊裝置，而平板電腦和電腦中通常都只有Wi-Fi和藍牙兩種？又為什麼人們會熟悉Wi-Fi、藍牙和LTE這些名稱？那5G或ZigBee呢？
行動裝置上的人工智慧已經不再依賴於雲端連接，2018年CES最熱門的產品展示和最近發布的旗艦智慧手機都證實了這一觀點。人工智慧已經進入終端裝置，並且迅速成為一個市場賣點。包括安全、隱私和回應時間在內的種種因素，使得該趨勢必將繼續擴大到更多的終端裝置上。為了滿足需求，幾乎每個晶片產業的廠商都推出了不同版本、不同命名的人工智慧處理器，像「深度學習引擎」、「神經處理器」與「人工智慧引擎」等等。
為了滿足不斷攀升的資料處理需求，未來的系統需在運算能力上進行改善。傳統解決方案(如x86處理器)再也無法以高效率、低成本的方式提供所需運算頻寬，因此系統設計人員須尋找新的運算平台。
毫無疑問神經網路變得越來越流行，在各式各樣的產品中都可以找到它的相關應用。它們會根據你的興趣自動調整社交多媒體內容、讓照片顯示更加好看、在AR/VR頭戴設備中增強檢測和眼球追蹤功能。
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