Canadian Trade Office in Taipei | 加拿大駐台北貿易辦事處 (CTOT)今年於InnoVEX展期(2019年5月29日~31日)針對AI、IoT與Digital Health之應用設立主題館，誠心邀請業界先進前往參觀(世貿一館 D0429)。主題館展期間每天下午16:00 ~ 17:00備有沁涼的加拿大啤酒跟點心與您同享，歡迎蒞臨指教！

列出展出的加拿大廠商，歡迎預約洽談(https://docs.google.com/…/1FAIpQLSf5t0ZoyGL9ZcMwrE…/viewform):
1. ImmerVision (www.immervision.com )
運用AI影像辨識技術，打造全球第一個360度全景相機Pi Solo及智慧型手機廣角鏡頭技術，用於消費電子、汽車、機器人、醫療、AR/XR、無人機等應用

2. Mirametrix (www.mirametrix.com )
AI注意力感知軟體系統，可偵測頭部、臉部、眼睛和注視感知能力，用於消費電子（PC，物聯網，智慧手機）和汽車領域等應用

3. Deeplite (www.deeplite.ai )
AI優化軟體 Neutrino，實現快速高效的深度神經網絡（DNN），協助汽車和物聯網設備快速完成可量產的深度學習系統

4. Dessa (https://dessa.com )
企業AI解決方案與平台，提供企業解決營運、行銷、客戶體驗及風險管理等問題，協助企業大規模開發及導入AI平台

5. GenerationsE (www.GenerationsE.com )
DeepScene 1.0 大腸癌病灶影像判讀與分析，利用AI醫療影像辨識技術，準確度可提升至95%

6. Studio 1 Labs (www.studio1labs.com )
智慧床單，將織物傳感器（Fabric sensor）植入床單，利用AI演算法，協助醫療機構更準確監測臨床呼吸監測，並提供看護管理更便利和低成本的解決方案

7. Cognitive Systems (www.cognitivesystems.com )
Aura WiFi Motion 感應技術，利用無線射頻（RF）訊號偵測居家活動，偵測人、動物移動造成的網路連線變化，再靠軟體分析 Wi-Fi 訊號變動狀況

8. Springdel (www.springdel.com )
SPRINGMATIC 物聯網擴充設備管理平台， 業界首創整合現有物聯網設備及作業系統，提供AI預測性解決方案

9. Intrinsyc (www.intrinsyc.com )
Open-Q™624A系統模組，搭載最新Qualcomm的64位8核ARM高度集和SOCs，外型輕巧，高速Wi-Fi/BT、擴充式I/O模組、高清攝像頭、觸控顯示等功能，提供視頻會議、遠程監控及影應串流的解決方案

10. Integran (www.integran.com )
Nanovate™導電聚合物塗料，用於消費性電子產品、醫療器材、飛機引擎及內裝等

11. MWE Lab (www.mwelab.com )
Emperor 頂級個人工作站與未來工作室，配備觸控式螢幕控制中心、電動真皮座椅、以及34" UltraWide螢幕或至多5 個 24"LED 螢幕等功能

12. District 3 (www.d3center.ca )
康考迪亞大學的新創育成中心位於加拿大蒙特婁市，自2013成立至今已輔導超過500家新創團隊，舉辦300場活動，累積8,100位社群夥伴

13. Autonom (www.autonom.ca )
電信業備用電源系統，有效預測監控分析，輕巧、高效、低成本及高續航力，比一般的鉛蓄電池小4倍。

14. KA Imaging (www.kaimaging.com)
攜帶型X-ray探測器，獨家專利可辦別軟組織分化，高解析度、低輻射劑量、易安裝，可導入LCD螢幕製程，降低製造成本。

若有任何問題也歡迎洽詢: ctotinnovex@gmail.com

Gartner發布十大物聯網策略技術趨勢

2018-11-19 11:29經濟日報 記者吳凱中╱即時報導

研調機構顧能（Gartner）公布2018至2023年引領數位企業創新的十大物聯網策略技術趨勢。Gartner副總裁暨傑出分析師Nick Jones指出，未來十年，物聯網將持續帶動數位企業創新的商機，其中有許多將來自全新或改良的技術。能夠掌握物聯網創新趨勢的資訊長，將有機會帶領其企業邁向數位創新。

除此之外，資訊長也應確保企業擁有必要的知識和合作夥伴來支援重要的物聯網新興趨勢和技術，因為到了2023年，資訊長需掌管的平均終端裝置數量將是目前的三倍以上。為協助資訊長領導企業團隊、洞察物聯網商機及推動成功的物聯網專案，Gartner列出了以下十項物聯網策略技術趨勢，協助企業挖掘全新營收來源及商業模式，並開創新的體驗和關係。

趨勢一：人工智慧（AI）。Gartner預測2019年全球連網物件數量將達142億，並在2021年將達到250億，因此將產生極大量的數據。Nick Jones表示：「數據是物聯網的動力，而企業從數據當中發掘意義的資訊，將左右企業長期的成就。未來人工智慧將被用來處理各式各樣的物聯網數據，包括影片、靜態影像、語音、網路流量以及感測器資料。
」
Gartner進一步預估，2023年前人工智慧的技術分野仍相當複雜，主要是因為許多IT廠商正重金投資人工智慧技術，除各種人工智慧技術並存外，新的服務及相關投資也不斷產生。儘管如此，人工智慧在各種物聯網情境當中仍可獲得不錯的成果，資訊長也因此必須建立一個具備適當工具和知識的企業組織，以便將人工智慧善加利用於物聯網策略。

趨勢二：物聯網的社會、法律與道德面向。隨著物聯網日益成熟並逐漸普及，各種社會、法律與道德層面的相關問題將益發重要，包括資料及演繹資料的擁有權、算法偏差、隱私權，以及如一般資料保護規範（GDPR）的法規遵循。

趨勢三：資訊經濟學與數據仲介（Data Broking）。去年Gartner的物聯網專案調查顯示35%的受訪者正在銷售或打算銷售其產品與服務所蒐集的數據，資訊經濟學（Infonomics）理論將這種數據變現的作法，進一步視為應納入公司帳冊的策略性商業資產。至2023年，買賣物聯網數據將成為許多物聯網系統必要的一環，資訊長必須教育企業組織有關數據仲介的相關風險及商機，針對該領域訂定相關IT政策，並為企業組織內的其他單位提供諮詢。

趨勢四：從智慧邊緣轉變為智慧網格。物聯網領域發展趨勢，正從中央及雲端轉變為邊緣運算架構；然而物聯網技術的發展並不會就此中斷，因為層次分明的邊緣架構將逐漸演變為一種較無系統的架構，由各式各樣物件與服務以動態網格形式所組成。這些網格雖然會使整體技術複雜性提升，但也將帶來更彈性、更智慧、更靈敏的物聯網系統，並對IT基礎架構、技能與來源帶來影響。面對這樣的轉變，資訊長必須提前做好準備。

趨勢五：物聯網管理。隨著物聯網範圍持續擴展，大眾對能確保物聯網專案相關資訊的創造、儲存、使用及刪除等行為皆符合標準的管理架構需求日漸提升。管理的範圍不只包括裝置稽核或韌體更新等單純的技術性工作，也涵蓋裝置控管及其產生資訊的相關使用等較複雜的問題。資訊長必須肩負起教育其組織有關管理問題的責任，並在某些情況下投入適當人力和技術來解決管理的問題。

趨勢六：感測器創新。感測器市場將持續蓬勃發展至2023年，屆時新的感測器將可偵測範圍更廣泛的狀況與事件，而目前的感測器價格將變得更為親民，或被重新包裝以支援新應用。此外，新運算法的問世，也會從現有的感測器技術上演繹出更多資訊。資訊長必須確保其團隊密切注意感測器的創新，藉此發掘可支援新商機和業務創新的技術。

趨勢七：值得信賴的硬體與作業系統。Gartner的研究一再顯示，資安是企業在部署物聯網系統最重要的技術考量。這是因為物聯網計畫中使用的軟體與硬體，其來源和性質通常不是企業所能掌控。不過Nick Jones也指出，我們預測在2023年，硬體與軟體的整合部署將可建立更值得信賴且更安全的物聯網系統，因此建議資訊長應與資安長合作，確保任何物聯網裝置與嵌入式作業系統的採購決策，皆經過適當人員的審查。

趨勢八：全新物聯網使用者體驗。物聯網使用者體驗（UX）廣泛涵蓋了各種技術與設計技巧。其影響因素有四項：新的感測器、新的運算法、新的體驗設計架構及情境，以及社交感知的體驗。由於大眾與不具備螢幕及鍵盤的物件互動越趨頻繁，若企業的使用者體驗設計師希望創造能降低阻礙、提升黏著度，並且鼓勵持續使用的絕佳使用者體驗，就必須運用新的技術、接納新的觀點。

趨勢九：矽晶片創新。Nick Jones表示，目前大多數的物聯網終端裝置都採用傳統的處理器晶片，其中最普遍的就是低功耗ARM架構，然而傳統的指令集和記憶體架構並非全然適合端點要處理的所有工作。例如，深度神經網路（DNN）的效能通常會受限於記憶體頻寬，而非處理器效能。

趨勢十：針對物聯網設計的全新無線網路技術。物聯網網路必須在一系列相互衝突的條件之間取得平衡，如端點成本、耗電量、頻寬、延遲狀況、連線密度、營運成本、服務品質以及涵蓋範圍。沒有單一網路技術能同時兼顧這麼多條件，不過新的物聯網網路技術將可為資訊長帶來一些額外的選擇與彈性，尤其是5G行動網路、新一代低軌道衛星，以及反向散射網路（backscatter networks）。

附圖：研調機構顧能（Gartner）公布2018至2023年引領數位企業創新的十大物聯網策略技術趨勢。 Ingimage

資料來源：https://udn.com/news/story/7240/3488864

Gartner：2022 年時超過半數的人工智慧技術尚未邁入成熟期

作者 TechNews | 發布日期 2018 年 06 月 06 日 10:55

國際研究暨顧問機構 Gartner 調查指出，根據人工智慧技術成熟曲線，有 86% 的人工智慧技術尚未進入 「泡沫破裂低谷期」（Trough of Disillusionment，即成熟期起點），包括預測分析、認知專家顧問與虛擬客戶助理等，朝向更實際穩定的應用邁進；同時 Gartner 也預測在短期內──2022 年時，54% 的人工智慧技術應用尚未達到技術成熟期，無法進入主流市場，但長期來看有 85% 的人工智慧技術將為產業帶來巨大變革轉型，並提供高收益及商業價值。

Gartner 研究副總裁蔡惠芬（Tracy Tsai）表示：「運算能力與資料數量的快速成長，加上深度神經網路（DNN）技術獲得空前的研究成果，讓人工智慧被譽為未來十年最具突破性的創新技術類別；而在接下來五年間，我們可看到許多相關技術從過熱的市場巔峰退下，回歸理性和本質，為邁入主流市場應用奠基；企業也可藉此沈澱重整的機會，釐清人工智慧在企業內的應用和商業價值，進而掌握相關技術以解決無前例可循的問題，同時追求創新心態，帶動自身企業轉型並創造商業價值。」

未來二至五年間 人工智慧技術將持續創造龐大的商業契機與工作機會

Gartner 預測到 2020 年時，至少四成的人會與以人為中心設計的科技進行互動，未來以人為中心設計的使用界面，機器可以理 解人類自然語言判斷意圖，因此投入在人類如何學習使用科技來操作的資源也將大幅降低；此外，95% 的影片或影像內容將不再由人工審閱，而是交由機器判讀、提供不同等級的自動化分析；同樣於 2020 年，在新的人工智慧專案中採用認知人因工程（cognitive ergonomics）或系統設計的企業，將獲得比其他企業高出四倍的長期成功；而在 2020 年人工智慧也將成為新工作機會的主要來源，相較取代的 180 萬個工作，企業導入人工智慧將創造 230 萬個工作機會。

此外，Gartner 也預測在 2021 年人工智慧將實現 2.9 兆的商業價值及相當於 62 億小時的生產力。其中人工智慧所創造的商業價值可分為三類，包括：提升營運效率和品質、改善顧客體驗、開創新的商業模式和營收。

提升營運效率和品質，企業可藉此增進競爭優勢，不然在未來五年間可能會面臨業務流失的風險。以製造業為例，導入人工智慧技術可用於預測性維護、品質控制、庫存管理、工業機器人自動化、需求預測及改善物流和倉儲營運等，增加生產效率的同時也提高商品品質和價值；其他應用實例還包括佈建在客服中心的聊天機器人、虛擬個人助理（VPA）或無人銀行使用的虛擬代理等。

改善顧客體驗，提升客戶關係、拉開和競爭對手的距離；以微軟在中國推出的人工智慧機器人「小冰」為例，小冰可從對話中掌握顧客資訊、理解顧客的需求和情緒，加速服務流程並提升互動體驗品質，目前已經累積超過 300 億回對話，平均每次可對話 23 回。

開創新的商業模式與營收，推動企業轉型以帶來新的業務機會，以智慧冰箱為例，除了搭載智慧功能可控管冰箱內的食物品項和保存日期外，更可整合其他電子商務平台的資訊，將相關連的訊息展示在冰箱外的螢幕，甚至是手機及智慧音箱，轉型成為新的數位銷售通路。智慧冰箱的供應商也將從原先製造與銷售，拓展至新的數位商業機會，透過轉換顧客使用體驗和習慣，獲得新的收益成長。

Gartner 研究副總裁蔡惠芬指出：「人工智慧快速發展的這幾年，創造的商業價值仍多落在改善客戶體驗及降低企業成本，包括透過人工智慧加深對顧客的理解，提高互動品質與體驗，增加來客數和黏著度，或運用人工智慧提高企業效率和決策品質，進而降低企業成本；不過從 2021 年開始，企業導入人工智慧所帶來的新營收，將成為主要的商業價值，在人工智慧技術逐漸走向成熟之際，企業更能掌握相關技術在市場實務上的應用，藉此發展出前所未有的商業模式，拓展新的價值鏈。」

缺乏理解和高複雜度是企業擁抱人工智慧的最大挑戰

Gartner 調查指出，近九成（89%）受訪企業認為，缺乏對人工智慧技術的知識和理解，以及新舊整合所牽涉的複雜性，是企業採用人工智慧技術時所面臨的最大挑戰；其中包括與既有產品、服務甚至是 IT 架構、企業流程串接、定義自身企業的人工智慧策略、辨識出具商業價值的應用，甚至導入人工智慧後的效益評估。

Gartner 研究副總裁蔡惠芬建議：「對於欲部署人工智慧技術的企業來說，除了強化對資料科學和 IT 技術的認知，還應持續加深對所處行業的專業領域流程痛點與問題的挖掘，哪些是可以用人工智慧來解決問題得到最大的收益。甚至是招募或培育發展人工智慧技術所需的跨領域人才，負責像數據與分析監管、或數據分析判讀等跨領域工作。在檢視人工智慧技術的實質應用時，企業也應提高層次，全方面考慮智慧功能對顧客、物件、生態圈和 IT 系統的影響。對 IT 負責人來說，搭配時程制訂行動方案更是部署人工智慧技術的關鍵，短期先評估人工智慧可用於解決哪些既有問題、與企業其他單位合作找出適合的人工智慧應用等；長期可加碼人力以維持競爭優勢，或隨著技術變遷重新檢視、評估既有做法，提升企業營運的敏捷性。」

資料來源：https://technews.tw/…/gartner-more-than-half-of-artificial…/