AWS AIoT的未來進行式

揭開AIoT的神秘面紗

IoT（物聯網）技術應用讓數位裝置之間產生緊密的連結，是數位時代來臨的重要關鍵，例如常見的自動化、遠端操控、串聯其他裝置等。而 AIoT 即是在 IoT（物聯網）技術中導入 AI 人工智慧，結合 AI 人工智慧之後的系統，具備智慧學習的能力，將 IoT 數據轉換為有用的資訊，透過數據累積不斷進化，用來改善各種決策流程，提供客製化服務最佳體驗。原先的 IoT 聯網功能讓產品操作起來很方便，但若少了資訊流數據收集、分析回饋給 AI 的進行後續升級，產品就僅僅只是聯網的使用體驗，無法滿足各種人性化的需求。

近年最常被提及的 AIoT 應用實例包含：自動駕駛、無人機、人臉辨識系統以及智慧城市、智慧家電等。而製造業者目前使用 AI人工智慧者僅占了一成左右，但根據 Gartner 預測，2022 年將有八成的企業 IoT（物聯網）專案都將以 AI 應用於當前的製造進程，未來的相關發展指日可待。

使用AWS AIoT的優勢

人工智慧技術最大的特性是讓機器從外部數據資料中學習，做出預測性分析，或是分析後協助決策。雖然並非完全普及於生產運作，卻也開始一步步融入部分的 IoT 架構中。使用 AIoT 的優勢包含：

提升生產營運效益：
利用 AI 進行系統維護與管理現有大量的 IoT 裝置，對現有已連線的裝置進行故障診斷或硬體更新等工作，減少使用者管理不同介面裝置時，所耗費的追蹤與監控成本和心力。
降低營運支出：
傳統生產設備與物料倉儲在 IoT 上完善運行自動化生產流程之後，能整合人工智慧，使其預測產能並同時結合邊緣運算特性，大幅減少運算所需的時間與雲端成本。
提高數據分析研發價值：
AIoT 可以根據過往資料數據收集軌跡，訓練機器學習模型，有效利用所收集到的資料，進一步進行預測並做出搶佔先機的決策，或是提供超乎期待的使用體驗，將過往收集到的資料價值再度提昇並達到更好的研發效能應用。

AIoT on AWS 的技術服務

AIoT 的應用順暢與否，IoT 收集傳達數據的即時性，對於人工智慧自主適應學習系統的演算相當重要。AIoT 必須立基於建置良好的 IoT 系統，完善的資料收集與整理的能力，才能將 AIoT 的功能發揮到極致。

AIoT相關IoT基礎架構服務

IoT Core：
AWS 全代管服務，可讓連接的裝置輕鬆且安全地與雲端應用程式和其他裝置進行互動。
AWS IoT Greengrass：
將雲端功能延伸至本機裝置的軟體。這能讓裝置收集與分析更接近資訊來源的資料、自主回應本機裝置，在本機網路上安全地互相通訊。
IoT Analytics：
全代管服務，針對龐大的 IoT 資料輕鬆執行精細的分析，建立 IoT 分析平台時，不必再煩惱一般所需的各種成本和複雜性。

AAI/ Machine Learning 相關核心服務

Amazon SageMaker：
AWS AI 與 Machine Learning 的核心服務解決方案，是為全受管服務，能讓所有開發人員和資料科學家快速輕鬆地建置、訓練及部署機器學習(ML) 模型，同時也能搭配所需開發軟體或程式應用，如 Python，並能自動分流並找出最佳演算解法。可搭配使用 AWS IoT Greengrass 的資訊蒐集能力進行模型訓練，以下為相關架構圖：圖片來源