先說結論：到底怎麼選？
嗯...最近很多人在談 AIoT，感覺很熱門。但真的要導入，選一個合作的公司，頭就痛了。看來看去，每家都說自己很強，拿出來的成功案例都光鮮亮麗。但說真的，那些花俏的簡報參考一下就好。
我自己是覺得，選 AIoT 解決方案，重點根本不是那家公司有多大、技術聽起來多新。關鍵反而是一些很「無聊」的細節：像是你們公司現在有什麼樣的資料？乾不乾淨？你們的團隊...嗯...真的有能力去維護那套系統嗎？所以，先別急著看功能，回頭盤點一下自己的家底，可能更實際一點。
大家都在講好處，但沒人說的「坑」在哪？
我看了一些資料，也跟幾個朋友聊過，發現市場上的文章，很多時候...嗯，有點報喜不報憂。大家都說導入 AIoT 可以提升效率、降低成本。這當然沒錯，但過程中的挑戰，卻很少人提。 像是很多公司以為把設備連上網、裝個自動化手臂就是智慧製造了，結果發現根本沒辦法規模化，投資報酬率算不過來。
還有一個問題是，很多廠商的方案，其實是把你「綁住」。一開始覺得很便宜，但後面要加功能、要匯出資料，才發現到處都要錢，或是跟舊系統根本不相容。 這種被單一廠商套牢的感覺，真的很不好受。
另外，國外的報告，像 Gartner 每年都會出一個工業物聯網平台的魔力象限 (Magic Quadrant)。 今年 AWS、Microsoft、Software AG 這些大廠還是領導者。 但這種報告，你看的時候也要小心。它看的是全球市場，而且有時候，呃...怎麼說呢，它會把一整個公司，比如「Microsoft」，放在領導者象限，但其實微軟去年的 IoT 產品線才剛大改版。 這代表報告看到的可能是去年的狀況，不完全是現在。所以，這種國際報告當參考，但不能全信。还是要回到台灣本地的狀況來看。
怎麼做：一個比較實際的挑選框架
所以，與其聽廠商畫大餅，不如我們自己建立一個比較的框架。我覺得可以從幾個比較...嗯...樸實的角度切入。不用去管那些複雜的技術名詞，就問自己幾個基本問題。
我整理了一個簡單的比較表，把製造、零售和智慧建築這三個最常見的場景放進來。你會發現，光是「資料」這件事，每個場景的痛點就完全不同。
| 比較面向 | 智慧製造 | 智慧零售 | 智慧建築 |
|---|---|---|---|
| 核心挑戰 | 機台不能停，最怕無預警停機。還有良率要一直拉高。 | 搞不懂客人到底喜歡什麼，庫存又常常對不準。 | 電費超貴，大樓裡一堆系統 (冷氣、照明、電梯) 各跑各的，很浪費。 |
| 主要資料類型 | 很有規律的數據。像是溫度、壓力、震動頻率這種，幾秒就一筆。 | 比較雜亂。主要是影像，像是店裡的攝影機畫面，還有交易紀錄 (POS)。 | 也是一堆不同系統的數據，但更新頻率沒那麼快。可能是幾分鐘一筆的電錶數據。 |
| 最想要達成的目標 | 預測性維護，在機台壞掉前就先修好。 | 分析客人動線、優化商品陳列，還有就是...嗯，做精準行銷。 | 節能。特別是 HVAC (暖通空調) 系統優化，這塊省下來的錢最可觀。 |
| 最大的資安風險 | 產線被駭客停掉，整個工廠就廢了。商業機密、製程參數外洩也很嚴重。 | 超怕的，都是客人的臉跟個資，一外洩就上新聞，罰款罰不完。 隱私問題特別敏感。 | 大樓的門禁或監控系統被入侵，影響的是人身安全。 |
| 需要關注的標準/協議 | 這塊比較...嗯...混亂，各家有各家的標準，但 OPC-UA 算是比較通用的。 | 比較沒有統一的硬體標準，但資料交換格式，像是 JSON，很重要。 | 這個就很重要了。像是 BACnet 是老大哥，但新的 Matter 協議正在整合很多智慧家庭設備，值得關注。 |
三大場景的應用案例與現實考量
光看表格可能還是有點抽象。我們來聊聊實際的狀況。
場景一：智慧製造
製造業導入 AIoT，最常見的就是想做「預測性維護」。 簡單說，就是在機器快要壞掉之前，系統就先發出警告。這聽起來很棒，對吧？但現實是，很多工廠的舊設備根本沒有連網功能。 要加裝感測器、建立數據接口，這都是成本。 而且，就算收集到數據，如果數據品質不好，或是沒有懂數據分析的人，那也只是多了一堆沒用的資料而已。台灣很多製造業都面臨人才和舊系統的包袱。
場景二：智慧零售
零售業玩 AIoT，很多是想分析顧客。例如用攝影機看客人在店裡怎麼走、對哪些商品感興趣。但這裡最大的問題就是「隱私」。 尤其在歐盟有 GDPR，台灣自己的個資法也越來越嚴格，企業在蒐集和使用這些資料時，一個不小心就會觸法。 所以，當零售業的方案商跟你說他可以做多精準的顧客分析時，你可能要多問一句：這些資料的蒐集、處理和利用，合法嗎？有確實告知消費者嗎？
場景三：智慧建築
智慧建築的重點是整合和節能。一棟大樓裡面，冷氣是A牌、燈光是B牌、電梯是C牌，系統各自獨立，非常浪費能源。AIoT 的目標就是把這些系統串起來，做整體的優化。這時候，「標準」就很重要。例如 BACnet 就是一個很普遍的建築自動化通訊協定。但現在又有一個新的標準叫 Matter，它想把更多智慧家庭的設備也整合進來。 所以在選方案的時候，就要問清楚，這個系統的開放性怎麼樣？能不能和我既有的設備溝通？未來擴充性好不好？
限制與失敗：為什麼 AIoT 專案會失敗？
說了這麼多，其實很多 AIoT 專案最後都...嗯，不了了之。我自己歸納，大概有幾個原因。
第一個是「為了 AI 而 AI」。老闆聽說 AIoT 很紅，就叫底下的人一定要做。但到底要解決什麼問題？沒想清楚。結果就是花大錢買了一堆設備，卻沒有產生實際的商業價值。
第二個是低估了整合的難度。就像前面說的，要把舊設備、舊系統跟新平台接起來，是一件非常痛苦的事。 這需要 IT (資訊科技) 和 OT (營運科技) 兩個團隊的緊密合作，但很多公司這兩個部門平常根本是分開運作的。
第三個，也是最常見的，就是「人」的問題。沒有持續維運的人才，也沒有願意改變工作流程的員工。 系統上線只是第一步，後續的維護、優化，才是真正考驗的開始。
對了，順便提一下，台灣的政府其實也一直在推動相關產業。像是數位發展部就有「智慧城鄉生活應用發展計畫」，國發會也在推動「AI新十大建設」。 這些計畫有時候會提供一些補助或資源，中小企業或許可以多加留意，看看有沒有可以利用的機會。 這跟國外大廠只賣你產品的思路，不太一樣。
總結一下我的想法
嗯...所以繞了一圈，回到一開始的問題：AIoT 公司到底要怎麼選？
我想，沒有一個標準答案。但重點是，你的提問對象不應該只是廠商，更應該是「你自己」。
與其問廠商「你的系統有多厲害？」，不如問自己「我最痛的問題是什麼？」
與其問廠商「你的 AI 模型準確率多高？」，不如問自己「我的資料準備好了嗎？我有懂這些的人才嗎？」
從解決一個具體、明確的痛點開始，而不是追求一個大而全的平台。這樣，或許才能在 AIoT 這股浪潮中，找到真正適合自己的路。
聊了這麼多，換你說說看：如果要在你的公司導入 AIoT，你覺得最大的障礙會是什麼？
- A) 預算不夠，老闆覺得太貴。
- B) 找不到懂技術又懂我們產業的人才。
- C) 公司文化保守，大家不想改變現在的工作方式。
- D) 根本不知道從哪個問題下手才好。
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