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深度學習+大數據=人工智慧, AIOT, 可解決的八大方案領域, 低----------------------------依貼身層度-------…
深度學習+大數據=人工智慧
AIOT
價值創造五大領域
工廠-工業4.0
發展三策略原則
完整的規劃IoT的商業藍圖
建立清楚的專案管理模式與明確的機制
為IoT建置一個具可規模化的數據生態系統管理方式
城市-智慧城市
零售-新零售
家居-智慧家居
能源-智慧能源
四大階段
網路與數據獲取
邊緣IT數據處理
感知
資料儲存與雲端
潛在威脅
運營漏洞
通訊漏洞
軟體漏洞
用戶的使用習慣
三大商業模式
3產品共享
共有共享
廠商擁有硬體產品，使用者依硬體使用量付費
2產品即服務
有感服務
透過軟體升級和大數據，提供更好的售後服務
1資料販售與交換（羊毛出在狗身上，豬來買單）
資料為王
系統觀
已非單一產品
注重系統布局
相互串連
三大主要元件
數據儲存器Data Storage Application
感應器Sensor
聯網技術Network Connectivity
應用範疇
穿戴裝置
智慧車
智慧家庭
智慧城市/交通
石油與瓦斯
健康醫療
工業物聯網
「智慧城市」(Smart City)
源自於IBM提出的「智慧地球」
利用數位科技與數據的方式
解決城市的問題
提高生活品質
通過網路做資訊的讀取與傳遞
Data 蒐集，數據交叉運用之爭
可解決的八大方案領域
交通與流動性
如何增加城市流動性?
智慧交通解決塞車四大科技
自動駕駛
V21與智慧車道
實實交通回饋
汽車空間共享
安全性
三大要素
自然災害
預防與災後管理
規劃與管理
項目規劃管理/機構運作機制管理
都市犯罪
組織/社會/公共機關犯罪與暴力防治
健康與醫療
社群與市民互動
經濟發展與房屋
水資源與管理
廢棄物
能源
低----------------------------依貼身層度----------------------------高
