隨著人工智慧（AI）技術的更多突破，物聯網（IOT）萬物相聯的蓬勃發展，兩者也匯流進化成AIOT，正驅動「智慧應用」排山倒海而來。現在全球5大科技龍頭GOOGLE、APPLE、MICROSOFT、AMAZON、INTEL及中國三大電網巨頭BTA（百度、騰訊、阿里巴巴）無不卯足全力搶進AIOT的市場。
從物聯網出現以來，各方就提出了許多可能的應用層面。起頭發展緩慢，就是IOT不夠聰明。但現在AI的演算法愈來愈厲害，大數據的量愈大，對深度學習愈有幫助，也讓AI的運算愈來愈精準。
舉例來說，「車聯網」是目前IOT應用領域中最具有潛力的產業之一。車聯網運用先進感測器、通訊傳輸、數據分析、自動控制等技術建立一個高效率、智慧化的交通管理系統。但現在最紅的「無人車」，正隨著人工智慧成長加快前進的腳步，也更拉動車聯網。因透過無人車即時的資訊回報，能讓車聯網的大數據分析更加準確。愈多無人車上路，車聯網的效益也更高。
因此如果想要在AIOT領域爭一席之地，首要任務就是擁有大數據。數據不只是傳統的財務、銷售數字，而是包含社交媒體討論的網路爬蟲所得及影像圖資擷取分析蒐集的非傳統數據，讓「精準行銷」愈來愈盛行，帶來了巨大的效益。所以傳統經濟學講的四大生產要素：勞動、土地、資本、企業才能，現在已經不足以描述企業界的觀點，必須納入「數據」才能知道你的客戶要什麼，你要生產什麼。
其實，在AIOT時代中，「精準行銷」只是市場後段，能打造專屬商品的「精準生產」將改變生產至銷售的整個產銷生態。未來消費只要在網路上下單，全自動化工廠就能完成量身打造的商品。
各家科技廠也極力運用各種方式採集數據。不管在零售業、製造業、醫療業、交通運輸業等，誰能採集愈多數據誰就是贏家，因此擴大領域與擴充實力是基本手段；如何擴大與擴充自然需透過跨領域、跨界來合作或整併才是快速地領先群倫之路。所以，橫向或縱向之併購情形將持續延燒，以期借力使力迅速獲得海量數據，從數位化時代躍向數據時代。
客製化、智慧化生產有兩個必須攻克的重點。第一個部分是生產前的確認與準備。專家提出了「虛擬工廠」的概念，即在電腦中設置一個與實際生產完全一樣的工廠進行模擬，包括相關軟硬體、參數、數值矩陣的設計，並透過3D技術將實際生產情況予以視覺化分析，增進可能的生產效率。待所有生產流程在虛擬環境中模擬完善，再實際進行生產。另一個重點是於生產活動的當下，各智慧化設備的整合及配合，愈是靈活、彈性的自動化生產設備，能讓商品可調整空間愈大，使生產製程得以迅速調整完畢，不致因為製程變動而釀成停機。換言之，我們可以藉由從生產過程中取得的各種資料，分析問題所在或可改善的地方，達到提升良率、優化製程、縮短生產周期等效果。愈複雜的商品需要更聰明、智慧的人工智慧、機器人協助，同時更高效能的人工智慧與智慧機械能縮短生產時間，才有辦法支應多樣化的客製生產。
回過頭看看台灣，我們在ICT的製造上成就不俗，硬實力厚實。目前全球發展均朝向虛實整合、開放式平台及建立生態系的共通性發展為主軸，許多高科技大廠提供各種深度學習、雲端計算的平台或資源，邀請全球的開發者參加，一起突破各種難題。與國際大廠的合作，也是底子深厚的台灣ICT製造業的機會。
台灣以中小企業為主，善長靈活、彈性的製造生產，轉型成小量、多樣化生產並不困難。因此以硬體製造技術的優勢進入「軟硬整合」的門檻更低，「精準生產」更能掌握發揮，幫助台灣在AIOT做到國際領先。
人才為發展之本，AIOT帶動全世界科技產業鏈上、中、下游的廠商，也對相關專業人才產生龐大需求。長期以來台灣「吃硬不吃軟」，影響軟硬整合的競爭力。未來一定要做好人才培育的工作，建立「軟硬通吃」，才能在AIOT時代取得好成績。