乘著萬物聯網的風潮，生活週遭處處有「智慧」。智慧冰箱、智慧電視、智慧洗衣機、智慧電表，若不加個智慧二字似乎就跟不上潮流。而翻開近期的熱門技術趨勢，物聯網(IoT)、大數據、人工智慧(AI)、機器學習，甚至深度學習，已成為各家科技新創尋求外部資金時必備的關鍵字，然而我們對智慧的定義還是應有所區別。
首先是聯網控制，使用者透過終端聯網設備(如手機、平板電腦)，控制家中電子設備。如韓國LG推出的智慧家電系列均加上了WiFi連線的功能，可透過SmartThinQ App操控；冰箱除了控制冰箱內溫度之外，可以遙控啟動「Smart 鮮淨過濾系統」，為冰箱內除臭除菌。然而遠端掌握是否契合市場痛點卻是值得思考的問題。由於使用者在生活習慣上傾向直接操作，因此聯網控制需求較低。
其次是局部智慧，當中又區分為單品智慧與控制智慧。單品智慧係指基於單項產品所獲取的數據資訊，優化既有的服務或提供額外的功能，如德國Oral-B推出的智慧牙刷系列，配備感測器偵測刷牙施力大小，自動調整轉速，並能連結手機記錄使用者的刷牙習慣，給予建議，協助使用者養成良好刷牙習慣。而其問題在於，較難找到市場剛性需求。控制智慧，或可稱之為「懶人經濟」，是基於視覺、語音或其他辨識技術，優化人機互動流程，減少操作成本。如香港公司Maxus tech推出的Welle，使用聲納技術，使用者透過手勢即可操作。另外，日本東北大學開發出指關節認證系統，使用者握住門把即可完成解鎖。
最後則是生態智慧，建立並連結跨種類與品牌的設備數據，透過人工智慧學習用戶行為情境與操作，以持續蒐集的數據資訊，提供智慧化服務，無須用戶主動操作。其價值在於利用跨設備的用戶數據，提供完整的智慧服務。而其問題與挑戰在於 (1) 多元數據統一，跨品牌數據串聯需要更多市場誘因；(2) 用戶識別與感知需要更有效的處理，多元識別技術發展將是關鍵。如Google Home推出多人語音辨識技術，並開源數位助理SDK，擴大智慧居家應用生態；Amazon則推出Echo Look，結合影像技術與Alexa的語音助理；(3) 來自不同種類設備的數據需要統一的通訊協定，以及更加繁瑣的資訊加密及解密過程，而用戶大數據分析亦需要技術與經驗相輔相成。
換言之，物聯網的核心競爭價值是由人工智慧與大數據分析所創造，並不單單僅是能夠連上網路與手持(穿戴)裝置，或是先進的感測技術，而是在於聯網裝置所產生的數據資料，能否轉換為具備市場價值的生態智慧。人工智慧在此扮演重要角色，而人工智慧需要大數據的投入，數據則是產生自聯網裝置與感測器。
由宏碁、聯發科、研華等企業領軍的「亞洲．矽谷物聯網產業大聯盟」，於今年3月初選出21個物聯網提案 ，涵蓋智慧交通、智慧製造、智慧能效、智慧商業、智慧家庭、智慧農業、智慧醫療等七大面向。目前這21個項目仍在提案階段，期待其成果不僅停留在聯網控制或局部智慧的階段，建置感測裝置與蒐集數據資訊，而是更加重視人工智慧的價值。
創新工場董事長李開復在遠見雜誌專訪中指出台灣難以立足於人工智慧時代，點出台灣在全球科技創新進程上的「基本功」不夠紮實。在我國積極推動物聯網發展的當下，或許更該思索的是台灣需要怎麼樣的物聯網社會，探究我們對未來萬物聯網的想像，勾勒出具體的樣貌與場景。若專注於使用現成的人工智慧服務，在已開發好的系統上提出整合方案，或投入於感測裝置研發與數據化服務，未來台灣將可能由半導體代工「升級轉型」為人工智慧代工。而這是否是台灣適合發展的路徑，恐怕還需要更多的討論。