近來環太平洋的火環帶地震頻傳，多處火山噴發;赤道附近的颱風／颶風路徑詭譎，短延時強降雨量驚人，以致洪災與坡地災害不斷;同時異常高／低溫變化令人調適困難，加上高溫的都市熱島效應與森林火災延燒不斷⋯據統計，今年全球天災造成的經濟損失已達3,060億美元，較去年增加63%，也遠高於10年均值的1,900億美元。
面對全球氣候變遷所帶來嚴峻的災害管理課題，各國政府、企業與人民必須透過防災演練與防災警戒機制的建立，提醒「自助」優先於「互助」，更優先於「公助」。而隨著人工智慧（Artificial intelligence, AI）與物聯網（Internet of Things, IoT）的技術（本文簡稱AIoT）的崛起，其在各領域亦有不斷的創新應用。以下將介紹AIoT技術在IoT產業價值鏈中於各層次的應用特色，以及可為災害防救帶來的創新機會與商機。
感知層：發展具競爭力
我國在精密製造業具有厚實基礎， 製作感知設備（Sensor）能力強，也就是物聯網裡的「物（Things）」，因此我們在發展感知層上十分具有競爭力。
1. 感知設備多樣性：感知器可上至太空衛星，拍攝多光譜影像監測地球;可以是陸地上廣布各項感測元件與無人飛機;亦可以是海洋的水壓／潮位觀測儀器與無人探測潛艇。預期太空衛星技術與機器人成為載具，搭載更多樣性的感測設備，可以延伸監測更多環境資料。
2. 資料儲存標準與共享：感知設備蒐集的訊號不同，包括影像型、序列型⋯等。顯見未來政府與民間皆有巨量IoT感知器布建，若無統一標準，則不容易混搭共享;若無商業模式支持，則後續營運維護也是一大挑戰。政府委請國家高速網路與計算中心建構我國的物聯網基礎建設平台，具有能儲存4D資料的雲端架構，推出「民生公共物聯網計畫」已初步訂定地圖標準OGC Sensor Things API，希望提供公私單位協力達成資料儲存與溝通標準。也歡迎大家一同利用其高速電腦運算發展AI並創造商業合作模式。
3. 感知設備空間廣布：發展高耐候性、低耗功率、低成本的感知器將有助於普及廣布。以災害警戒而言，不需要精度太高的感知設備，反而需要密度更高且資料量更多的監測設備，以獲得監測我們環境的大數據。以地震的防震警戒來說，若未來能廣布IoT地震感知器，居家就可監測體感震度（不同樓層震度不同），企業製程設備亦可自動控制設備而安全關機，並提出正確防災決策與指
示，提供廠房的緊急應變需求。
網路層：打破傳輸限制，以AIoT鑑往知來
網路層包括IoT通訊模組，以及資料儲存與運算的雲端架構。以目前許多環境監測設備來說，大部分重要基礎設施資料仍透過數據機（Modem）上傳至伺服器，亦有Wi-Fi網路甚至架設微波傳輸上傳。
1. 延伸通訊距離擷取即時偏遠／災區資訊：過去網路層技術受限通訊距離，一直是偏遠山區與災區資料傳輸的瓶頸。所幸現在有SigFox、NB-IoT、LoRa⋯等LPWAN（Low-Power Wide Area Network，低功率廣域網路）技術，可滿足遠距離無線通訊需求。但若有高速、及時傳輸需求，則仍需仰賴其他如4G/5G等傳輸技術。成本方面，NB-IoT電信業者利用其既有的基地站台架設閘道與中繼站，仍需要通訊收費;採用LPWAN架構私有通訊閘道，後續通訊免費，但須自行運營維護，且前期建置站台成本較高。
2. 雲端的防災大數據資料特性：多元廣布的環境監測感知設備，已經具備大數據的4V特性，包括：資料量龐「大」（Volume），多樣性的監測數據，考驗高速運算與既有預測模型;災中訊息資料變動「快」（Velocity），即時的視覺化監測數據展示需要客製化處理，並且快速提出具體防災決策方案;多元監測設備來源種類繁「雜」（Variety）;常有異常監測數據出現，如何第一時間對資料真偽存「疑」（Veracity），避免誤判，影響防災決策。
3. 大數據能鑑往知來經驗學習：網路層必須新舊資料兼容。AIoT技術建構的智慧防災仍必須仰賴過去經驗，快速、正確預測下一刻的防災行動。沒有資料則無法建構人工智慧模型，因此過去觀測的歷史數據十分珍貴。後續透過更多即
時累積的數據資料，再進行深度學習與演進，提供最佳的預警時間與疏散避難規劃。
應用服務層：創造產業價值鏈與生態系
物聯網的產業價值鏈必須建構在讓硬體商、軟體商以及既有的應用服務商，三方共同合作提出整合性服務，而產業價值鏈與生態系必須要有商業模式才能獲得到支持與永續經營。
1. 土木營運管理：以一般土木結構物50年使用壽命而論，2030年後台灣將有一半以上關鍵基礎建設老化。目前工程營運維護人力不足與傳承面臨斷層，必須善用過去的監測數據以及營運維護操作資訊，進而發展AIoT防災與安全之營運維護系統。以翡翠水庫為例，已成功導入AIoT概念試驗計畫，將老舊監測設備加上新式物聯網監測設備，採用LoRa通訊模組將即時資訊上網展示，智慧化操作與自動控制可減少營運人力與操作傳承，提升水庫監測與營運安全。目前台灣有許多土木公共工程包括：水庫、捷運、鐵路、隧道、橋梁、電廠、高速公路⋯等皆有AIoT自動安全與防災檢測的需求性。
2. 保險產業：現在金融科技（FinTech）希望結合AIoT技術大量布建感知設備，平常蒐集客戶的環境資訊、建置災害風險模型，一旦有大規模災害發生後馬上可依據客戶所在地之災害強度給予理賠金，此方式即為參數型保險（Parametric Insurance）。目前許多東南亞國家對引進參數型保險設計天災保單十分感興趣，其合約設定一定程度之災害強度即可以理賠（例如：投保標的處的雨量超過300mm以上即可獲得不便險理賠），保戶還可手機下單投保。因省去人員親赴鑑價與確認理賠的過程，成本節省故保險費率亦較低，相對可增加投保意願。藉由IoT累積資料是第一步，透過累積資料精算可得到更好的風險模型，而此IoT資料也可與政府防災體系共享，是公私協力防災很好的商業模式。
3. 智慧交通：台灣每千萬人有1,250人因交通事故死亡，比日本多4.4倍，車輛及道路上的物聯網監測感知器布建有其必要性。AIoT技術可提醒駕駛自身的異常駕駛行為，也可提早發現道路上的異常侵入物⋯等，有效降低交通事故的發生。預期未來更多感知器透過物聯網設備大量累積車輛與道路資訊，經過人工智慧不斷訓練後，可以讓車子會越來越「聰明」，自動駕駛車輛順利上路也就水到渠成了。
4.
智慧水管理：水利署在數位建設中推動打造「民生公共物聯網」，藉AIoT技術營造不缺水、不淹水、喝好水及親近水的優質水環境為目標。透過上游至下游集水區多元的感知器布建，充分掌握水資源現況，藉由操作過程大數據的經驗累積、人工智慧的學習與經驗回饋，發展AIoT技術以調控與盤點上游至自來水公司的水資源使用情形，並以智慧化的洪澇預估模式提供災害應變、農田灌溉水調控等應用。
公私協力 防災AIoT產業化
我們必須誠實面對，任何技術的導入都無法阻止天災來臨，但是我們能積極建構由民眾、企業、政府所組成之公私協力的防／減災觀念。在氣候變遷與近期強震頻率增加的趨勢下，土木工程硬體的耐震強度及防洪水準面臨挑戰，因此需要呼籲政府開放災害潛勢與即時災害資訊的活化利用（例如：災害示警公開資料平台，CAP），發展出智慧防災的解決方案並形成防災產業。以日本正在執行的「超智慧（Society 5.0）」計畫為例，就是希望利用AIoT技術創新發展以及跨領域融合擴展應用，以解決日本面臨的少子老齡化、能源匱乏、環境
破壞、自然災害、安全保障⋯等社會課題的挑戰。
台灣是具備發展成全球最具防災AIoT產業化潛力的國家之一。對內，不但可以ICT產業優勢基礎，整合跨領域產業，強化國家防災實力;更能藉由防災AIoT研發過程之相關技術結合，在產業化過程中獲得關鍵技術與專利，促進產業提昇與創新。對外，可以透過國際外交共同合作，形成區域化AIoT軟硬整合經驗分享，甚至與再保險產險業合作發展天災風險評估模型（此方面可參考新加坡財政局的NatCatDAX計畫經驗），並達成防災AIoT產業輸出與技術移轉，創造
連結全球化產業的機會，並促進防災外交。
（本文作者為興創知能股份有限公司總經理、行政院數位國家•創新經濟發展方案Digi+民間諮詢委員）