今年稍早，在Jeopardy游戏中战胜人类冠军的IBM Watson超级电脑获得了广泛关注。苹果iPhone 4S的Siri能用接近自然的英文来回答使用者问题，在一部任何人都能够买得起的手机中，已经搭载了如此惊人的智能系统。

今天，所谓的“智能系统”(smart system)，能够直观地处理自动化任务、整合数据中心的分析数据和嵌入式电脑，为企业和消费者创造价值。

我们赋予这些电脑人类的名字──Watson、Siri──告诉我们自己，他们“有多们像我们”。今天的智能系统已经能够直观地处理迄今仍无法实现即时自动化的任务。透过汇聚来自全球数十亿的资讯串流，这些智能系统提供的分析科学能力，可以创造甚至超越其系统本身的价值。

虽然这些系统得到广大赞誉，不过，在几乎所有的电子产业──汽车、工业、通讯、电脑、交通、能源、医疗和个人保健──等领域中，或多或少都已经开始运用智能系统了。事实上，根据美国总统的科学和技术顾问委员会表示，‘网络实体系统’(cyber-physical systems)最终将串连全球50%左右的电子产品。

美国国家标准与技术策员会(NIST)最近因而针对互操作性定义了一个介面，可作为智能系统之间的性能比较指标及标准化。现阶段所做的努力，是协助美国企业自主开发设计智能系统，但这些设计会在海外进行低成本生产。

这个赌注非常巨大。市调公司IDC近日指出，每年的智能系统销售量近20亿部，市场规模达1兆美元，IDC预测到2015年该市场将成长一倍到40亿部，规模达2兆美元。

而据IDC的分析，最具价值的智能系统，是能针对即时资讯串流进行分析的服务。

“数据是全新型态的货币，”IDC半导体研究副总裁Mario Morales说。“像IBM、惠普(HP)、英特尔(Intel)、微软(Microsoft)、德州仪器(TI)、飞思卡尔(Freescale)和甲骨文(Oracle)等公司，都早已明白数据的价值，而且致力于开发能进行数据分析以获得最大价值的基础设备。”

“过去三年来，我们不仅看到电脑在转型，网络也是，甚至包括使用者与智能设备互动的方式也在转变。企业尚未找出这些数据可以怎样转换成利润，但其中确实蕴藏着巨大的机会，促使有远见企业投资在分析软体和服务领域，以便与其智能硬件结合。

10多年来，IDC一直将相关设备定义在嵌入式电脑领域，最近才开始将‘智能系统’定义为嵌入式领域的继任者。IDC并不是唯一一家声称智能系统是未来大势的市场研究公司。另一家位于纽约的Applied Business Intelligence Inc.,最近也启动了一项名为‘智能城市电网’的研究服务。

IBM引领智能系统发展

IBM或许是对当前的智能系统有着最深刻理解的公司。在全球各地，已经有数十个该公司称之为‘智能行星’(smart planet)的系统用于解决各式各样的基础设施问题，如位于瑞典斯德哥尔摩的智能运输系统；马耳他的国家级智能电网(也是全球第一个)；以及设置在纽约大都会博物馆，用于保护艺术品的无线传感网络等。

“智能系统每天所产生的数据比美国所有图书馆的数据加起来还要多出8倍──而其中有85%都是非结构化的，”IBM院士暨技术长及系统部门技术策略副总裁Jai Menon说。“目前的商业情报仍难以对所有非结构化数据进行分析并进一步获取价值，而Watson则是一个很好的例子，因为它能快速回答有关非结构化数据的问题。”

传统的IT分析都执行结构化数据，透过数据库整理所有数据，可以轻易地进行搜索、排序，并使用知名的数学公式进行分析。但Watson证实凌乱的、非结构化的数据，也能借着巧妙制作分析优势，在最佳化的系统架构上轻易地进行搜索。

“针对金融市场的分析──如商品价格预测──是透过已知周期性模式进行的。然而，要预测基础设计的失效风险，如水管究竟有多长，而最后这就是我们所说的非结构化问题，”IBM研究中心工程师暨商业分析总监Arun Hampapur说。

IBM最近运用智能系统解决非结构性问题的例子，主要是利用Watson为医疗保健、银行和金融、零售、法律和政府监控等领域建立自动化顾问。“我们每天都接到各行各业领导人的电话，他们都希望Watson能展开更多新应用，举例来说，如何能更快速、更方便地订机票等，”Hampapur说。

另一个例子，全美最大型的保健服务供应商WellPoint公司最近宣布，将采用Watson所衍生的智能系统，透过从数百万的医疗记录、期刊文献和最新医学研究结果中，获取和患者症状匹配的数据来简化并加速医疗诊断。

Watson是以IBM所建构的技术为基础，这些技术是为了解决智能城市开发专案中非结构化问题所开发的。IBM的探索行动是从运用其传统资中心分析的长处开始，而后不断朝智能系统的方向进行开发。这家公司不断朝着可运用嵌入式处理器本身进行分析的边缘连接网络方向努力。Menon指出，芝加哥警察“在边缘网络使用了智能分析，能自动将安防摄像头转向木仓响的方向，因此当接到911报案电话时，他们已经能够获得木仓枝口径读数和摄像头所转向的方位等资讯了。”

过去几年内，IBM已经花费超过150亿美元，用于收购具备专业分析知识的公司，该公司希望为可融合来自多个感测输入的智能系统，开发新一代的感知电脑(cognitive-computer)芯片。

英特尔：先做好本地处理

英特尔正透过增加本地分析能力来推动智能系统业务，随着嵌入式系统的自然演进，该公司也更加专注在软件领域，让OEM能在Intel X86及Atom处理器上执行分析，而不是直接将原始数据串流送到云端上。

“随着传感器日益普及，嵌入式系统已经开始创造大量资讯，这些资讯都会汇流到云端，”英特尔副总裁暨嵌入式通讯集团总经理Ton Steenman说。“我们认为一切都要送到云端上的想法并不合理，事实上，我们建议，应该在嵌入式处理器上执行需要即时分析的任何问题。”

英特尔去年收购了CognoVision Solutions Inc.的不记名视频分析(anonymous video analytics, AVA)的技术，该技术可执行在x86处理器上，英特尔将让技术重新命名为Intel Audience Impression Metrics Suite (AIM)。AIM可执行在本地数字看板系统上，并依照观众类型来更换播放的广告内容。

“过去，数字看板和配备低端处理器的媒体播放器没什么两样，”Steenman说。“但现在数字看板已经添加了相机，可在本地进行智能分析来识别观众的性别和年龄，然后配合观众来更改播放的广告。

英特尔还收购了McAfee和嵌入式操作系统供应商Wind River。这些收购而来的解决方案都与英特尔的远端程管理工具搭配，将PC类的安全策略扩展到智能嵌入式系统中。

惠普：人人有机会

在此同时，惠普也正在转变其业务模式，希望能运用无线传感器网络提供智能系统，让惠普的云端服务器能与多种不同的即时资讯串流通讯，以执行各种数据分析工作，预测从公共电力中断到个人心脏病发作等一切事物。

“我们并未试着模仿IBM，但我们发现，我们与他们面临着相同的机会，很明显，对一个完整的系统而言，数据分析的价值愈来愈高，”HP资深院士Stanley Williams说。“我们大量投资在数据分析上，因为这能将0与1转变为意义的东西，它能创造并提供知识和意识，让人们能够迅速对任何情况做出反应，以预防不良后果。”

在建立第一代智能系统时，惠普仅侧重在能源和保健领域，这家公司从头开始建构系统，包括了传感器芯片到执行在云端的分析软件。

“智能系统代表了极为庞大的发展过程，它涉及了信息技术的各个领域，但我们决定，仅运用我们首个垂直整合的平台进入两个领域，”Williams说。“我们希望至少进入两个应用领域，如此我们就能比较和对照不同的应用，以了解何者是共通的，何者又是需要差异化的。而后，一旦我们在这两个领域建立了基础，我们便可以再转向其他的垂直细分市场。”

惠普是透过与壳牌石油(Shell Oil)这类客户合作而首次将其原型扩展至大规模应用，壳牌石油已经与HP签署了无线传感器网络合约，可运用该技术进行智能地震成像。在HP服务器上执行的分析工作，会将来自于数千个HP地震传感器的数据串流转化为实际可用的情报数据，告诉这些公司哪里可以进行石油开采。

微软：将所有的智能特性整合起来

微软公司也藉由扩展其智能系统的软件相容性，来扩展嵌入式业务，目前其Windows已经能执行在ARM、MIPS和x86嵌入式处理器到更高端的Xeon服务器上。截至目前，该公司称Windows平台已有超过300万个嵌入式系统，并希望运用此一成果进入智能系统。

“我们的策略优势，是将Windows环境从嵌入式智能系统再升级，用户目前透过我们的系统收集数据，传回云端Windows服务器，”微软Windows Embedded行销部资深总监Barb Edson 表示。

举例来说，微软现在有一家大型企业客户，在装载食物的货箱内设置了传感器，来感测果实的成熟情况，因此当货抵达码头时，不同熟成度的水果便可以分开运送到正确的目的地，可能被送到一个必须要人工熟成的仓库，或是将已成熟的水果直接送到生产厂，从而节省了人工检查步骤。

“在所有这些智能嵌入式系统中，情报是最重要的关键，”Edson说。“我们相信，一切都会被连接到网络，最终演变成智能系统。”