人工智能平台（包括芯片，模组，软件）就像我们常用的微软 Office 软件, 微软Office 软件是我们在办公室应付各种应用的生财工具, 因此人工智能平台除了被广泛利用在云端大数据的深度学习训练和推断外, 也将出现在各式各样的应用端的边缘设备，
例如高等教育，发展工具，互联网，自驾车，金融，政府，生命科学领域。
无人驾驶/电动/联网车：虽然全球汽车半导体产业，目前由传统的整合元件制造商（IDM）掌控，但未来很难说，主要是因为先进辅助或自动驾驶系统兴起，人工智能，摄像，传感，雷达芯片公司的出现。像英伟达图形处理器，谷歌张量处理器 (Tensor Processing Unit)，英特尔／Altera/Mobileye 的 CPU/FPGA/AI解决方案，地平线 L3/L4 自动驾驶 (Matrix 1.0 平台，征程 2.0 芯片), 高通，联发科，华为／海思的 5G 无线通信平台及毫米波雷达，索尼，豪威的传感器，博通及瑞昱的以太网络芯片。尤其是自动驾驶对雷达，摄像头，传感器及芯片的 3 倍增幅; 千倍的 3D 视频数据的上传及云端的存储, 学习, 推理；因无人驾驶车设备及云端建制成本高昂 (US$150,000／Waymo 车), 额外成本必须由广大消费者共同分摊费用较有利，乘坐共享, 公交服务业, 产品运送的后勤支援业无人驾驶应会领先乘用车市场，而 Waymo/谷歌将带动出租车／公交车自动驾驶市场，领先英伟达的自驾乘用车市场最新公布的资料显示 Waymo 于去年测试的 120 万英里中，每 1000 英里发生解除自驾系统状况频率是 0.09次，运低于前年的 0.179 次，及通用 Cruise 的 0.19 次，苹果的 872 次，及 Uber 的 2860 次；自动泊车、车道偏离检测、无人驾驶的带宽需求，及车内电线费用和重量的不断增加。为了让增加数倍的电子控制单元 (ECU)能彼此间快速地沟通, 数倍的以太网路节点和转换器芯片需求便随之而来。
无人商店及安防智能监控：除了自动驾车联网外, 最近风起云涌的无人商店和智能监控, 不也是利用大量监控摄像头, 配合三维人脸辨识系统, 二维码/近场通讯来收集大数据资料,再透过 WiFi/xDSL/光纤传输, 将资料送到云端人工智能储存与处理来达到无需柜台人员的无人商店和能随时辨识的视频智能监控, 而政府机关可透过此系统来调查人口移动来重新设计城市智能公共交通系统, 协寻通缉犯, 恐怖分子,失踪人口, 及在展场, 车站, 机场, 学校, 大型活动场地的安全监护;
智能医疗：智能医疗系统可利用三维脸部个人辨识来挂号, 减少排队时间, 让看诊更顺畅。医院可收集资料并整合个人在不同医疗院所的所有医疗纪录; 医生可利用人工智能数据平台辅助做更精准的医疗判断, 减少重复用药的浪费和对病人的副作用, 医院可利用此大数据资料做更深入的医学研究, 数家政府医院应先抛砖引玉, 带头做整合。
智能亿物联网：1. 空污，水污染化学感测物联网：政府是否应利用强制安装并定期检验各式气体/液体的物联网化学感测器在每部汽、机车和工厂排污管道上,再透过大量的低耗能无线通讯将资料上传到云端储存和处理, 并透过人工智能来监测空污,水污来收取空污或水污税; 2. 身份识别证明联网：大型互联网企业像谷歌 (Googl US), 百度(Baidu US), 腾讯 (00700.HK) ,或海康威视 (002415.SZ) 为何不能发展三维脸部个人辨识智能系统来整合所有的线上线下购物, 启动驾驶, 银行转帐/汇款/提款, 进入手机/电脑/应用App, 和政府机关办事所需要的身份证明。您可否想过你现在要纪录多少密码, 多少使用者名称, 身上带着多少付款软体, 银行卡，信用卡, 钞票, 居民身分证, 交通卡，驾照, 护照, 居民健康卡, 电梯卡, 加油卡, 金融社保卡, 大卖场会员证, 和各式通行卡； 3. 同步翻译连网：目前先进智能芯片/软体的语音辨识速度太慢和不够精准的理解与翻译, 应是语言同步翻译机仍未大卖的主因, 但透过更高速的智能芯片, 无线通讯芯片和更庞大的语音数据库来训练云和端的人工智能的推理反应, 相信未来国际多种语言的零障碍沟通指日可待； 4. 人工智能教师和消费机器人： 当把强大的人工智能导入到人工智能教师和消费机器人联网物中, 透过不断的反覆学习, 这不但可提升学生的教育水平和兴趣,未来都能解决老人及残障人士的健康照顾,清洁, 饮食,娱乐,保全等需求,减少后代的负担及外佣虐老事件,也明显能提升老人和残障人士的寿命和生活品质。
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