雲端、大數據、機器人、自駕車和人工智慧（AI），這些科技圈的當紅炸子雞看似各自獨立，以暢銷書《長尾理論》聞名的 Chris Anderson 卻認為這些科技彼此的交集才是未來的趨勢所在，並在 2018 數位創新論壇分享他的想法。
機器人和雲端以及 AI 的結合，可以藉由 AI 的不斷更新讓機器人持續升級。相對的機器人或無人載具也將資訊不斷傳回雲端，訓練 AI 變得更好，創造雙向的資訊流動。Anderson 以地圖作為例子，透過這樣的即時資訊整合，就能讓地圖即時更新。每一台車的感測器和鏡頭都能上傳路況，讓用路人能透過即時地圖了解路上是否有車禍或其他突發狀況。但這個願景現在還很難實現，要讓機器人隨時隨地的連上雲端還沒這麼容易，網路頻寬和技術還有需要克服的問題，不過 Anderson 認為結合雲端的機器人才是機器人的未來面貌。未來 5G 網路的進步，將能有機會讓這種雙向資訊的即時傳遞實現。
Chris Anderson 將機器人和雲端以及 AI 的結合分成三種情境，即時運算、近即時運算和非即時運算。即時運算由機器人或無人載具上所安裝的低功耗晶片直接進行，利用預載的模組快速運作，即時的感測並反應。近即時運算則在需要預測和規劃的實用使用，依靠邊緣節點來進行運算。非即時運算則將資料上傳到雲端，用來訓練 AI。
Anderson 不只是看好這樣的趨勢，更實際投入自駕車的行列。他所推動的 DIY Robocars 自駕車價格只需要 200 到 500 美元，雖然性能完全比不上特斯拉等市面上的自駕車，但他認為這才是普及的好方法。降低自駕車的門檻讓每個人都能有一台自駕車可以實驗，不需要用到高檔的自駕車就能測試不同的使用情境，甚至讓 DIY Robocars 去參加賽車當作測試。有了大量的測試資料就可以更快速的訓練 AI 模型，讓 AI 能夠進一步強化。即便這種自駕車無法發展為載客的工具，但也能完成巡邏和送貨等各種用途。
（首圖來源：數位時代）
