物聯網、人工智慧時代來臨，
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，背後推手是龐大的即時資料，
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，根據ＩＤＣ估計，
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，光是去年全球所產生、收集和複製的資料總量高達十六點一ＺＢ（十億兆位元組），
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，且繼續呈十倍速成長，
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，預估到二○二五年資料量將暴增至一六三ＺＢ，其中有百分之廿資料來自物聯網。惟這些許多資料需配合即時判斷，一旦出錯，可能造成嚴重後果。我平常除了待在希捷（Seagate）美國加州的辦公室，也經常往返不同城市，拜特斯拉（Tesla）的自動駕駛功能之賜，與其說是「開車」，我現在其實比較常「搭車」。做為車聯網的一員，我的特斯拉每天都透過即時資料不斷學習。舉例來說，若我在高速行駛時行經一個坑洞而踩下煞車，汽車系統便會記錄資料並上傳雲端。當有更多車輛在相同ＧＰＳ地點記錄類似資訊，特斯拉會不斷學習，之後行經同一位置時會自動減速。這就是物聯網結合人工智慧所產生的效益，背後推手就是即時資料。大數據資料是物聯網的命脈，帶給新一代物聯網智慧裝置生命力，對生活的影響已經無所不在。台灣也沒有在這波物聯網浪潮中缺席，例如台灣警方四年來不斷整合全台十九個縣市、超過七萬支監視器，以人臉辨識技術，十秒內便能跨區查出當事人的資訊。以多數監視系統具百萬畫素等級來看，光是單支監視器廿四小時錄影，就需要至少十三點六ＧＢ的儲存容量。如果以七萬支監視器全年運作計算，等於需要至少卅四萬顆一ＴＢ容量的硬碟。物聯網雖然帶來許多方便，但相關應用一旦發生錯誤，可能導致嚴重傷害或破壞。這些海量數據的背後，需仰賴龐大、有效率且安全的資料儲存裝置。尤其物聯網所產生的很多資料，是必須即時判斷的「超關鍵資料」，這些資料正在急遽攀升中，未來我們必須能夠區分資料類型，否則將面臨潛在的嚴重後果。（本文由Tim Bucher口述，記者曾仁凱整理），