在上一篇文章中，我們深入探討了影像型態的資料與應用案例，從感測器、物聯網、大數據、雲端人工智慧分析平台到決策系統，這些技術如何串聯起來，創造出影像AIOT的運作骨幹。這些技術讓我們得以快速分析大量影像資料，並做出精準的決策，無論是在人流管理、智慧交通還是安全監控方面，都展現了其強大的應用潛力。   在這一篇文章中，我們將把焦點轉向另一個重要的資料型態：聲音與生理資料。這些資料同樣來自感測器，透過物聯網進行傳輸，然後存儲於雲端，經過大數據分析，最終在雲端人工智慧分析平台上進行處理並做出決策。聲音與生理資料的應用範圍非常廣泛，包括智慧醫療、智慧家庭、個人健康管理等領域。我們將探討這些技術如何串聯起來，形成AIOT的另一條運作骨幹，並展示其在實際生活中的具體應用案例。通過這些技術，我們可以實現更精準的健康監測、更智能的家庭設備管理，甚至是更高效的遠距醫療服務。讓我們一起深入了解這些技術如何改變我們的生活，帶來更多便利和可能性。   一、人工智慧物聯網-聲音與生理資料： 圖1.人工智慧物聯網   接下來，我們將聚焦於聲音與生理資料的應用(如圖1中間)，了解這些資料如何通過感測器、物聯網、雲端儲存和大數據分析，並最終在雲端人工智慧平台上進行處理和決策。   舉例來說，我們每天都會使用手機進行通話，手機內的聲音感應器會偵測到我們的聲音，並將這些聲音資料傳送到互聯網或雲端儲存設備中。這些資料在雲端人工智慧分析平台上進行處理，能夠分析出我們的聲音特徵和語言模式，進而做出相關的決策。   智慧型手錶，如Garmin或Apple…