IBM不打算跨入物聯網硬體市場， 只專注發展雲端IoT應用平臺Watson IoT， 並計畫結合認知物聯網(Cognitive IoT)技術， 來打造新物聯網商業應用模式。
未來IBM的物聯網戰略，
利用認知運算技術加速擴大物聯網應用版圖
IBM不是最近才開始結合IoT與認知運算技術， 早在去年3月， IBM就開始在自家Bluemix雲端平臺提供的物聯網服務中， 加入了認知運算的能力， 希望讓未來的IoT硬體或設備也能具備有AI功能， 能和用戶有更多的互動交流。 而去年底， IBM改以新命名的Watson IoT平臺來提供相關IoT服務後， 更開始大力推動認知IoT應用。
徐遊表示， Watson IoT平臺推出至今， 已開始應用在各行各業的物聯網IOT應用領域中，
不過徐遊指出， 有別於一些物聯網廠商所推出的IoT平臺， 多是透過管理和分析從物聯網IoT硬體端搜集的資料， 以提供企業改善組織生產效率或產能， 他認為， 未來的物聯網IoT平臺更需具備認知運算的能力， 能讓物聯網IoT硬體變聰明， 不只能與人溝通交流， 甚至可以透過學習來理解使用者的意思。
而要具備有這類的物聯網IoT認知運算的能力， 徐遊表示， 靠的不只是機器學習技術， 甚至更得進一步結合深度學習的能力， 來持續不斷地將搜集而來的大量資料送給後端的雲端系統IoT平臺來訓練學習才行。
徐遊也以最近和一家美國3D列印汽車製造商Local Motors合作打造的自駕迷你巴士Olli當例子。 這輛迷你公車不只是將從車上感測器搜集到的資料資料上傳到Watson IoT平臺， 來做為資料管理和分析服務外， 還另外加入了Watson的認知API， 如語音輸入等， 讓乘客能直接與Olli溝通對話。
IBM今年6月首度在一輛自駕迷你巴士Olli， 展示了他們結合認知運算技術的最新IoT應用實例， 不僅持續將公車上感測器搜集的大量資料上傳Watson IoT平臺進行機器學習訓練外， 還結合了多個Watson的認知API， 能夠讓乘客直接與Olli溝通對話。
例如當詢問Olli要開往哪裡或到站了沒時， 系統後端便會將這些語音指令利用自然語言的方式， 轉換成機器看懂的結構化資料， 再整合其他資料資料， 如地點、天氣等， 加以分析運算後， 來給予乘客合適的建議， “這即是一種結合認知物聯網IoT技術的嶄新應用例子， 也是未來2年的IoT應用趨勢所在”徐遊說。
為了加快推動IBM在認知IoT應用的佈局， IBM去年底也新成立Watson IoT部門， 並以德國慕尼克做為IoT的全球總部， 預計將在今年10月正式對外啟用。
此外， 徐遊表示， 在專注於物聯網IoT平臺外， 未來也將與更多物聯網IoT硬體廠商攜手合作， 讓不同的IoT硬體也能透過使用Watson SDK， 取得各項Watson IoT平臺上的服務， 並提供更多產業IoT物聯網解決方案。