在前文中，我們談到：智慧化應用的真正地基不是演算法，而是高品質、低成本、可快速普及的數據基礎設施。然而，還有一個更深層的問題必須被正視：數據的真實性與可信度，究竟由誰來保證？
1. 數據的「真假」比「多寡」更重要
在智慧化應用的早期階段，人們總是強調「大數據」，似乎數據量越大，AI 就越聰明。但現實證明：- 失真的數據 → AI 會得出錯誤結論。
- 不完整的數據 → 模型無法準確預測。
- 延遲過久的數據 → 失去即時決策價值。
因此，真正的挑戰不是「是否擁有海量數據」，而是「能否確保數據的真實性與可靠性」。
2. 傳統控制協議的侷限
傳統協議（如 Modbus、CAN、BACnet 等）誕生於自動控制時代，其重點在於「指令是否能正確下達」，而不是「數據是否真實可靠」。
結果是：
- 很多數據只反映「設備當下回報的狀態」，而非完整的運行記錄。
- 經過中間轉換或人工抄錄，數據的可追溯性被削弱。
- 在多層級系統整合後，很難分辨數據究竟來自哪個源頭，真實性受到挑戰。
3. 誰來負責數據的真實性？
這是智慧化落地的核心問題之一。目前市場上有幾種可能的角色：
- 設備製造商：確保感測器輸出的數據正確，但無法保證整個鏈條不被篡改。
- 系統整合商：負責數據流的彙整與轉換，但往往缺乏獨立驗證機制。
- 平台運營商：可以設計數據治理框架，但需要標準化的底層支撐。
- 第三方驗證機構：在金融、醫療、能源等關鍵領域，可能需要「數據公證人」角色來確保真實性。
換言之，這是一條 數據供應鏈，需要明確分工與治理規範，而不能只靠單一角色承擔。
4. 建設性的出路：數據治理框架
未來要真正解決數據真實性問題，至少需要以下三個方向：
1.可追溯性（Traceability）
- 每筆數據都必須能追溯來源，包括感測器 ID、時間戳、原始格式。
- 避免經過過度加工後，失去驗證依據。
2.不可篡改性（Integrity）
- 引入區塊鏈或零信任架構，讓數據在傳輸與存儲過程中不可隨意修改。
3.跨域治理（Governance）
- 建立行業標準，明確規範「誰對數據品質負責」。
在能源、交通、醫療等高風險領域，可能需要跨機構的數據認證與審計機制。
5. 結語：AI 需要可信的地基
AI 的價值不在於它能模擬多少場景，而在於它能否基於真實世界數據做出可靠決策。
如果數據缺乏真實性，那麼再多的 AI 應用都會淪為幻影。
因此，數據治理 應該與 數據基礎設施 並列，成為智慧化落地的兩大支柱。
