宛如燭火般快速燃燒的智慧手機發展之後，智慧穿戴、物聯網與智慧車真能接棒再起？
智慧手機的出現帶動了行動運算的發展，也讓運算的概念從定點帶到行動，然而也因為市場瞬間的需求，產業快速發展，相較於傳統 PC 花了數十年走向成熟，智慧手機在短短數年內就已經發展至與傳統 PC 快要相近的狀況：旗艦產品需求減緩、中低階產品漸成市場主力，以及手機廠把目標市場押寶在新興國家。
智慧手機發展至今會這麼快走入如此的窘境，也是拜產業過於加速的發展所賜，在短短數年內，中高階智慧手機的效能對於多數的使用者開始出現過剩的跡象(當然要扣除一些硬體儲存分配不當、或是預載過多軟體導致系統空間不足的設備)，甚至許多過去由 PC 引領的趨勢，例如高解析度需求、硬體編解碼，都是由手機率先導入。
當然，這也是因為傳統 PC 經過多年的發展早已邁入僵化，由定點使用的為根基的 PC 雖藉由筆電的出現邁入行動運算，然而由於重點放在運算領域，自然也沒有辦法兼具攜帶性與效能的平衡；在智慧手機還未竄紅前，傳統 PC 曾有一波新需求，即是小筆電的出現，然而這也是災難的開始。
小筆電的出現，對一些僅以文書、上網需求的使用者，他們終於獲得一個便宜又具基本功能的設備，滿足了一塊從未被挖掘的市場；然而當時投入小筆電的廠商也不懂得見好就收，一味的推出大量相似度極高的產品，加上後來傳統筆電價格也下滑，最後小筆電成為一場空。
反觀智慧手機為何能成為行動運算的主流？因為其根基仍是手機，意味著這樣的設備原本就有行動網路的設計基礎，且需要滿足手機具攜帶性的要求；由於發展的時間也較晚，智慧手機的架構自然不像發展已久的傳統 PC 被如運算效能、設備設計型態、使用體驗等框架限制住，一但滿足行動網路發展、運算效能充裕、使用體驗理想，很快就發展起來。
然而也因為發展過快，市場不斷藉由加速產品線更新刺激消費，乍看下對於市場生態似乎是好事，不過由於效能的發展成長速度驚人，消費者同時也因為產品更新過快失去不斷換新的吸引力，主流市場的智慧手機需求慢慢減緩下來。
加上智慧手機還牽涉到包括基頻技術等條件，雖然因為 ARM 的授權模式使初期許多手機新興晶片廠商出現，但短短幾年幾家老字號晶片供應商已經淡出市場，而市場也剩下幾家大廠能過獲得採用，使手機在基礎硬體的落差難以差異化，不是大打價格戰，就是設法求機能、設計等附加價值。
所以不少手機品牌就把目標轉移到新興市場，希望由於智慧手機的便利性吸引新興市場的消費者由功能型手機轉移至智慧手機；確實有了智慧手機後，不少新興市場生活的型態會因此改變，但是也因為這個市場是由功能型手機轉移，意味著消費者願意接受的價位也落在功能型手機的售價附近。
也因此，不少廠商除了調整市場策略延長新機產品週期、設法把重點放在附加價值之外，也選擇尋找下一個機會；而一路看過來，目前較被看好的大概就是智慧穿戴、物聯網以及智慧車的領域了，只是這三個領域都難以如智慧手機初期一樣蓬勃發展。
圖片來源：朝日新聞
先說說智慧穿戴的狀況好了，其實智慧穿戴談了那麼久，始終不脫一個問題，也就是"為什麼我需要配戴一個非必需用品"，不同於手機、電腦可視為生產力工具，智慧穿戴設備的功能看似酷炫，卻對使用者是非必要的，例如智慧眼鏡就是很好的例子，雖然乍看下很酷炫，但對一般使用者好像也不是非用不可。
智慧穿戴設備的族群反而偏向有特定需求的使用者，例如科技商務人士也許會需要智慧錶，專業跑者則需要智慧手環、特殊智慧錶做為紀錄運動資訊，或是工程、醫療人員藉由智慧眼鏡與作業內容互動；但反過來說，智慧穿戴設備至今對一般消費者的需求仍遠不及一隻智慧手機。
物聯網方面，這也是談了許久的議題，藉由多種設備聯網產生新型的數據與應用，確實是可用於改變生活，但同時卻也是一種較看不見的基礎設施型的使用行為；支撐此應用的並非裝置本身，而是位於背後的服務，也意味著服務的整合程度，會影響使用者的體驗。
但也因為硬體設備門檻不高，目前私領域應用的物聯網仍處於一團混亂，不同廠商之間都希望藉由自己的平台推廣服務，如 Google 收購 Nest 、 Apple 推廣的 HomeKit ，還有許多由家電品牌、系統整合商自行推出的平台，但在市場未有共識之前，使用者的體驗就還是半套服務，這些都需要時間去改變。
至於智慧車，又是一個複雜的議題，如同智慧手機的基礎是手機，智慧車的基礎也依舊是車一樣，但不同於手機是消費性電子產品，汽車則是攸關人命的產業，以至於進入門檻不易且多由大型汽車集團壟斷，即便如 Google 與蘋果想切入這個領域，也需要下相當大的功課，除非他們打算生產的是人口抑制機...
現在智慧車談的部分可分為兩方面，一方面是車聯網，另一方面則是自動駕駛車；車聯網分為娛樂級以及公領域級，娛樂級就是透過車載平台連網，可收聽網路電台、擴充智慧儀表板機能，還有藉由與手機連接提供 Android Auto 或是蘋果的 CarPlay 皆是將手機連到儀表板之後將部分功能投射到儀表板的應用。
至於車聯網的公領域應用，當然就是複雜的智慧交通與智慧城市應用，這是藉由車對車、車對基礎設施之間的通訊，使車輛能夠獲得多樣的交通資訊，以及車輛管控平台也能因這些資訊疏導車流，使交通更為順暢；但這些應用就需要公家機關單位去制定，難以藉由一家車廠推動整個生態。
自動駕駛車則牽涉到更多複雜的領域，包括車用感知器在各種環境下的精確性、車載學習平台的判斷力等，所以如 Google 是透過建立 Google Maps 、 Street View 等技術基礎作為自動駕駛的判斷數據，德系車廠 AUDI 、 BMW 與 Benz 也可能不想受制於 Google 等圖資廠商，聯合買下前 Nokia Here Map 團隊。
另外還有做為自動駕駛車的學習大腦的機器學習平台，且若要做到自動駕駛，就不能只是具備基本的應對能力，而是需要具有應付突發狀況後的學習能力，也就是說，自動駕駛車的未來是需要越開越聰明的，它必須由先前的駕駛經驗中挑出問題並加以修正；但同時也表示學習平台本身需要具備相當成熟的判斷力之後，才能達到真正的自動駕駛。
說穿了，目前所談的自動駕駛都還相當初步，僅限於良好的實驗環境下或是有較多限制的前提下才能展示自動駕駛技術，且誠如 Google 公布其自動駕駛車所發生的意外皆是外力(馬路三寶)所造成，反而也代表現階段自動駕駛車還無法應付這些突發狀況。
說了這麼多自動駕駛車的狀況，結論還是很簡單，這不是一個任何品牌都能輕鬆涉略的領域，沒有汽車工業的基礎，沒有智慧學習平台的資源是無法跨足的，說起來是一個看似商機龐大，卻也被少數品牌掌握的領域。反觀消費者需求，由於不少國家都在推廣大眾運輸取代個人交通，或許汽車的市場需求也沒有預期來的大。
無論是智慧穿戴、物聯網或是智慧車，這三個領域目前都還未能達到生活必需品的領域，也意味著發展狀況短時間都還無法接棒智慧手機，雖不能說把目標市場放在這三個領域是錯的，但是並不能期待這三個領域的發展會像智慧手機一樣來的普及、蓬勃發展。
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