社論–台灣在AI產業的布局與機會

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日前在經濟部舉辦的台灣全球招商論壇中,國際知名企業的決策主管特別建議,政府要擴大對人工智慧(AI)的投資,搶先爭取躋身AI產業先鋒,並藉此建立完整的尖端供應鏈,迎接科技新世代的商機。
據IBM公司預估,發展快速的AI產業到二○二二年時的市場規模,將可達到三點九兆美元,商機十分龐大;儘管全球CEO(企業執行長)期待AI可以幫助並促進企業轉型,但據調查,其實有八成的企業還沒有展開AI的相關投資;從這個角度來看,台灣發展AI的腳步雖然有點晚,但目前的機會還是很好,只是動作要快、現在就該開始。
AI產業關鍵的核心是「資料」,資料量夠大才得以透過大數據及演算法,建構出智慧模式。AI有四大浪潮:
第一波是網路AI,大量資料來自網路,媒介包括新聞、社群、影音及電商等;第二波是商用AI,以企業資料及網路資料為主體,來源有金融、保險、醫療和零售;第三波是感知AI,除了前述媒介之外,還增加了感測器資料,來源是商場、家庭、工廠和城市;第四波是目前正夯的自主AI,這個階段增加了自主資料,來源是自駕車、機器人、無人機等。
台灣在第一波浪潮中,運用AI進行了精準行銷,第二波則活絡了金融信貸服務、提升效能並降低風險;第三波的無人商店剛剛才開始。
至於從第三波進展到第四波,考量到運算量,已龐大到寬頻可能難以負荷,因此從雲端的中央運算,發展到邊緣運算。
簡單的說,就是自駕車、無人機等智慧裝置所收集到的資訊,不必再像過往一般要通通上雲端統一處理後,再從雲端下指令,因為這個流程既占用太多頻寬且速度也太慢,而有邊緣運算出現,如自駕車在運行過程中捕捉到資料,在該智慧裝置上就可自行運算,然後給出行動指令,在路上看到一隻貓,可以立即停下來或是轉彎避開,不用把資料上傳到雲端後再運算,節省時間及頻寬需求。
高效能、低耗能與低成本的「邊緣運算」技術具有很大的發展潛力,而台灣在邊緣運算這個領域已經形成產業鏈,從3D視覺演算法、語音辨識演算法、神經演算法到相對應的3D視覺感測器、語音感測器和語音晶片和神經感測器,以及無人機、無人載具等,都已有企業投入,且進展不錯。 完整且具競爭力的供應鏈是台灣發展AI產業的重要利基;國際AI及資訊科技所需要的相關設備,台灣可以透過OEM或是ODM的方式,供應九成以上國際AI及資訊科技所需要的相關設備。除了上述硬體方面的優勢條件外,在軟體部分,台灣教育體系培養出大量優秀的AI人才,開放而完整的資料,如健保、電子發票、高速公路ETC、房地產的實價登錄等,及開放而多元的社會環境與政策等,都有助於台灣發展AI產業。
微軟公司就看好台灣發展AI產業的機會,因此在台灣成立AI研發中心;亞馬遜也增加了對台灣AI的投資。被稱為是「第四波工業革命」的AI產業已成為全球最新的產業戰場,台灣要加大發展AI動作的力度和速度,爭取新一波的發展契機。

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