AI浪潮來襲 台灣應掌握三大趨勢

台灣應掌握AI三大趨勢,才能在這股浪潮中站穩腳步。

曾有一部30多年前的老電影,描述加州理工學院的上課場景:先透過鏡頭從教室外聽到有教授講課的聲音,當鏡頭轉入到教室內,卻發現都沒有學生,但是每個課桌上都放置一台錄音機,鏡頭轉到講台上時也沒有教授,原來教授也是透過錄音方式對學生講課。當時這部電影已經預示現今線上學習,與未來可能透過人工智慧(AI)翻轉學習的方式。

未來科技創新影響無遠弗屆,譬如,未來開車一定比現在更安全,因為車輛會嵌入許多雙「眼睛」與「耳朵」,透過電腦在做大數據分析及及時運算,必定比人開車更安全,也讓人在車內可以做更多其他的事情,達到移動應用新境界。

AI運用大量資料、演算法、以及高速運算能力,加乘智慧系統使其展現更快的學習能力、更準確的預測能力、以及更高的辨識率,將改變既有應用生態產生新應用、新產品、新體驗。

這波趨勢不會再逆轉,與其討論可能會減少多少工作機會,不如轉念,擁抱新趨勢,利用AI幫助我們解決當地的問題及需求,甚至協助產業在全世界經濟的生態系統搶占重要地位。

AI未來發展有三大趨勢值得注意。首先,邊緣運算正興起。在低延遲應用需求擴增、雲端傳輸成本過高及使用者隱私考量等原因下,預估2018年有近四成企業規劃在終端處理資料,2020年有75%資料,幾乎都會在終端來完成處理。由於邊緣運算是在終端感測器或周邊零組件先行運算的特性,台灣基於過往電子零組件及晶片的奠基上,預料邊緣運算應用將是台灣的新機會。

第二趨勢是AI晶片未來五年市場高度成長,預計2020年商機達158億美元,從2017~2020年年均復合增長率為63.5%。未來雲端跟邊緣運算將會相輔相成,因此將有更多產業發展機會,聚焦在邊緣運算,以及中間跟應用領域結合的複合式運算。建議台灣AI領域產品可鎖定AR/VR、無人機、車輛、監控與家用等五大應用,在客製化晶片(ASIC)及現場可程式化邏輯閘陣列(FPGA)進行加值。

第三個趨勢是安全隱私保護愈趨重視。包含隱私、個資法保護,以及假資料跟演算法融合的問題,甚至道德規範問題,讓AI發展遭遇的挑戰,逐漸從技術面轉向社會面,資安議題漸成AI產業所共同面臨的產業趨勢。FaceBook日前爆發因委外造成資安漏洞的爭議,各國陸續成立專責的AI道德規範管理單位,歐盟今年5月已實施「歐盟通用資料保護規則」(GDPR),嚴格規範可能阻礙應用發展。過去台灣產品的資訊安全性與信任度,受到國際市場認同,如Intel、Microsoft、Google、Apple等,AI時代資安與隱私重要性大增,台灣的正面形象將帶來龐大優勢。

過去台灣科技產業藉由半導體及製造業奠定硬體優勢,AI時代下,台灣在產業和市場規模難與其他國家競爭,未來應以「AI X」加成台灣製造業軟硬融合之優勢,並強化服務業為新創應用之需求目標。

發展策略面上,創新AI應用是AI時代發展關鍵,台灣在AI晶片具備獨特優勢,建議政府、法人可輔以資金和相關技術共同開發,例如:工研院推出「人工智慧Aldea平台」,藉媒合產官學界能量來支援產業發展AI應用,加以政府需持續推動整體產業基礎,加強推動數位經濟產業,逐步建構完善生態系,讓台灣成為全球使用者服務生態系的關鍵伙伴。

(本文由工研院產業科技國際策略發展所所長蘇孟宗授權轉載,刊登於經濟日報《發展AI…掌握三大趨勢》

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