台灣拚AI 善用兩優勢

AI人工智慧等新興產業興起。圖為鴻海機器人Pepper。 圖/聯合報系資料照片 分享 facebook 近來有關人工智慧(AI)的討論相當多,

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,許多科技大老都將AI視為下一波大趨勢,

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,並認為衝擊性甚至超過工業革命。國際大廠更紛紛投入鉅資開發自動駕駛與金融科技,

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,這是目前最被看好的兩大應用領域,

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,也由於AI讓科技業再度引領風騷,

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,在全球創造出比2000年網路泡沫時更大的股市榮景。不過,

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,當大家都憧憬著AI帶來的美好遠景時,

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,創新工場董事長李開復卻澆了台灣一盆冷水。他直言台灣因為法令、創投、產業環境都沒準備好,

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,又不積極推動政策與吸引人才,加上過去從PC、軟體、Internet、社交、大數據到AI,每一波的發展環環相扣,但台灣早在PC後就嚴重落後,因此,「台灣要發展AI,根本沒有機會」!李開復對全球科技趨勢觀察深入,對台灣產業的轉型升級也多所針砭,這個說法雖然聽來令人難堪沮喪,卻是很精確的批判。事實上,以具有革命性的自動駕駛為例,所需的軟硬體、法令建構、大數據等,都需要政府與民間通力合作,加上眾多跨領域專才的投入,當然更免不了高資本的投入,而能做這種大規模投資的,至少也都是市值千億美元的企業,也難怪目前在AI最活躍的企業,都是美國、中國的大型公司。以近來打贏人類圍棋高手的AlphaGo為例,其硬體規格,總計用到1,202個CPU(中央處理器)及176個GPU(圖形處理器),光硬體投資已是天價,更遑論軟體開發要投入更多資金,而圍棋不過是Google投入AI研究中的一項,據了解,Google內部深度學習應用已發展到上萬個,顯示AI行業的競爭障礙不斷在墊高。因此,台灣企業要發展AI,比財力、比規模,恐怕都還有一大段距離。儘管台灣也有台積電、鴻海、聯發科等大型企業,但能夠做的都偏向硬體與零組件,很難觸及系統與服務平台的核心技術,至於在自動駕駛與金融科技,台灣也無優勢的產業環境與發展基礎。此外,AI在各種領域的創新應用,必然挑戰到現行政策與法規,若政府沒有前瞻的規畫,社會大眾又缺乏對創新的認知與包容,創新就難以發生。去年新加坡排除萬難,允許無人駕駛試行,就吸引了麻省理工(MIT)團隊在新加坡測試無人駕駛計程車,也讓新加坡成為亞洲自駕車的創新重鎮。台灣擁有比新加坡更好的科技與人才,在台灣可以找到全世界所有重要大廠的供應鏈,但因為沒有好政策,廠商也只能委曲接代工訂單,對產業健全發展相當不利。不過,即便如此,也不代表台灣在AI的發展上完全沒有機會。事實上,台灣仍然可以找到最適合自己發展的兩個AI應用,一個是製造,一個是醫療。在製造業領域,台商目前掌控全球市占最大的半導體晶圓廠(如台積電)、電子產品製造廠(如鴻海、廣達),此外還有為數眾多的電子零組件、光電、面板,在傳統產業中也有製鞋、成衣、石化等產業,大家都已累積許多生產製造的大數據,提供AI發展的重要基礎。從現實角度來看,在比人口規模的B2C產業,台灣確實難擁優勢,但在製造業的B2B領域,顯然是最能發揮的領域。因此,台灣若聚焦過去累積的科技實力,將AI應用至工業自動化、機器人、智慧製造等領域,必然有事半功倍的效果。至於在醫療部分,台灣健保制度完整,已累積許多醫療大數據,這是發展AI的重要憑據。全球在醫療AI領域,已普遍應用到預防、診斷、藥物管理、生產流程等,對病人症狀的收集與監控,由大數據歸納出的診斷建議,準確率已高於有數十年經驗的醫生,未來可以利用AI,協助醫生進行更精準的判斷。總之,任何產業發展,一定要根植於本身既有的優勢,從核心競爭力出發,在現有基礎去做延伸與升級,如此才能有所取捨,聚焦最強的部分,提高成功機會。今天台灣面對AI產業的策略思考,乃至於其他各種產業都應從這個角度出發。,

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