產業追蹤／AI產業化 三關鍵搶先機
2021-07-18 00:36 經濟日報 / 陳右怡
人工智慧（AI）進展神速，除帶來的生活、工作與社交等變革，更融合大數據、物聯網、雲端等不斷進化，形成從晶片、關鍵零組件、系統、軟體、終端、應用等技術價值鏈或生態系，AI更已成為企業及國家競爭力指標。根據PwC預估，2030年AI將創造全球市場營收達15.7兆美元，促使全球GDP成長達14%。而從2021年到2030年的10年間， AI也正進入市場應用擴增期，將成為全球智慧化的主流，快速達到AI普及化。
近五年各行各業導入AI來進行創新轉型，促使「產業AI化」。意即針對企業個別痛點與需求，並發展出各種不同的AI解決方案，遍及交通運輸、傳統金屬加工業、零售業、製造業、餐飲服務業、電商平台等，各自有不同AI化需求，陸續累積愈來愈多的「產業AI化」經驗。再加上AI應用需求多元，也加速AI技術進化，落實軟硬體多元創新應用，並促使各種新創應運而生，開拓出具備市場規模化潛力的AI科技服務模式。
例如運用科技平台、研發測試、科技顧問、系統整合或軟體開發等，解決產業共通性問題，發展「AI即服務（AI-as-a-Service , AIaaS）」，這就是AI創造出來的新興科技服務產業。可以預見的是，未來十年AI將逐漸從一個新興產業發展成為成熟產業，換句話說，人類正在進入一個「AI產業化」時代。AI正整合各種不同技術持續進化並創造新的商業模式，成為全球最熱門的跨技術創新應用技術解決方式，活絡AI落地應用與新創商機。
AI應用愈多元化，就會讓AI變更聰明，AI技術發展終極目標就是仿人，也就是AI能做到像人類一樣的思考與動作。一方面是AI能學習人類知識與經驗，並模仿人類動作，進而能取代或協助人類的重複性作業、具高危險或長期危害身心健康等工作或任務，讓人類能轉做更有價值的工作，以追求更好的生活品質；另一方面，AI也能夠遵守人類社會中的道德倫理規範，發展出「以人為本」的AI，以追求人類福祉為目標。
目前全球產學研界都在思考如何發展「以人為本」的AI。在開發或應用AI技術之初，就需要先有「以人為本」的精神設計AI模型、進行AI訓練與學習。另外，若要發展具有決策能力的AI，以完成各種自動化任務，也需要在AI系統與商業模式的設計中放入人本因素，讓人類可隨時調整AI關鍵決定與行動。各種AI資訊爆炸下，AI知識也將快速成為普及化的常識，民眾必須了解並快速掌握AI趨勢脈動，更需要同步注入人文社會關懷與同理心，藉此創造AI時代新思維與新型態工作方式，並孕育出AI新人才。
在AI浪潮中，台灣要穩占先機，必須有AI三大發展關鍵因素：數據、演算法、演算力。國際普遍看好台灣AI硬體優勢與人才CP值高，因此可從AI跨軟硬體的多元創新概念，來進行超前部署，可朝幾個方向發展，包括：發展「自動化AI」，將AI結合IoT應用於智慧製造、自駕車或無人機等，達到全面自動化，這也是台灣產業最擅長的一塊。還有「分散式AI」，達成即時、可靠、穩定又安全的AI運算處理與分析技術，能在邊緣端就完成所有任務，滿足企業需求如提高效率、分散風險等，特別應用於醫療生技、VR/XR、穿戴裝置等領域。接著是「可解釋AI/可信任AI」，即優化AI數據，使AI演算法、系統與商業模式皆具可解釋性、可追溯性及安全性。
另外，透過AI協助企業轉型、強化產業韌性為切入點，以分散式、超自動化及具安全隱私的產品與服務搶攻AI市場，如提供優質、具洞見及能共享的「數據服務」，或是低成本、高通用性及能自動感測的「邊緣終端」；也可規劃超自動化、可解釋性及邊緣學習的「算法服務」，或發展低功耗、高效能及高擴展性的「演算力」，都是臺灣在AI產業發展中可發揮的強項。
不過，台灣發展AI也有三缺：缺數據、缺跨國共創平台、缺人才；台灣應培養更多AI跨域人才、孕育AI科技服務業，並在台灣建立可串聯全球數據資源與AI研究人才之運作機制或跨國共創平台，吸引國內外企業商機或專業人士，讓AI跨技術創新能一邊促進中小企業韌性，一邊與國際AI需求與資源接軌，將AI變成台灣產業技術創新之活水泉源。
資料來源：https://udn.com/news/story/7241/5608761?fbclid=IwAR1D07BcWejpvWqmOIVm7MHhMZdbqhgd64mS4uBK5Eh_BmI962sag7upTnU
新興科技 設計 自動化 在 [心得] 何宗易新興科技設計自動化- 看板NTHU_Course 的推薦與評價
課名：新興科技設計自動化
科號：CS 513100
老師：何宗易
課本：無
課別：資工系選修
學分：3
涼度：★★★★☆(滿分五分，空心代表半分!請自行增減!)
甜度：★★★★★（未提供成績分佈，故為本人主觀評價）
建議先修課程：
課程內容\簡介：
這門課是研究所的課，第一節課老師就會勸退很多大學部學生。
上課主要是針對新興科技的設計自動化（design automation）進行討論，
一開始是介紹老師他們正在做的microfluidic biochips，
之後有超導體、自駕車、AI security等。
上課方式：
一般來說是先介紹一個新興科技，然後會由老師或是外國、業界的學者進行介紹，
最後老師會選幾篇相關論文，分組（2人一組）上台報告。報告不只是單純講述內容，
還要針對那篇論文提出他裡面的問題或是有沒有更好的方法。
上課和報告相當重視討論，尤其是在報告的時候，老師會一直提出問題。
期末project是由上課大家報告的論文裡面找出自己想改良的地方，
老師會約見每一組來討論各組題目，之後上課時各組上台簡短報告內容，
最後交一篇論文。
給分：
由老師心中一把尺給分
考試作業型態：
上課報告1次
期末project報告一次
期末project論文，一頁兩行，寫兩頁
論文不用寫很多，不過如果寫太爛，老師恐嚇會把你找回去辦公室談
老師的喜好、個性：
第一節課就講明了跟他在大學部的課不一樣，這門課主要是要訓練大家提出、
解決問題，而且還要寫論文。
非常認真跟同學討論，找了很多演講者，有些甚至是該領域的優秀學者。
常常出國，但必要時還是會Skype上課。
給加簽嗎?
不會滿，還會勸退大學部
補充:
總成績/班上排名：
成績:A+
成績分布：不公開
↓每組人數
A+ % ( )
A % ( )
A- % ( )
B+ % ( )
B % ( )
B- % ( )
C+ % ( )
C % ( )
C- % ( )
D以下 % ( )
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