台湾科技产业过去藉由半导体及制造业奠定硬体基础，在人工智能（AI）时代下，台湾光靠市场规模难以与其他国家竞争，创新应用是AI时代的发展关键。台湾在AI晶片具备独特优势，伴随着边缘运算（Edge Computing）正在兴起，短期可集中发展边缘运算+AI晶片，搭配台湾软体与硬体系统业者，形成完整供应链关系；长期则可观察类脑神经晶片的发展动态，适时寻找切入的机会！

全台四大AI创新研究中心成形

为加速台湾人工智能人才培育与技术发展、吸引尖端技术优质人才，科技部以五年为期，推动AI创新研究中心专案，第一期计画自2018年1月开始执行，分别在台湾大学成立「人工智能技术暨全幅健康照护联合研究中心」、台湾地区清华大学「人工智能制造系统研究中心」、台湾地区交通大学「人工智能普适研究中心」与台湾地区成功大学「AI生技医疗创新研究中心」，研究主题包括AI 核心技术、智慧制造、智慧服务及生技医療，开发AI核心关键技术及深耕智慧应用領域，并建置相关大數据资料库，今年已迈入第二年，并新增「AI人社计画」，探讨AI与人文社会的交互影响。

表一、科技部 107 年补助人工智能创新研究中心专案计画

资料来源：科技部

日前「台湾地区」科技部工程科技推展中心与数位经济前瞻技术研发与应用专案计画办公室共同主办「AI人工智能创新与应用研讨会」，安排跨界讨论产业AI化的机会与挑战。台湾大学人工智能中心主任陈信希指出，2018年1月1日在台大设立的AI创新研究中心，全名为「人工智能技术暨全幅健康照护联合研究中心」（简称「台湾大学人工智能中心」），包括智慧技术和生技医疗两个主题，总共涵盖12大研究领域，分属「人工智能技术」及「全幅健康照护」两个子中心，目标除了要打造国际级的研究中心，还要扮演产业界的桥梁、培育AI人才。今年以来，科技部补助全台四大AI创新研究中心共80项计画，其中有21项智慧技术计画及12项生技医疗计画隶属台湾大学人工智能中心，占比超过全部计画的四成（41.25％），但其中只有三分之一属于台大，其他计画主持人来自清大、交大、中央研究院、台师大与元智大学等单位。

图一、台湾大学人工智能中心主任陈信希分享台大AI中心的定位与功能。

吴碧娥／摄影

陈信希表示，因为智慧技术的产生，为人类带来很多意想不到的问题，台湾大学人工智能中心最大宗的计画领域为机器学习与深度学习（43％），处理海量多媒体资料、资料安全、资料隐私与标记资料不足等问题，其他重要主题包括资料探勘与巨量资料分析、人工智能知觉、自然语音语言处理、人工智能与法律人文等议题。

图二、台湾大学人工智能中心12大研究领域

图片来源：台湾大学人工智能中心

AI发展三大重点趋势

根据台湾工研院发布的《亚洲十国2030前瞻科技调查》，未来十年亚洲最看重的Top 10技术发展项目，首选是人工智能技术╱机械学习技术，将是台湾未来发展的重要关键。工研院产业科技国际策略发展所所长苏孟宗指出，AI未来发展有三大趋势值得注意，首先是边缘运算正在兴起。全球AI运算发展重点从云端转往边缘，边缘运算将解决频宽有限、通讯延迟、资料隐私和网路覆盖的四大问题。2018年已有近四成企业规划在终端处理资料，2020年则有高达75%资料都会在终端完成处理。由于边缘运算是在终端感测器或周边零组件先行运算的特性，台湾产业链具备电子零组件及晶片优势，预料边缘运算加上AI晶片将是台湾下一波新机会。

第二趋势是AI晶片未来五年市场将高度成长，2017~2020年年均复合增长率为63.5%，预计2020年商机将达到158亿美元。从AI晶片市场的国际布局观察，台湾短期机会在专用晶片，长期仍须开发新兴架构晶片。建议台湾AI晶片产业可快速使用国际大型云端平台厂商（如Google、Amazon或Microsoft）提供的AI服务，云端平台厂商目前已将部分云端工作下放至边缘端或装置端，边缘端晶片效能提升加上耗电降低，将可大幅减少大系统的建置成本。

第三个趋势是隐私与资安的法制化，意味着宽松的AI资料规范时代即将结束。由于FaceBook先曾爆发因委外造成资安漏洞的争议，各国陆续成立专责的AI道德规范管理单位，欧盟在2018年5月已实施「欧盟通用资料保护规则」（GDPR），严格规范可能阻碍AI的应用发展，资安议题渐成AI产业所共同面临的产业趋势，也为台湾AI产业带来新的机会。苏孟宗强调，以法规保护资安与隐私已是各国常态，而法令保护的焦点，已从个资保护（GDPR）、关键基础设施保护（NIS Directive）转移到物联网设备安全，2019年各国政府关注与业者竞争的重点将是物联网设备的安全防护，台湾业者要采取更主动防护的思维，加强隐私与数据保护的设计。

图三、工研院产业科技国际策略发展所所长苏孟宗分享AI趋势与产业发展策略。

吴碧娥／摄影

创新应用是AI时代的发展关键

苏孟宗分析，台湾电子产业供应链在边缘运算与AI晶片的优势高于云端运算，短期可集中发展边缘运算+AI晶片，搭配台湾软体与硬体系统业者，形成完整供应链关系；长期则可观察类脑神经晶片的发展动态，适时寻找切入的机会，但光靠单一厂商的力量，很难长期投入大量研发资源，建议政府、法人可辅以资金和相关技术共同投入推动AI发展，才能产生长远的效益。台湾应用端厂商目前普遍不了解AI，必须优先让有意愿和有能力的业者发展示范应用，可考虑透过产业联盟的形式，由政府和大型企业共同投资AI研发。AI新创业者部分，可发展人工智慧的应用服务，法人则投入利基型应用，耕耘人工智能的基础技术，带头投入前瞻应用，推动学研单位的开放协作平台，整合学界的技术加速商品化脚步。苏孟宗也提醒，政府除了推动AI产业发展，还要注意AI可能为社会安全、道德、法律层面带来的负面影响，在国际制订隐私与资安的法治趋势下，台湾必须即时制订相关法规，并辅导产业了解国际法规，才能避免厂商不慎踩雷。

资料来源：2019/3/22科技部「AI人工智能创新与应用研讨会」会议资料

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