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(Daily Issue)台灣產業AI化的定位與機會

  • 莊衍松台北

「產業AI化」和「AI產業化」不再只是空洞的口號,而是台灣企業數位轉型的必經過程。李建樑攝
「產業AI化」和「AI產業化」不再只是空洞的口號,而是台灣企業數位轉型的必經過程。李建樑攝

由DIGITIMES、財團法人人工智慧科技基金會、IC之音共同主辦的AI EXPO Taiwan 2023,將於2023年4月19日~4月21日盛大舉行。

AI是國家重要戰略性科技,政府與民間已透過相關計畫,累積許多AI能量與成果。行政院政務委員兼國科會主任委員吳政忠在2023年新春記者會上宣示,政府會持續將AI列為重點政策項目,建構落實可信任AI的發展環境。

吳政忠表示,國科會2023年開始已提出8大前瞻科技平台,其中就包括AI。這8大平台分別是:「前瞻半導體與量子科技」、「AI」、「太空(通訊衛星與6G)」、「資安」、「精準健康(防疫與高齡科技)」、「淨零科技」、「國防科技」、「人文社會」。政府將整合學研能量,串接中下游到產業及社會,持續以數位科技驅動創新,布局產業未來,以科技協助台灣打造韌性國家。

政府部門列管的大型AI研發計畫,主要有用於醫療、防災、製造、打造社會可信賴的次世代AI系統等。過去幾年,台灣從不知道AI是什麼,到現在已培育出3.3萬名AI應用人才、4,500位AI高階人才。更把AI實際導入包括製造、醫療、交通、零售、農漁、防疫等領域。

AI作為一項可用的工具,最重要的是解決或優化人類或產業界可能面對的挑戰和難題。

例如行政院希望推動台灣成為「亞洲高階製造中心」與「半導體先進製程中心」的政策中,就有加速導入AI應用,透過深化製造業軟硬整合,帶動產業智慧化、數位轉型、創新應用的目標。使台灣的製造業從零組件製造,邁向軟硬整合、系統輸出,成為智慧解決方案的提供者。

除了產業應用之外,台灣學界在前瞻技術方面也有幾項重點投入值得一提。例如台灣大學資訊網路與多媒體研究所教授徐宏民的團隊,設計兩項應用情境:「智慧安全城市(實體/數位)」以及「人機協作(工廠/家中) 」,來展示所開發技術的未來前瞻性以及可擴充性。希望最終可打造社會可信賴的次世代AI系統,加速產業轉型。

國立陽明交通大學資訊工程學系教授莊仁輝以無人機技術為核心,開發完整的高機動性災防AI,提升無人機偵測的環境適應性,以因應氣候變遷下複合性的災害挑戰。

國立中央大學地球科學學系教授陳建志等人也提出一項龐大的AI計畫,針對地球環境災害(地震、颱風、豪雨、旱災、山崩、空氣汙染、電離層干擾等)做出人工智慧系統:「TWAI(湍)」。目的是提供政府決策支援,在遭遇天然環境災害時給予因應建議。

國科會提出「台灣2030科技願景方向—創新、包容、永續」的目標後,樂活社會及普惠科技的落實應用,與可信賴AI技術有絕對的關係。

台灣大學人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心的一項大型研究案,就是以可信賴的AI技術與框架做為核心,提供未來智慧服務落地的最佳解方。

「台灣AI行動計畫」已經結案,下階段台灣AI發展方向,除了持續培育人才、深耕技術與發展產業外。更重要的就是推動台灣與國際介接的規範與標準,建構落實可信任AI的發展環境。

展望未來,如何把AI應用於解決台灣面臨的勞動力短缺、高齡化社會及淨零碳排等重大挑戰,都會是政府、學界、法人、廠商可以繼續努力的目標。

2022年台灣AI國力大調查

AI堪稱是現代科技發展過程中最重要的破壞式創新之一。ChatGPT掀起一波AI浪潮,不僅產業界高度關注,政府部門也提高警覺,關注生成式AI可能對生活、商業、教育、工作機會與勞工權益、智財權與隱私權帶來的影響。

為因應AI巨大的浪潮,國家科學及技術委員會的前身科技部過去曾提出幾大政策方向,包括:引導AI提供高齡社會所需的醫療照護服務;智慧城市的優質生活與運輸移動服務;智慧工廠及供應鏈優化的有效解決方案;安心、安全與高附加價值的農業生技發展;客製化且具競爭力的商業金融應用;低成本且高效能的綠能環保技術等六大發展領域。

吳政忠在「2022年台灣AI國力調查」報告的序言中提到,台灣擁有優質的科研與軟硬體技術人才、世界級的ICT產業與半導體供應鏈,以及高度科技化的垂直應用產業,具備建構完整智慧系統與塑造創新智慧應用生態體系之能耐,在AI發展上具有相當優勢。

台灣在AI核心技術、智慧醫療、智慧製造及智慧服務等領域,已建立強勁的研究能量,新創企業在政府和民間資源挹注下亦蓬勃發展。透過大學、研究機構、新創業者及需求企業之合作,發展出相當多的AI應用實證案例,有助產業轉型升級。

吳政忠期待,台灣能擴大與國際夥伴之交流與合作,讓台灣對於全球以人為本、可信任AI的發展做出更多貢獻。充分利用AI協助解決國家社會面臨挑戰,讓全民受益。

國家科學及技術委員會委託資策會執行的AI國力調查發現,台灣在CVPR、AAAI、ICRA、SIGIR及ACL等AI領域頂級會議已發表超過200篇論文,數量雖不如主要領先國家,但有很高的成長率。

另就頂級論文篇數佔全球比重來看,台灣學研界主要以電腦視覺、人機互動、網路及資訊檢索等次領域的研究能量相對較強,此外,自然語言處理次領域也具有發展潛力。

在AI產業應用方面,調查發現台灣企業之所以要導入AI,最首要的目標是希望以AI「提升組織效率」,其次則希望AI有助於企業「降低成本」。在產業部門方面,台灣優先考慮導入AI的產業主要集中在製造、銷售及行銷等部門。

據調查,2022年台灣有將近一半的受訪企業已有AI項目被驗證、部署及展現價值,或是正擴大導入AI。至於AI已成為「企業DNA」的案例也已經出現。

2020~2022年的COVID-19疫情,應該是催促企業加快數位轉型、導入AI的動力之一。疫情肆虐期間,有愈來愈多的公司在完成AI基礎設施建置之後,陸續走入AI商業實戰與AI智慧製造的階段,使台灣企業的AI成熟度顯著提升。

從諸多案例來觀察,「產業AI化」和「AI產業化」不再只是空洞的口號,而是台灣企業數位轉型的必經過程。

責任編輯:朱原弘

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