台灣近幾年討論產業升級轉型，最普遍的思維就是需要從效率驅動轉為創新驅動，或是從硬體優勢精進為軟硬整合。但哈佛管理大師波特（Michael Porter）曾建議，要槓桿現有優勢，與創新的能量形成加乘綜效，也就是以「效率驅動×創新驅動」形成特殊優勢。
舉例而言，台灣現有最大的優勢產業是ICT產業，其中半導體為領頭羊，未來包含大數據分析、AR/VR、自駕車、機器人等應用，都需要更先進半導體技術支撐。因此美國蘋果和日本軟銀等、甚至中國整個國家政策，都將半導體視為未來極關鍵技術項目。
延伸相似的加乘綜效思維，台灣需要軟硬整合的另一種詮釋，跳脫「軟體＋硬體」的框架，轉化為「軟實力×硬實力」。軟實力包含各行業及應用的專業知識，硬實力則包含各種硬體或軟體技術，彼此有加乘效益，兩者皆強或是互補可以互相提升整體競爭力，但單方面太弱則可能拉下另一方面的優勢。
美國GE Digital新成立的軟硬整合先鋒部隊在2014年推出Predix，成為一個資料分析與預測服務平台，目標為成為工業界的Android平台，讓企業客戶按照需求設計客製化應用解決方案。Predix最大的軟實力來自於GE累積各種工業設備及使用環境多年的專業知識與技術，例如飛機引擎與鑽井設備等，建立由營運監控進化到維修預測的應用服務型系統軟體。
在全球科技發展趨勢上，人工智慧（AI）已經成為發展軟實力的關鍵技術。AI應用產業涵蓋金融、醫藥、診斷、工業、通訊、法律、科學、遊戲等，市場預估2019年將達約500億美元，複合成長率為23.1%，以財務金融（占28%）、健康照護（19%）、零售（17%）、製造（14%）為主力。全球科技大國均已對人工智慧擬定中長期發展政策，自動行走系統、智慧機器人、自然語言解析為主要技術研發重點。
由於在產業和市場規模上，台灣許多科技和傳統產業未來難與其他國家競爭，應該將「AI×」做為發展軟實力的創新驅動「乘法」因子，在幾個具世界潮流的應用領域，藉由產業專業知識與ICT技術，將人工智慧融合在各種應用服務系統，例如AI×智慧交通、AI×智慧製造、AI×健康醫療、AI×智慧零售、AI×智慧旅遊等應用服務面，發揮軟硬整合的加乘綜效。
舉AI×智慧交通為例，工研院已與企業和地方政府進行多項前瞻技術場域驗證，包含路口安全警示系統、行車與停車位導引系統、安全監控、自動駕駛車等應用，應以台灣特殊的生活習慣、多元化語言與複雜交通環境作為試驗點，多做些使用者行為研究，再融入AI技術與交通載具和管制系統結合成服務平台，未來可以解決台灣在地交通問題，並在海外市場因應當地環境提供客製化解決方案。
AI×也可以連結科技業與服務業，例如推動AI技術結合商業服務模式，透過虛擬服務機器人互動對話提供客戶所需的資訊，經利用區塊鏈技術驗證身分後，協助進行各樣交易和服務，並透過大數據分析與深度學習，提升機器人客戶服務準確度與滿意度，並降低服務成本。
最後，台灣可以設定幾項重大社會挑戰的徵題競賽，讓產官學研各界跨域組隊提供以「AI×」的在地需求解決方案，以4P公私民合夥機制（Public-Private-People Partnership）的方式促進數位人才培育與活化新舊產業的創新創業動能。
（本文經蘇孟宗授權轉載，並於2017/1/6刊載於「經濟日報《AI×…驅動軟實力創新》」)
