企業利用AI，取代高重複性且耗資源的環節，達成流程差異化，是創造長期優勢的不二法門，然而，當企業資料不斷累積，能即時善用資料、建立AI模型並導入的企業卻相當少，主因是企業對導入AI存在「不清楚能解決什麼議題，也不知道本身是否具有足夠的資料量」的疑問。
為降低AI導入門檻，工研院開發「共創平台AIdea」，期透過群眾公開解題模式，媒合產業、企業、學界與新創、AI初學者，來解決各類型痛點。該平台著重於媒合，即過濾出對的解題夥伴給企業／出題方，以長期發展特定領域的解決方案，AIdea解題也適合用於「概念驗證」（PoC）式探索，企業在資源正式投入前，可透過AIdea平台了解這些議題的解題程度，甚至建立標竿水準，作為未來投資目標設定依據，而當企業決定投入時，也可透過評比機制顯示該領域排名優先的團隊、選擇合作對象，解題方也可提早投入並了解國內產業生態環境，並能增加未來就業選擇的寬度。
工研院「共創平台AIdea」所提供的議題評估服務，透過工研院累積多年的各行業處理經驗與各領域技術，進行解題可行性評估。在確認可藉由AI解決問題後，便開始「資料整備服務」，針對原始資料中的個資、缺漏、
影像等，進行去識別化、勘誤、標示等處理，確保企業資料集經處理後，可供下載並進行公開解題。
幫企業找到對的合作對象
工研院「共創平台AIdea」亦可同時與企業討論訂立解題規則，將目標化為數學公式，以引入客觀的評比機制，協助企業透過AIdea機制，找到對的合作對象。
相對於傳統合作中，學者往往需花費很多時間，將解題目標聚焦至特定議題，也須動用大量人力協助資料清洗，企業及學界雙方合作都有搜尋成本，也會發生某些學者合作案做不完，其他學者卻找不到合作對象的狀況。在AIdea平台演算法競技場的機制下，讓學界與新創團隊可接觸真實業界資料，聚焦研究主題貼近業界，也能讓學者、新創等解題者能專注心力展現演算法實力。
此外，在去識別化的服務中，在AIdea平台服務契約設計上，除規範企業與AIdea雙方權利、義務外，也規範企業可授權AIdea將資料集交付第三方學界來解題，解決一般合約無法涵蓋的部分。就學界與新創團隊而言，下載任一議題資料集時，須遵守企業要求的特殊條款，讓公開解題也符合法規層面對資料應有的保護，達到資料保護與現實解題間的平衡。
加速企業投入服務應用
在媒合階段，AIdea平台會介紹多個績優團隊給企業，以過去國外競賽的經驗來看，冠軍演算法不見得適用企業的現有系統，或如運算即時性等不符要求，由企業與合作對象詳談，比較有保障，再者，比起解題結果，企業更重視解題者的切入面向是否具啟發性、是否找到未考慮到的變數，此部分企業也須透過與績優者交流才能得知。
AIdea平台自2018年8月正式營運以來，已協助開創國內多元AI議題，平台註冊會員數突破3,200人，涵蓋近百所國內大學院校，解題業者註冊亦超過300家，除了與教育部合作舉辦AI CUP競賽，亦承辦IEEE ICIP、IEEE MMSP等國際研討會競賽，同時協助國內數十位教授開發機器學習、深度學習等課程的實作環境，對國內高階AI人才養有相當貢獻。AI是基於大數據上提高效率的新工具，共創平台AIdea的開放解題型態與媒合力量，可大幅縮短企業的學習曲線與時間。
AI解決國內問題方面，AIdea平台目前已完成20餘件產業、公益解題，例如：台灣大車隊提供兩年載客資料，藉由AI預測未來特定時間、地點的乘車需求，有效增加載客率、降低等車時間，進而減少空車與廢氣排放，該案經三個月實戰比賽後，透過日曆、天氣、u-bike等資訊輔助，所得到的最佳AI演算法預測準確度可達約95％。
此外，疾病管制署為協助南部登革熱防治，過去請地區衛生局派員稽查住家、社區及髒亂地點是否有積水容器，但是容器種類眾多、人工辨識耗費人力與時間，透過AIdea平台公開徵求優秀的物件偵測演算法，分析數千張積水容器的標註資料，讓稽查員用手持裝置影像或視訊現地掃描後，能即時標定、提醒積水容器位置，也可進一步運用如無人機等載具來節省稽查人力。
AI成為市場致勝關鍵
AI是基於大數據上提高效率的新工具，未來可透過AI協助產業降低成本、提高產量、提升消費者體驗等，如電商、APP平台業者，可運用AI進行會員資料應用開發、精準行銷、產品主動推薦等，便利商店、購物中心則可藉AI追蹤、分析客流，製造業的特定製程參數開發、供應鏈來料與成品檢測、重要站點維護等，亦可藉AI開發相應演算法。
國內隱形冠軍產業可根據自有資料發展AI模擬器，協助維持技術領先水準，一般公司則可將AI運用於辦公室流程自動化（RPA）、財務、人事等，對國內企業來說，AI的導入終究只是時間先後問題，善用如「共創平台AIdea」的外部解題與媒合力量，絕對可大幅縮短企業的學習曲線與時間，提高產業競爭力。
（本文由工研院產業科技國際策略發展所分析師石立康授權轉載）
