面對人工智慧（AI）、5G等新科技浪潮來襲，成為新經濟的創新模式，台灣產業在全球市場競爭下如何轉型突圍、接軌國際，為當前一大重要議題。鑑此，工研院與美國史丹福大學在今年6月共同舉行前瞻趨勢論壇，並以「人工智慧在供應鏈及自主移動的導入應用」為主題，探討台灣相關行業如何透過AI的導入，持續競爭優勢，再創產業成長動能等議題。
近年來，AI被視為是驅動產業轉型的關鍵技術之一，不論是傳統農業、製造業、或服務業等，都將重塑過去產業熟悉的生產、經營與管理模式。其中，自駕車是AI應用的重要領域。美國史丹福大學工程學院教授Marco Paveno指出，矽谷擁有持續成長且高密度的先進車輛和智慧科技之研發據點和新創企業，儼然已成為美國底特律之外的另一個新興車輛產業聚落。許多傳統汽車公司在舊金山灣區建立研發實驗室，或透過產學合作和併購方式，取得下世代行動載具的先進技術。
Marco Paveno預期，未來將有整合車輛自主性和共享服務，未來的車輛設計研發將聚焦在「以人為本」的移動載具；自駕車也不僅止於Google當初強調的安全價值，生產力（Productivity）更高於安全之三倍價值，包括：優化流量管理縮短運輸時間、增加個人娛樂和工作的時間等。另一方面，車輛電子商業機會也順勢成長。他建議，在台灣無須自限於安全和能源層面，可以從ICT基礎建設中，如：數據、5G，帶來極大化自駕車的應用價值。
此外，美國早期即以國防高級研究計畫局（DARPA）專案鼓勵產學開發無人駕駛車輛技術，透過產學合作與人才流動奠定自駕車產業發展的基礎；加州政府在2014年開放自駕車上路測試，收集大量使用資訊更新軟硬體技術。史丹福大學工程學院教授Chuck Eesley觀察，目前已有超過1,000億美元資金投入自駕車領域，跟隨此資金流向，即使Uber和Lyft等車輛共享尚未獲利，海內外資通訊軟硬體和汽車業者著眼於未來自駕車的數據、晶片、AR/VR顯示器和感測器等商機，將前仆後繼進駐矽谷擁抱廣大商機，同時透過產學合作研發和企業併購，使矽谷自駕車和電動車的生態系愈來愈完整。
隨著科技的進步，大數據（Big Data）已成為當前的時髦術語。然而矽谷數據分析顧問公司End-to-End Analytics共同創辦人Allan Gray指出，即使許多商機潛藏在大數據中，但實際上僅有少數企業擁有大數據。事實上，人工智慧在供應鏈的應用中，業務問題的「大分析（Big Analytics）」對企業才有實質效益。數據的數量或內容無須完美無缺，應利用關鍵的業務資料進行機器學習，關注具有明顯經濟價值的需求和維修預測、倉儲分銷和庫存管理等。此可啟發資源相對稀少的中小企業導入AI的思維，掌握以小搏大的機會。
Allan Gray更提倡企業應將數據科學導入AI的新興科學領域，透過資料觀察、提出假設和驗證結果等流程解析業務問題，再根據關鍵因素設計解決方案。在AI導入過程中，數據科學家需搭配企業營運的領域知識，才能從數據分析找出關鍵問題並設計適當的模型。因此目前許多AI新創企業開發的產品，未經過企業內部的數據科學家協助訓練之前，是無法在企業客戶端直接運用。因此數據科學家和領域知識者密切合作，是企業導入AI的關鍵成功因素。
AI已成為各國發展軟實力的關鍵技術，包括美、日、英、中等國家都訂出發展戰略。台灣科技實力雄厚，先進半導體技術也支撐全球人工智慧的多元應用，學研機構多年累積AI種子人才和研究成果，具備AI產業發展的基本條件。
（本文由工研院產業科技國際策略發展所所長蘇孟宗授權轉載）
