迎向AI浪潮，被賦予帶領工研院數位轉型與軟硬整合的新任協理余孝先，上任已滿三個月，面對人工智慧的紅紅火火、人才需求孔急，曾經擔任世界第一個中文搜尋網站「蕃薯藤」的技術長，余孝先認為「擁有資料的地方就有機會」，但台灣的AI人才還有機會在哪裡，得先從AI的發展說起。
人工智慧（Artificial Intelligence；AI）最基本的概念就是讓電腦做人類做的事，像人一樣具有智慧，有認知、思考的能力，可以整理知識並進行歸納。AI的前身至少可以追溯到1943年的二戰，由英國計算機科學家圖靈（Alan Mathison Turing）破解德軍著名的密碼系統「Enigma」，透過龐大的機器來演算密碼，就是一種人工智慧。不過，「人工智慧」這個字眼則是到1956年的達特茅斯會議、由「人工智慧之父」約翰‧麥卡錫（John McCarthy）提出，那時是AI發展的黃金期，數學家突然發現給電腦一些指令，它們就可以推論出結果，像是解數學方程式、堆積木等等，這本來是人類才能辦到的事情，現在電腦也可以做到，這無疑給了科學家們莫大的鼓舞。
然而，人工智慧的發展並非一帆風順，1974左右研究者發現，人工智慧雖然能解數學方程式，卻沒有「常識（common sense）」，無法有效處理日常事務，像天陰要帶傘、走路不要踩到坑洞等等；而1980代日本第五代電腦計畫的成果不如預期，也顯示人工智慧技術還有很多很難突破的地方，這些問題導致AI研究進入多年寒冬。
直到近十年前，深度學習、大量資料的運用、演算法等技術的進步，加上電腦可以支援運算的功力大增，AI在這波春風吹拂下又再度重生。尤其，繼1997年超級電腦Deep Blue打敗了西洋棋世界冠軍帕洛夫，相隔20年，圍棋程式AlphaGO打敗了韓國圍棋九段棋士李世乭，AI從靠運算速度處理10的120次方的變化、大幅躍進到藉由巧妙的演算法，可以處理10的700次方變化，無疑締造了AI的新里程碑。
根據IDC在2016年的預估，AI產值規模會從2014年的172億美元，增長到2019年的486億美元，年複合成長率高達23.1％，顯見AI的餅有多大。「受到重大技術突破影響的地方才會有新機會。」余孝先認為，AI的應用雖然廣泛，但不是每個領域台灣都有機會，以目前來看，製造業是最有希望的，台灣的製造業不但強，而且擁有自己的資料，這些資料都可以用來做AI訓練。
他建議政府可以從制高點來看、建立Top-Down的國家級AI規劃，讓各方的努力產生綜效，「就像要生產車子一樣，要弄清楚要做什麼車，然後再把每個次系統定義好、制定好規格，才不會有人做出吉普車的傳動系統、轎車的車殼、卡車的引擎，這樣就沒辦法把這些次系統兜成一台車。」把專家找進來想辦法，讓每個領域各司其職，余孝先認為這才是台灣發展、做大AI產業的好辦法。
