曾有一部30多年前的老電影，描述加州理工學院的上課場景：先透過鏡頭從教室外聽到有教授講課的聲音，當鏡頭轉入到教室內，卻發現都沒有學生，但是每個課桌上都放置一台錄音機，鏡頭轉到講台上時也沒有教授，原來教授也是透過錄音方式對學生講課。當時這部電影已經預示現今線上學習，與未來可能透過人工智慧（AI）翻轉學習的方式。
未來科技創新影響無遠弗屆，譬如，未來開車一定比現在更安全，因為車輛會嵌入許多雙「眼睛」與「耳朵」，透過電腦在做大數據分析及及時運算，必定比人開車更安全，也讓人在車內可以做更多其他的事情，達到移動應用新境界。
AI運用大量資料、演算法、以及高速運算能力，加乘智慧系統使其展現更快的學習能力、更準確的預測能力、以及更高的辨識率，將改變既有應用生態產生新應用、新產品、新體驗。
這波趨勢不會再逆轉，與其討論可能會減少多少工作機會，不如轉念，擁抱新趨勢，利用AI幫助我們解決當地的問題及需求，甚至協助產業在全世界經濟的生態系統搶占重要地位。
AI未來發展有三大趨勢值得注意。首先，邊緣運算正興起。在低延遲應用需求擴增、雲端傳輸成本過高及使用者隱私考量等原因下，預估2018年有近四成企業規劃在終端處理資料，2020年有75%資料，幾乎都會在終端來完成處理。由於邊緣運算是在終端感測器或周邊零組件先行運算的特性，台灣基於過往電子零組件及晶片的奠基上，預料邊緣運算應用將是台灣的新機會。
第二趨勢是AI晶片未來五年市場高度成長，預計2020年商機達158億美元，從2017~2020年年均復合增長率為63.5%。未來雲端跟邊緣運算將會相輔相成，因此將有更多產業發展機會，聚焦在邊緣運算，以及中間跟應用領域結合的複合式運算。建議台灣AI領域產品可鎖定AR/VR、無人機、車輛、監控與家用等五大應用，在客製化晶片（ASIC）及現場可程式化邏輯閘陣列（FPGA）進行加值。
第三個趨勢是安全隱私保護愈趨重視。包含隱私、個資法保護，以及假資料跟演算法融合的問題，甚至道德規範問題，讓AI發展遭遇的挑戰，逐漸從技術面轉向社會面，資安議題漸成AI產業所共同面臨的產業趨勢。FaceBook日前爆發因委外造成資安漏洞的爭議，各國陸續成立專責的AI道德規範管理單位，歐盟今年5月已實施「歐盟通用資料保護規則」(GDPR)，嚴格規範可能阻礙應用發展。過去台灣產品的資訊安全性與信任度，受到國際市場認同，如Intel、Microsoft、Google、Apple等，AI時代資安與隱私重要性大增，台灣的正面形象將帶來龐大優勢。
過去台灣科技產業藉由半導體及製造業奠定硬體優勢，AI時代下，台灣在產業和市場規模難與其他國家競爭，未來應以「AI X」加成台灣製造業軟硬融合之優勢，並強化服務業為新創應用之需求目標。
發展策略面上，創新AI應用是AI時代發展關鍵，台灣在AI晶片具備獨特優勢，建議政府、法人可輔以資金和相關技術共同開發，例如：工研院推出「人工智慧Aldea平台」，藉媒合產官學界能量來支援產業發展AI應用，加以政府需持續推動整體產業基礎，加強推動數位經濟產業，逐步建構完善生態系，讓台灣成為全球使用者服務生態系的關鍵伙伴。
（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）
