未來的世界將長成什麼模樣？隨著AlphaGo成功挑戰世界棋王、AI導入語言學習軟體，有朝一日甚至可能取代法官職務，AI對人類生活掀起滔天巨浪，絕不再是科幻電影裡的噱頭。據麥肯錫全球研究院預估，2030年AI人工智慧產值高達13兆美元，台灣如何掌握先機，挖掘AI新藍海，值得產官學研界一同努力。
全球化浪潮帶來跨域創新，AI毫無疑問成為國家競爭力的重要指標，工研院日前舉辦「以人為本 x 跨域創新」AI人工智慧產業論壇，聚焦台灣AI產業發展的機會與挑戰。
從因應全球淨零碳排趨勢，如何善用AI協助企業減碳，發展小而美的省電邊緣運算晶片，到借助全球對台灣資安、隱私的重視與信任，在大國白熱化競賽中佔有關鍵地位，產官學研界專家齊聚一堂腦力激盪，協助台灣產業躍升AI應用領頭羊。
工研院人工智慧應用策略辦公室主任暨產業科技國際策略發展所所長蘇孟宗強調，智慧化致能技術是工研院支持「2030技術策略與藍圖」三大多元應用領域發展的重要後盾，包含人工智慧技術、半導體晶片技術、通訊技術及資訊安全與雲端技術，用以支援三大多元應用領域對於人工智慧、高效能晶片、強大通訊能力的共通需求，也是智慧化重要環節。
以此架構對應全民生活，鎖定「智慧生活」、「健康樂活」與「永續環境」3領域，以智慧科技創造幸福新生活，透過先進醫療照護讓生命更美好，並以科技創新打造生生不息未來，藉由AI以人為本 x 跨域創新槓桿各產業優勢，驅動AI量能，形成台灣產業生態鏈綜效。
AI是協助人而非取代人 產業發展4大重點
工研院總營運長余孝先指出，1956年人類歷史上首度出現AI這個名詞，超過一甲子的發展曾面臨幾波寒冬，2016年AlphaGo擊敗世界棋王冠軍，AI的驚人能力與應用才又獲得外界關注。
當時工研院提出AI人工智慧應用近年有三大重點，首先是協助各行各業創新轉型，即所謂產業AI化；再者是在產業AI化過程中，衍生更大AI需求與商機，進而創造AI產業化；第三則是AI平民化，就是讓中小企業能導入AI、或讓一般民眾能受惠於AI，像是工研院研發AI眼底鏡，讓許多偏鄉的糖尿病患者，不必到城市大醫院，即可透過AI診斷追蹤眼部病變；現在我們要提出第四點，就是政府AI化，讓政府也能用AI提升效能，強化國家競爭力。
AI無所不在推動平民化 鏈結全球人才市場
換句話說，未來的世界AI將無所不在，Appier與iKala科技董事簡立峰認為，此時此刻正式AI的IPO年，截至目前為止，台灣已有大量AI新創公司上市，光是十倍「獨角獸」規模的公司數量就高達30家，龐大商機，也使AI走向政治化、資本化。
他以來自新加坡、在台灣討論度最高的現金回饋網站ShopBack做舉例，「網路與AI給台灣孩子很棒的機會，讓他們可以留在台灣做全球的事，未來AI技術出海將是成敗關鍵，企業要有鏈結海外人才的能力。」
台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾分享世界經濟論壇在2021風險報告中提到，未來企業不能再只是停留在追求GDP，隨著各產業龍頭都在談論RE100，以人為本的數位化與智慧化已成國際共通密碼。至於後疫情時代如何做到零接觸、精準醫療技術，乃至於符合資安隱私的元宇宙，與再生能源所需之智慧電網，仰賴國與國、產業結盟共享平台。
軟硬整合世代攜手 未來產業國家競爭力指標
事實上，在AI、5G、電動車、智慧車、邊緣運算與低軌道衛星等應用，台灣都有發展AI的絕佳優勢，唯有軟硬整合、世代攜手，才能提升AI產業競爭力。工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生認為，AI人工智慧近來演變出以自主決策為趨勢，結合深層神經網路學的非結構式計算方式，在應用端已有驚人進展，但技術上要能強化檢驗和制定這些自主決策系統標準，仍是目前業界所面對到的最大挑戰。
工研院電子與光電系統研究所所長吳志毅就指出，AI人工智慧發展的能耗問題在目前仍有很大的改善空間，如何讓新興AI邊緣晶片及架構可以更省電，將是台灣業者切入AI人工智慧應用的絕佳機會。工研院人工智慧應用策略辦公室副主任暨巨量資訊科技中心執行長馮文生提出AI工程化（AI Engineering）概念，希望讓AI的應用從資料整備標註、模型開發、應用部署、持續調校等步驟皆可更自動化，加速AI應用的落地。
