以人为本&跨域创新 工研院为产业应用新价值指路

根据麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）预估，2030年AI人工智能产值将高达13兆美元，预计每年能为全球GDP成长率贡献1.2%，其中AI结合大数据、边缘运算芯片、智能医疗和无人载具等领域更是明星领域。随着全球化带来的跨域创新，AI人工智能已成为国家竞争力指标，以及年轻人职涯首选。工研院今（29）日举办「以人为本 x 跨域创新」 AI人工智能产业论坛，邀请工研院总营运长余孝先、Appier及iKala科技董事简立峰、台湾人工智能实验室创办人杜奕瑾、工研院人工智能应用策略办公室主任暨产业科技国际策略发展所所长苏孟宗等重量级领袖齐聚，从台湾产业发展的机会与挑战，到因应全球净零碳排趋势下，要如何善用AI人工智能协助企业减碳、发展节电的边缘运算芯片等都将是下世代AI新兴应用主题，藉由多方探讨提供给产业更多元的思维，并鼓励年轻世代聚焦相关开发，以此协助台湾在AI应用产业掌握先机。

工研院总营运长余孝先表示，AI人工智能应用近年有两大重点，一是协助各行各业创新转型的产业AI化；另一是在产业AI化过程中，因累积或挖掘到共通性需求或痛点后，衍生出更大的AI需求与商机，进而创造出AI产业，也就是AI产业化。第三个重点是应该注意AI平民化。例如工研院研发的AI眼底镜，让台湾偏乡/离岛的民众不需到城市大医院就可以使用AI诊断糖尿病眼部病变、或是打造「AIdea」平台建置议题库、数据库、人才库，让台湾中小企业因此运用到各种AI技术解决方案与AI人才等资源。第四个重点是政府AI化。AI不仅能提升企业竞争力，也能协助政府提升竞争力，包括可让人力密集的工作效率提升，例如英国用AI提高福利系统资源运用效率；也可让政府更精准、更及时地提供服务，例如美国运用AI进行道路铺面损坏评估等。
Appier与iKala科技董事简立峰认为，近年来台湾年轻世代对于人工智能科技非常投入，也开始有像Appier等AI新创独角兽出现。此外， AI人工智能技术也可以协助提升半导体制程的良率、降低成本，甚至可能加速芯片设计自动化，尤其台湾应该是全世界少数最适合发展半导体与芯片产业AI化的地方，在电动车产业也有类似的机会。
工研院机械与机电系统研究所所长胡竹生则认为， AI人工智能近来演变出以自主决策为趋势结合深层神经网络学的非结构式计算方式，过去应用在自动化流程中的诸多决策，现今已无法用事前简单的逻辑或是规则去定义。此外，以数据与数字为主的计算网络，以及经由回授信息，不断自我修正的方法，虽然在实际应用上已有进展，但目前业界面临的最大挑战是在技术上要能强化检验和制定这些自主决策系统的标准。
因应全球净零探排趋势下，也衍生许多AI人工智能的新兴应用机会。工研院电子与光电系统研究所所长所长吴志毅就指出，AI人工智能发展的能耗问题在目前仍有很大的改善空间，尤其是云端的芯片解决方案，虽然效能与运算力强大，但耗电量大，也有云端非实时性及资安等顾虑，随着下世代AI人工智能应用产品如智能驾驶车、消费性与企业用机器人、智慧无人机，甚至是近来热门的元宇宙（MetaVerse） 硬件装置等发展，如何让新兴的AI边缘芯片及架构必须更省电，将是台湾厂商切入AI人工智能应用的绝佳机会。
工研院人工智能应用策略办公室副主任暨巨量信息科技中心执行长冯文生表示，目前企业要导入AI的过程中，仍面临诸多挑战，例如人才短缺、数据收集与标注耗时、缺乏产业应用工具等因素，造成AI应用落地并不如预期的普及。国际上也有所体认提出AI工程化（AI Engineering）概念，希望让AI的应用从数据整备标注、模型开发、应用部署、持续调校等步骤可更加自动化，以加速AI应用的落地。另一方面，在日益严格的净零减碳要求下，人工智能的确可以协助企业减碳，然而，是否会因为运算能耗增加碳排，则需一并考虑。
在当前全球面对净零碳排的挑战，工研院持续研发AI人工智能科技协助节能减碳，协助钢铁、水泥、石化等碳排大户建立新的生产减碳技术，优化生产流程克服产业挑战。此外，工研院规划未来10年人工智能技术发展方向，将人工智能、半导体芯片、通讯、资安与云端技术视为科技基盘强化应用领域之智慧化与产业化，为台湾产业找到应用新价值。