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人工智慧大未來 - 宣告AI+ 時代來臨 智慧生活更精彩
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談起2017 年科技產業的重要關鍵字,「人工智慧」(AI)絕對名列前茅,不僅美國消費性電子展(CES 2017)、世界行動通訊大會(MWC 2017),都可見大廠盡情展現AI 技術、產品與相關應用,日前工研院IEK 公布的「2017十大ICT 產業關鍵議題」,更以「後物聯網(IoT)時代,人工智慧接手」為主題,論述「AI 加乘」(AI+)時代的來臨,更加增顯AI 確實是未來科技產業的最重要趨勢。
 
人工智慧市場商機湧現
工研院IEK 指出,2017 年人工智慧產業已進入加速發展階段,產業鏈從晶片設計、終端設備、基礎建置、解決方案至應用服務都將發生變革,各類應用所需的深度學習演算法,適合神經運算的處理器,融合運用於機器視覺的感測器等,都將更為到位,促使影像辨識、機器視覺、語音助理、醫學診斷等多元AI 應用趨於成熟,預期後IoT 時代,AI 智慧裝置將逐漸進入人們的生活中,產業焦點也由將從IoT 延伸至AI。
 

「AI 將帶動IoT 新的發展方向。」工研院IEK 進一步強調,龐大的AI 運算數據與通訊需求,驅使邊緣運算(Edge Computing)網路架構加速成形;此外,虛擬實境(Virtual Reality;VR )與擴增實境(Augmented Reality;AR)在2017 年將以內容與應用為重點,並與AI 結合形成「虛擬經濟」生態體系,由此可見,AI 正與其他科技議題如IoT、VR 等融合,趨動全新智慧科技時代的來臨。

展望2017 年,AI 市場將大幅成長,除了成為電子產業的發展主軸之外,應用效益也將擴散至其他產業,如製造業與服務業。IEK 表示,AI 能夠減少人力負擔、提升效率、提高價值,因此台灣產業若能導入AI 技術,則服務業每位員工的勞動生產力將明顯提升,並創造新型態服務模式;製造業則能提高附加價值的創造力,同時強化供應鏈管理與帶動新市場需求。而眾多應用產業中,醫療與機械產業將是AI 首波且重要的應用領域。
 
十大關鍵議題與AI 相關趨勢
深入觀察IEK 提出的「2017 十大ICT 產業關鍵議題」內容,其中前四大關鍵議題皆與AI相關,也證明AI+ 時代的全面來臨,不容台灣產官學各界的忽視。
 
人機互動加速發展 語音成年度重點
工研院IEK 指出,AI 促使機器完全或部分取代人力的商業模式,正逐步落實於日常生活,包括「Amazon Go」無人商店、居家陪伴型或功能型機器人等都是證明,而達成這一切的關鍵在於人機互動技術的加速發展,其中又以影像和語音的人機互動模式最為常見,也是目前廠商布局的重點。
 

工研院IEK 舉例,Amazon 推出的3 項人工智能服務Rekognition、Polly、Lex,主要是將機器學習技術導入影像和語音辨識,提升辨識的準確度,進而發展出不同的商業應用。又或者,Facebook 收購語音辨識技術公司Wit . ai,新增AI 語音辨識能力等,也顯示語音辨識技術的快速普及化。除了聲控趨勢當道,多元的互動模式亦有助於提高自然的互動體驗,因而未來相關載具如汽車中控系統、機器人等,都將更著重於全方位的人機互動發展。
 
AI 從通用到專用晶片 效率大幅提升
就商機而言,工研院IEK 提到,未來AI 將在安防、製造業、金融、交通、教育、法律、醫療等產業,帶來翻天覆地的變革,改變每個人的生活。而AI 應用的推廣也將趨動科技業的硬體營收,根據研究機構Tractica 預估,由AI驅動的硬體營收,將從2015 年的8 億美元,成長到2025 年的1,740 億美元,年複合成長率達56%,商機十分驚人。

就技術面而言,工研院IEK 分析,目前AI技術挑戰在於發展低能耗、高準確率的認知計算,包括運算架構電路設計、演算法等,因此未來全新運算架構的晶片,將是以特定的演算法加速器,加速卷積神經網絡(Convolution Neural Network)、遞迴神經網路(Recursive Neural Network) 在內的各種神經網路演算法發展,藉以達到降低成本和功耗的目標,提升AI 演算法運行效率。
 
「預測分析」成新焦點 以龐大資料分勝負
另一方面,帶動AI成熟的機器學習(Machine Learning),未來將以預測分析為焦點。工研院IEK 指出,機器學習主要透過演算法提供模式辨識、統計模式、資料探勘、知識發現、自我調適、自主組織與預測分析,其中模式辨識是最常見的應用,例如影像辨識與語音辨識是2016 年全球AI 主要研發重點,IEK 預期2017 年的焦點將轉向至「預測分析」。

工研院IEK 解釋,預測分析是一種資料分析技術,可透過歷史數據分析進行未來資料走向的預測,在機器學習的導入下,預測能力大幅提升,目前許多國際大廠提供開放機器學習平台,可用來訓練預測模型。
 
智慧機器日新月異 大力拓展AI 應用生態圈
值得一提的是,工研院IEK 認為智慧機器的日新月異,將擴大AI 應用生態圈。根據國際調查機構Garnter 的預估,至2021 年,每日每小時將有100 萬台的IoT 裝置被購買,加上AI 技術陸續導入,將促使IoT 終端裝置升級為各種AIoT 智慧機器。美國研究機構BCC Research 亦預測,全球人工智慧相關產品已經進入起飛成長的階段,智慧機器市場於2019 至2024 年成長率排名前三大依序為:自主機器、智慧助理、深度神經運算電腦,其中自主機器的智慧機器人、無人車、無人機在未來5 年將是發展關鍵期,而服務型機器人則成為AIoT 新戰場。
 

工研院IEK 強調,由於AI 成熟的技術導入,將促使萬物聯網(Internet of Everything;IoE)架構更為複雜,使得機器學習不斷進化,進而做到軟硬整合、自主決策、互動如人且流暢驅動相關軟硬體的智慧機器人,勢將成為全球產業與市場的新寵。除此之外,AIoT 技術正重新塑造消費性電子產品的關鍵零組件、系統組裝、軟體介面、服務設計產業價值鏈,促使全球產業正運用開放架構或軟硬體資源 (Open-Source HW / SDK / Open APIs),整合所有成員一同擴展生態體系,強化價值鏈上所有成員的價值,共創B2B2C 的商業模式。
 
VR 融合AI 形成虛擬經濟圈
工研院IEK 也提到,2016 年VR 四大主流頭盔產品均正式出貨,至年底累積了約8 百萬套出貨量。而2017 年VR 將結合視覺、聽覺、嗅覺、味覺、觸覺,創造全新五感體驗的商業應用發展,因此整合AI 科技,將是VR 應用更成熟的關鍵,也將有助於世界形成虛擬經濟圈。

工研院IEK 強調,在虛擬經濟圈中,人們將透過AR / VR 與體感科技,在虛擬世界裡消費、家教、學習外語、進行法律諮詢、理財規劃,甚至醫療診斷等,因此產業的發展策略必須著重在跨域合作,整合AR / VR 產業、AI 產業與各種第三方服務業,推出虛擬經濟版本的應用服務,建立虛擬經濟服務產業,才可望贏得商機。

毫無疑問,當世界進入後IoT 時代,AI 技術成熟、AI 智慧裝置的無所不在,正使人們的生活深深地融入於AI 之中,因此世界國際大廠的布局、AI 應用的蓬勃發展以及台灣產業界應有的策略思維,都將是台灣迎向AI+ 時代必須審慎關注與思考的重點。

 

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