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進入AI世代 三大趨勢引領產業變革

2019-05-23 09:00北美智權報

【蔣士棋╱北美智權報 編輯部】

在1980年以前,資訊科技產業重視運算能力,引領風潮的是大型主機(Mainframe)和個人電腦(PC)。進入1990年代,通訊成為產業主流,資訊科技(IT)產業也更名為資通訊(ICT)產業,網際網路成為每部電腦的基本配備,也催生了無線通訊時代的手機、平板和雲端等產品或服務。

到了2015年前後,正式進入AI世代。工研院產科國際所專案經理侯鈞元指出,AI世代看重的是智慧與感測能力,尤其在物聯網技術的推波助瀾下,各類應用正將全面開展。「而且我們可以發現,每個世代的交替週期愈來愈短,」他解釋,從運算世代、通訊世代到現今的AI世代,週期分別為10年、5年、2年,意味著產業更新的速度愈來愈快;日後會大行其道的新商機,今天可能根本還沒出現。

AIOT、5G加入區塊鏈、電競、XR進入應用

進一步言,產業更新速度之所以能加快,是因為技術之間的積累關係。舉例來說,AI世代得以成真的兩大基礎:AIOT以及5G,就跟運算、通訊能力的突破脫不了關係。侯鈞元認為,AI的演算法與晶片設計,與IOT系統融為一體,就能夠擴大應用層面,做到產業內的垂直整合,「所以下一個階段的重點,就是在AIOT內建構完整的生態系,有完整的軟硬體解決方案,就能推動AIOT的快速成長。」

圖1:美國的Verizon,是全球第一家提供5G服務的電信商 (資料來源:htt...
圖1:美國的Verizon,是全球第一家提供5G服務的電信商 (資料來源:https://www.verizonwireless.com/5g/)
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萬眾矚目的5G,也已經在今年四月於美國、韓國正式推出,而全球更已經有超過兩百家電信業者投入5G網路的建構和試驗。侯鈞元分析,5G的首波應用仍以手機上網為主,以無線超寬頻的功能,推動高畫質影音傳輸、VR遊戲的發展;至於多連接、低延遲的產業應用,則會著重在車聯網、智慧工廠等方向。

整體看來,侯鈞元認為,區塊鏈(Blockchain)、電競、與延伸實境(eXtended Reality, XR)將成為下一波的科技趨勢。首先,過去一提到區塊鏈,很難不聯想到炒作虛擬貨幣的負面印象,但在投機風潮退散之後,區塊鏈產業可望朝合理化的方向發展。舉例來說,過去幾年一直被詬病的ICO(Initial Coin Offering, ICO)濫發現象,可望逐漸被證券型代幣(Security Token Offering, STO)取代,將更符合法律規範。再者,區塊鏈也能與IOT相結合,進入製造、醫療、零售等應用層面。換句話說,虛擬貨幣的泡沫化並非區塊鏈的末日,反而是再出發的契機。

電競產業已形成完整產業鏈

圖2:Apple的雲端串流遊戲平台Arcade,預計將於今年9月正式運作。 (資...
圖2:Apple的雲端串流遊戲平台Arcade,預計將於今年9月正式運作。 (資料來源:https://www.apple.com/apple-arcade/)
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電競與XR則是5G最讓人有感的應用領域。「一般人可能很難想像,有人願意花錢、花時間看別人玩電競,」侯鈞元指出,電競產業從上游的遊戲軟體開發、營運和硬體廠商,中游的電競賽事承辦廠商、贊助單位、參與隊伍,到下游的網路直播媒體,已經形成一套完整的生態體系,2022年的亞運也已經把電競納為正式賽事。值得注意的是,Google與Apple也看到了這波商機,正準備切入雲端串流遊戲市場,預料將對現有的電競軟、硬體產業帶來不小變革。至於AR/VR,侯鈞元認為,雖然目前大部分的應用都發生在消費者端的遊戲產業,但真正的價值還是在企業市場,尤其是製造業中,可以降低操作失誤率,並提升跨部門的溝通效率。

那麼,即將而來的AI世代,究竟會呈現何種新面貌呢?侯鈞元認為,有三項趨勢值得注意:

1. 虛實整合新世界

科技不但使實體世界的生活更加便利,也使虛擬世界的互動更加真實。以前者來說,實際案例就包括機器人、自駕車、無人載具,而後者則有Apple Siri、Amazon Alexa等AI語音助理。侯鈞元指出,未來實體世界中的人類或機器,都會在虛擬世界擁有一個數位分身(Digital Twin),例如人們只要戴上VR頭盔,就能在電競場域中創造一個新的自己。如此一來,真實與虛擬之間的互動會更加多元,創造更多產業發展的想像空間。

圖3:Google的Duplex助理,已經能協助使用者處理對外事務,如餐廳訂位 ...
圖3:Google的Duplex助理,已經能協助使用者處理對外事務,如餐廳訂位 (資料來源:https://ai.googleblog.com/2018/05/duplex-ai-system-for-natural-conversation.html)
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2. 運算科技新轉折

當AI大量普及後,人類社會對運算能力的需求會大幅增加。「傳統的CPU已經不敷使用,就算再加上GPU很可能也不夠,」侯鈞元指出,深度學習演算法因為模仿人腦的神經網路,需要大量的平行處理能力,再加上物聯網中邊緣運算(edge computing)的興起,使得AI專用晶片的需求愈來愈高。另一方面,量子電腦(quantum computing)的發展在近年也有長足進步,在摩爾定律即將走到盡頭時,量子電腦很可能是下一個世代的運算解決方案。

3. 人機共榮新社會

自從AI進入人類生活,最常被提及的問題就是「到底哪一天人類會被AI取代?」但在侯鈞元看來,最有可能實現的反而是AI協助人類解決生活、產業上的各種問題,像是健康照護、物流運送、展區導覽等,都能看見機器人代勞的身影。隨著AI的實用性提高,這些應用場景也必然逐年增加。


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