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人工智慧運用於智慧製造專利分析 ─ 比較台廠和世界標竿廠商之相關佈局

圖2. 國際大廠CISCO、SAP、IBM、 GENERAL ELECTRIC、ROCKWELL智慧製造與AI專利佈局分析 (資料來源:《人工智慧運用於智慧製造專利分析 ─ 比較台廠和世界標竿廠商之相關佈局》簡報;樊晉源,工總「全球AI技術發展與專利布局演變與趨勢暨台歐美AI專利申請審查實務發展與應對研討會」;2019/12/4)
圖2. 國際大廠CISCO、SAP、IBM、 GENERAL ELECTRIC、ROCKWELL智慧製造與AI專利佈局分析 (資料來源:《人工智慧運用於智慧製造專利分析 ─ 比較台廠和世界標竿廠商之相關佈局》簡報;樊晉源,工總「全球AI技術發展與專利布局演變與趨勢暨台歐美AI專利申請審查實務發展與應對研討會」;2019/12/4)

【李淑蓮╱北美智權報 編輯部】

這一篇的題目很大器,其實它是國家實驗研究院副研究員樊晉源在工總「全球AI技術發展與專利布局演變與趨勢暨台歐美AI專利申請審查實務發展與應對研討會」中分享的簡報題目,由於這是國家級的研究計畫,所以架構很宏觀,視野很遼闊。樊晉源表示,這個智慧製造、智慧機械相關的專案前後已經進行了快5年,而AI的部分是第二年之後才加上去的,當時將智慧製造及AI作一些重整搭配,看是不是會有一些預期外的發展。但他認為整體來講突破不大,因為加入了AI還是要經過大量資料分析,目前仍是停留在第二階段機器學習巨量資料,以大量的資料配合統計及計算科學的方法,讓電腦能從事決策的階段。

至於專利部分,他指出現階段運用人工智慧解決智慧製造領域之相關專利,仍是偏重在人工智慧技術之運用,若單純從數量而言,前五大廠商之佈局狀況,仍是以通訊、網路、資料庫作為主軸,這部分也似乎是現階段人工智慧可以協助智慧製造領域最多的地方。但相對而言,這部份屬於較高階之層面,至於實際製造層面、實作層面之相關運用,傳統機械廠商在運用人工智慧的部分仍有待加強,這一點可從相關專利數量得到驗證。不過,這也證明了未來在實體操作領域的人工智慧技術仍有加強的空間。

針對智慧製造技術,樊晉源認為如果範圍太大,便很容易像中國製造2025般,可能會因太發散而無法兼顧,而且很容易變成只是為了衝KPI,對產業提升不一定有幫助;因此在進行智慧製造計畫時,為了配合國家政策,他的團隊只進一步拓展至台灣最具能量之航太、金屬運具、紡織食品及工具機產業,將智慧化產業領域限縮,有效將資源投注在需要發展之方向。

樊晉源指出人工智慧發展大致可以分為三個時期:第一階段是專家系統,也就是人類將一些專家才懂的知識(如醫學、法律)變成一條條「規則」並輸入電腦,藉此進行判斷,但專家系統發展到最後會出現極限,因為專家也就是人,最後也只是人為的判斷,而且每個人心目中的專家都是不一樣的,定義並不明確;第二階段為機器學習巨量資料,以大量的資料配合統計及計算科學的方法,讓電腦能從事決策,也就是Big Data的分析學習;第三階段則是強人工智慧 (Strong A.I.),亦即「讓電腦擁有人類的智慧」。樊晉源指出他們現在研究的智慧製造主題都是以第二階段為主,但他認為第二階段並不一定不如第三階段,最主要的是要思考我們要AI作什麼?是要AI跟人類擁有一樣的思考嗎?還是只要用來輔助人類工作就好?

樊晉源表示,在他研究智慧製造的專案中,他所認知的目標是讓AI在研究過程中輔助整個團隊在製造過程中的資料閱讀及判斷的部分,所以並沒有把目標放在第三階段的AI。

關鍵字的取得及檢索條件

在當初執行專案的時候,樊晉源參考了各團隊老師所提供的資料。到了為智慧製造進行定義的時候,他訪談了6、7個團隊的老師,進行了數場專家會議,得到了智慧製造的關鍵字後,再把人工智慧的關鍵字加上去,最後再鎖定技術領域的部分。至此,一般人可能會有一些疑問:這樣找出來的結果會不會跟WIPO的定義所找出來的有差距?樊晉源表示基本上一定會有差距,但因為他們的專案是要配合團隊的需求,所以必須依據團隊需求來進行。表1是經過調查及整理過的檢索條件,主要以2000年以後的專利為分析對象。

表1. 專案最後定義出來的檢索條件 (資料來源:《人工智慧運用於智慧製造專利分析 ─ 比較台廠和世界標竿廠商之相關佈局》簡報;樊晉源,工總「全球AI技術發展與專利布局演變與趨勢暨台歐美AI專利申請審查實務發展與應對研討會」;2019/12/4)
表1. 專案最後定義出來的檢索條件 (資料來源:《人工智慧運用於智慧製造專利分析 ─ 比較台廠和世界標竿廠商之相關佈局》簡報;樊晉源,工總「全球AI技術發展與專利布局演變與趨勢暨台歐美AI專利申請審查實務發展與應對研討會」;2019/12/4)

樊晉源表示,之前很多AI的技術都是存在於文獻中,而不是出現在專利,這幾年因為風向開始轉變,漸漸擴展,導致技術成長很多。但如果把這些技術作拆解分析後,即會發現大部的技術仍然是聚集在資料處理的部分 (參考圖1)。他本來的預期是看智慧製造再加上AI後,會不會讓機器人或是觸覺的部分有更多情感的呈現,但卻沒有達到預期的效果,最後發現還是要經過第二階段大量資料庫分析。這代表目前廠商在智慧製造領域仍沒有很大的突破。

圖1. 人工智慧與智慧製造專利技術領域分析 (資料來源:《人工智慧運用於智慧製造專利分析 ─ 比較台廠和世界標竿廠商之相關佈局》簡報;樊晉源,工總「全球AI技術發展與專利布局演變與趨勢暨台歐美AI專利申請審查實務發展與應對研討會」;2019/12/4)
圖1. 人工智慧與智慧製造專利技術領域分析 (資料來源:《人工智慧運用於智慧製造專利分析 ─ 比較台廠和世界標竿廠商之相關佈局》簡報;樊晉源,工總「全球AI技術發展與專利布局演變與趨勢暨台歐美AI專利申請審查實務發展與應對研討會」;2019/12/4)

從專利的數量去看,相關趨勢近5年來成長明顯。樊晉源指出資料處理的研發以軟體廠商為主,其中CISCO、SAP 相關廠商對於此類專利之投入都是近年才較為積極,大約在2014年左右開始積極投入相關領域之研究。其他較為傳統之製造技術廠商,如ROCKWELL、GE、PHILPIS這些公司之主要專利申請似乎都較早,整體而言也是較早佈局此一市場。反觀資料分析廠商之佈局時間,較傳統機械廠商及生產廠商來得晚。所以,傳統製造大廠並非沒有投資在AI項目的研發,反而是很早就開始投入,但並不是大量擴散,而是一點一滴慢慢打好基礎的投入研發。至於在2012年專利數量爆量衝起來則是歸功於數據廠商和雲端廠商。

然而,樊晉源表示這些數據或雲端廠商的AI技術是否可以運用在智慧製造上是個值得思考的問題。因為很多智慧廠房的設備都是來自世界各地的廠商,這些數據大廠的技術如果套用到整組生產設備上,是否真的可以互通相容無縫接軌?這個問題在中小型廠商身上特別明顯,因為受限於預算,中小廠商沒有辦法添購一整套的設備,這時候資料的上傳下載即可能會碰到相容互通的問題。


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