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工研院研討會 剖析下世代AI的創新應用趨勢與商機

工研院「2019 國際產業前瞻研討會」,邀請美國專家來台分享最新研究成果、國際案例分析及對未來趨勢之觀瞻。美國史丹佛大學在台校友會會長陳建志(左一)、凌群電腦總機李劉瑞隆(左二)、 工研院資訊與通訊研究所所長闕志克(左三)、 史丹福大學教授Chuck (左六)、經濟部技術處副處長林德生(右七) 、工研院副院長張培仁(右六) 、 史丹福大學教授Marco (右五)、矽谷大數據分析公司End-to-End Analytics共同創辦人Allan Gray(右四) 、 研華科技技術長楊瑞祥(右三)、 工研院產科國際所所長蘇孟宗(右二)、中華電信研究院副院長陳榮貴(右一)。工研院/提供
工研院「2019 國際產業前瞻研討會」,邀請美國專家來台分享最新研究成果、國際案例分析及對未來趨勢之觀瞻。美國史丹佛大學在台校友會會長陳建志(左一)、凌群電腦總機李劉瑞隆(左二)、 工研院資訊與通訊研究所所長闕志克(左三)、 史丹福大學教授Chuck (左六)、經濟部技術處副處長林德生(右七) 、工研院副院長張培仁(右六) 、 史丹福大學教授Marco (右五)、矽谷大數據分析公司End-to-End Analytics共同創辦人Allan Gray(右四) 、 研華科技技術長楊瑞祥(右三)、 工研院產科國際所所長蘇孟宗(右二)、中華電信研究院副院長陳榮貴(右一)。工研院/提供

在經濟部技術處長期支持下,工研院產業科技國際策略發展所於今(10)日舉辦「2019 國際產業前瞻研討會─應用AI釋放數據價值 再創產業成長動能」,由產科國際所所長蘇孟宗主持、經濟部技術處副處長林德生及工研院副院長張培仁出席致詞,邀請美國史丹福大學教授、矽谷知名大數據分析公司End-to-End Analytics共同創辦人Allan Gray及研華科技技術長楊瑞祥等專家與會,聚焦在最熱門的人工智慧之創新與投資趨勢,並探討人工智慧於供應鏈及自主移動之應用等議題。

工研院與史丹福大學共同研討平台計畫主持人、同時也是產科國際所所長蘇孟宗表示,在全球科技發展趨勢上,AI已成為各國發展軟實力的關鍵技術,包括美、日、英、中等國家都已訂出AI 發展戰略。對台灣而言,許多相關的AI創新驅動產業,包含與數位經濟相關的大數據分析、AR/VR、自駕車、機器人等應用,都需要有更先進半導體技術的支撐,而台灣的資通訊產業與半導體擁有堅實基礎,科技實力在全球舉足輕重,建議政府加速AI政策法規建置、優化投資環境並爭取國際優秀人才,未來台灣將是最有機會發展AI產業的地方。

研討會由工研院資訊與通訊研究所所長闕志克以「台灣人工智慧技術研發與應用」為題進行專題演講。闕志克指出,邊緣運算將是未來AI科技產業重要趨勢之一。基於人工智慧的大量資料分析,和低延遲的需求,即將到來的5G通訊時代可望實現聯網車輛、AR/VR和無人機的大量應用,雲端運算已經無法因應大量影像擷取、運算和反應的需求,而更接近數據端的元件上(on-device)或邊緣運算(edgecomputing)將扮演更重要的角色,影像隱私權也成為重要議題。根據IDC估計,2022年全球邊緣運算市場將成長至121億美元,包括智慧車輛、智慧監控、智慧醫院、下世代零售與製造將是重要應用領域。

闕志克並分享工研院在「深度學習」(DL)的最新技術進展。為掌握邊緣運算帶來的基於在地(location-based)的龐大機會,同時在AI產業化目標下,工研院致力開發「深度神經網路」(DNN)演算法,同時與國內產業如技嘉科技合作,共同發展深度學習訓練設備(DNN Training Appliance),期待帶動AI產業化,提升國內資通訊硬體產業附加價值,台灣軟體產業與相關服務業之成長。

史丹福大學教授Chuck Eesley接續針對人工智慧與自主移動激發之新創機會發表演說。他觀察到,近兩年創業投資在人工智慧和行動(Mobility)領域方興未艾,尤其以車輛產業受到資通訊技術顛覆性的影響,產生兩種質變:第一,傳統汽車廠商透過自行研發和併購新創企業途徑,跨入自駕車、電動車和聯網車輛等新領域;第二、共享經濟改變消費者使用行動服務的模式。ChuckEesley進一步指出,整合人工智慧和行動的自駕車將是未來汽車和資訊廠商的投資熱點,並為感測器和半導體帶來市場成長的機會。

此外,主辦單位還邀請到End-to-End Analytics共同創辦人Allan Gray剖析AI提高供應鏈效率的真正價值,他認為深度學習運用在庫存管理具有潛在價值,建議從改進的預測或決策中,專注於以財務價值為AI應用的具體策略;同時也邀請到史丹福大學教授MarcoPaveno進行專題演講,分享美國矽谷在自駕車、電動車和共享行動趨勢下,已成為美國僅次於底特律的大型汽車產業聚落。Marco Paveno指出,許多傳統汽車公司在舊金山灣區建立研發實驗室,或透過產學合作和併購方式,取得下世代行動載具的先進技術。他預期未來將有整合自駕車和共享車輛的解決方案,以實現自主按需移動(AMoD)的商業化進程。

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