近年來AI喊得震天價響，每個人似乎都知道人工智慧，但對一般人來說，AI離我們的生活距離尚遠，是屬於未來的、想像的，停留在實驗室裡的計畫。民眾所接觸到的食衣住行育樂醫療等應用屬於AI發展的後端，幕前可見的多元應用雖令人期待，在此之前與幕後，需要的是更多的研發、計算處理與布建過程，政府的國家級AI戰略則扮演重要推手角色，我們依序從官、學、產面向，一探台灣AI的發展戰略及其世界競爭力。
台灣AI掌舵人──科技部長陳良基
國家科技部門的掌舵人──科技部長陳良基開頭就給了一劑強心針：「在AI領域，台灣當前是貢獻國，也是領先國」。在前一波網際網路時代，台灣因製造能力太強，軟體投入與發展不足，顯出落後步伐的台灣，究竟何來底氣談領先呢？
硬體的強項 AI的奠基
人工智慧應用的範疇，從資料的蒐集，到大量的資料運算，都必須用一些元件來處理，軟硬體的結合是必要的，這便連結到台灣的強項──將硬體做到品質的極致並且大量生產。「可以說，沒有硬體就沒有人工智慧」，AI軟硬體結合的需求極強，必須仰賴硬體即時蒐集的能力，例如做影像處理，需攝影機將資料蒐集進來，這關乎攝影機本身資料擷取的能力及邊緣端的處理，大量的資料送到雲端與裝置端之間的Edge端，邊緣運算被視為實現AI關鍵技術的重要催化劑，而這項催化劑的關鍵落在IC晶片上，對於具備超級電腦的強大演算能力、同時功率損耗小的晶片需求大增，這也是三奈米廠如此重要的原因，舉目全球，只有台灣台積電具備此能耐。
人工「智慧」的源頭，來自認知環境的變動，要能提供應用，必須做到3步驟：
1. 持續的資料蒐集
2. 資料的分析整理
3. 提供應用
智慧科技的核心能力，需要的不只大數據，在人機協作、共生的時代，與厚數據的關聯性勝過大數據。
從AI元年到推進協作年
陳良基許多年前便前瞻未來將是人工智慧的時代，並預見2022年三奈米廠開始投入量產，將使AI的應用成本大幅降低，各行產業想在第4波新科技浪潮不落人後，需及早布局，因此於2017年甫上任即定下AI發展的戰略及5年計畫，並將當年設為「AI元年」，著手布建生醫技術醫療和AI的核心技術、智慧製造、智慧服務、生技醫療等4大AI創新研究中心，以及資料庫的整理、主機的建置、對未來性產品如人工智慧機器人等的掌握……。
具體的作為，包括半導體的強化，為AI應用大爆發關鍵年2022年所需的未來晶片做準備；其次是AI的應用，透過各AI創新研究中心培育各領域應用人才；其次將運算主機的資料庫準備好，待日後各行各業可降低門檻、迅速上手使用，目前已有30多個新創點子正在使用這台國家級的超級主機，預計今年8月將正式對業界開放。槓桿政府與民間能量布建關鍵人才人才向來是科技發展的關鍵，科技部拉進業界，槓桿政府與民間的能量在人才的布建上。對於現有人力的更新，將相關領域的人才能力升級，非此領域的人力則輔助引導應用。
科技部與經濟部、勞動部皆分別有相關人才培育的計畫及職訓課程。其中，跨部會合作推出的「AI 101計畫」，將培訓的AI人才、學界AI相關研發成果導入產業界，同時鼓勵廠商提出實際遭遇且可由 AI 解決的問題，媒合尋求具體解決方案，藉此達到人才培育和增進就業的目標，對於欲導入AI，卻面臨相關人才、資源不足的中小企業，幫助最大。對於未來人才的培養，則另有與教育部合作的計畫。
技術＋平台＋厚數據 迎向人機協作時代
「AI的核心能力在計算」，因此，陳良基以5年為期，一方面深耕臺灣AI的基礎技術，積極創造出可供產業使用的AI工具；一方面建置適用在不同產業的AI雲端平台，因此攜手國內指標性企業廣達、華碩、台灣大哥大等共組國家隊，合作建置「AI雲端平台」，為台灣發展人工智慧打下重要基礎，可提供快速運算能力、大量儲存空間與安全的網路，讓產學研界享有更即時、便利的運算服務，為未來AI時代導入各行各業做好準備。
在大家聚焦於大數據之際，陳良基提出「厚數據」的重要性，牽動人類渴望的核心本質，「分析100萬人得出的數據，未必適合這『1』個人；有時針對這1個人深入去探討分析後，擬定的服務也許更適合這個人，以服務為導向的思惟，個人的獨特性正是台灣未來服務業導入AI的新機會」。
在AI核心能力部分，資料科學上的突破，還有些技術可使力、克服之處，因此由科技部主導，成立4大創新研究中心，交由學校來進行。
AI發展藍圖 指向未來應用
台灣在AI的應用，是許多行產業迫切想知道的進展，在陳良基擘劃的發展藍圖分為以下幾個面向。首先是智慧製造，台灣的優勢利基在硬體製造，過去能夠大量生產，卻只能抽驗，未來無人工廠式的製造將能大量生產並大量檢驗，去年已於科學園區大廠整廠導入，許多機台需進行修改，如製造機台加入感測器等。
其挑戰在於，同樣是製造，但不同的行產業有其各自專業的know how，老經驗與新科技的結合有待碰撞磨合，甚至每個廠的條件不同，就需不同的建置，不過這也恰恰是台灣中小企業的強項。其次是智慧交通，包括近年很夯的自駕車，可連結到智慧城市。再其次是智慧醫療，因人體堪稱小宇宙，其牽一髮動全身之複雜增加了發展的挑戰，將從醫療影像開始著手，一照數百張的醫療照片未來將由AI協助診斷，減少圖資研讀時間及誤診率，更有利於醫生投注在後續治療方案的擬定與執行。這些皆扣合到智慧學習，也將為教育方式帶來重大的改變。
邁向2022的AI關鍵年
2022年，是AI滲入一般民眾生活的關鍵年。AI的智慧化，可提供更到位的服務，也可預見更多創新創意的產品出現，陳良基鼓勵企業主可多聘用人文科系的人才，在產品或服務的設計思維能更貼近人的需求，落實以人為本，可望更加提升價值。他也帶頭與文化部合作，推出「文化科技綱領」，並在空總創新基地規劃人文科技的實驗場域。
由陳良基帶領科技部擘劃的AI藍圖，並據此布設的基礎環境建置，結合國內既有的強項，將可望為台灣推進下一波的發展，引動未來數十年的優勢與榮景。產業要轉型發展，必須有相應的人才，然而人工智慧這個新的領域，有足夠的人力資源嗎？這得看我們的教育人才培育計畫。
圖、文/智媒科技