陳良基花50億打造人工智慧中心,也許可為台灣物聯網多爭取一點時間

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Intel收購Mobileye,顯見物聯網時代,強化人工智慧的能力非常重要。然而,台灣缺乏人工智慧的人才,科技部長陳良基欲花50億打造人工智慧研發中心,也許可以為台灣的物聯網生態系,爭取多一點時間。

科技部長陳良基50億打造AI人工智慧研發中心」,以及「大動作!Intel以153億美元收購以色列自駕車技術商Mobileye」這是最近科技界的兩大新聞,而兩大新聞共同的重點,就是為了物聯網強化人工智慧。

Intel的市值現在大約1000億美金多一點,買下Mobileye,其實是吃掉超過自己去年一整年的獲利。這是因為過去呼風喚雨的Intel,在後PC時代,在很多領域一直進展不順:智慧型手機晶片遠遠落後高通;而在人工智慧運算上,最近最紅的深度學習的晶片市占率上,Intel目前也落後先發的NVIDIA,Intel之前說要攻入汽車零件系統,但是自動駕駛的關鍵技術一直不夠。

Intel為何買下Mobileye?

這樣的關鍵技術有兩種,從大量行車及道路資料中做的深度學習及從人工智慧增強的影像識別技術。如果從行車中得到的影像、道路狀況所蒐集資料來做深度學習技術,Intel其實比不過已經在這方面深耕已久的Google自動駕駛車公司Waymo,及跟本田、特斯拉、奧迪、Volvo、賓士及BMW等車廠合作一段時間做了很多深度學習的NVIDIA。

所以,為了強化自己的能力,Intel買下利用人工智慧強化的影像辨識公司Mobileye,在汽車先進駕駛輔助系統 (ADAS) 影像技術市佔率超過50%,Intel還把整個自駕車部門改由Mobileye的以色列所在地主導,就是一招不得不下的棋步了。

也因為人工智慧展現的亮點就在未來無人車的展現:而Intel透過這次收購,想在未來成為連網車及自動駕駛車的主角,尤其Mobileye原來就是通用、奧迪、福特、BMW及很多車廠的供應商,Intel也因此才好將車用晶片賣進這些廠商。

看到Intel跟NVIDIA這樣的大廠都全力推出人工智慧相關的晶片組,IBM、Google、Microsoft、Amazon、百度、阿里巴巴跟騰訊這些國際大廠也不斷強化自己人工智慧的能力。甚至,之前阿里巴巴提出的報告指出今年開始是AI+的時代,可見人工智慧的發展被各大公司看重。

在物聯網時代,要有很棒的服務,才有可能產出受歡迎的系統,而這必須要有很好的大數據跟人工智慧的能力:在大數據裡包含很多影像、影片、語音、網頁跟文件的非結構化與半結構化的資料,要對這些資料做分析,很多時候要利用人工智慧中機器學習的法則協助,而這方面的人才台灣產業界十分缺乏。

發展物聯網需要人工智慧能力,但缺人才

而陳良基部長決定花50億台幣來建置適合人工智慧發展的環境,吸引國際優秀人才來台,讓台灣廠商切入人工智慧的軟硬體產業鍊中,這是一個很好的補強台灣人工智慧能力的方法。

我常常針對物聯網、大數據跟人工智慧主題演講,長期觀察下來,我發現台灣很多企業最大的問題是,很多人還停留在過去只要產品賣得多,就可以賺大錢的思維。

大家不明白物聯網是一個系統,未來產品的走向,將是少量多樣,而且消費者會買產品,是因為廠商提供了好的系統服務,而好的系統服務需要有人工智慧與大數據支持才能做到。

有些老闆甚至認為人工智慧跟大數據只是流行名詞,它們的急速發展跟他的公司無關,這樣的錯誤觀念,希望他們能在看到包括Intel等等各個國外大廠在人工智慧上的積極動作而醒悟。當然,也有很多公司知道人工智慧與大數據的系統太昂貴,不是公司自己建得起的,因此盤踞不前。

台灣不乏大數據和人工智慧人才的相關培育,包括台灣的資料科學年會,還有學界近幾年投入研究人工智慧與大數據,加上台灣也有像沛星互動科技Appier及創意引晴Viscovery等等人工智慧技術的新創公司。

可惜的是,台灣在軟體與硬體都有好的技術與人才,只是兩邊的努力方向不一致或步調搭配太慢,沒能做好整合:我也看到幾家大廠想要自己從頭包到尾做好軟硬整合,卻是硬體主導而不尊重軟體的角色,或是忽視人工智慧與大數據系統建置的難度,而造成軟體人才受不了而出走。當然,學界的人才並沒能跟企業界馬上接軌也是一個問題。

陳良基部長這次的行動,透過台灣建立國家級的大數據與人工智慧中心,希望能幫助這些無法自行建立大數據和人工智慧中心的企業,這就像台積電的晶圓代工一樣,這樣IC設計公司就不必因為要有大資本建立自己的晶圓廠,因而降低了不少門檻。

我認為陳良基部長的50億找國外人才建人工智慧中心,同時可以爭取時間,讓兩邊好好整合以支撐台灣亞洲・矽谷的物聯網生態系系統的需求,這樣,台灣才有機會在未來的物聯網時代再創新榮景。

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裴有恆

21年前在美國念人工智慧,1999年做虛擬實境,2001年開始接觸物聯網,2003年在物聯網公司神達電腦做了10年,現在是專職研發創新教練與物聯網講師,同時也是趨勢觀察者。講課課題有物聯網、Fintech、大數據、人工智慧、產品創新、服務創新、商業模式創新與專案管理。

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