深度分析科技部力推的五大AI策略
深度分析科技部力推的五大AI策略
2017.08.25 | 物聯網

台灣在物聯網時代,人工智慧在影像辨識、語音辨識、自然語音處理、大數據趨勢分析等領域有很強的需求,達到需求,才可能發展智慧機器人,以及在物聯網的影像、聲音感測做到夠好的表現。

最近科技部部長陳良基提出打造AI生態圈的五大發展策略明,台灣政府也把預算提高,表示政府重視人工智慧的發展趨勢,對台灣未來的物聯網與人工智慧發展是個好的開端。

仔細研究五大發展策略後,筆者做了以下解析。

1.建構AI主機

物聯網裝置將會產生大量的數據,而用這些數據,利用人工智慧的深度學習方式,可以得到不錯的模型。陳良基強調建造一個能高速運算的系統,為廠商與學界提供一個不錯的人工運算能力的服務。

我聽到有些業界的朋友認為政府這樣做是「與民爭利」認為AI中心自己做就可以了,但不是所有的廠商都能建得了很貴的Fab廠,如台積電為IC設計廠商提供Fab廠,才讓台灣的IC設計廠不用花大錢自建晶圓廠。

專注於設計,才能強大。同理人工智慧軟體公司不用花大錢自建人工智慧資料分析中心,透過這個強力系統來達成人工智慧的運算能力,讓人工智慧與物聯網產品及平台的公司,專注於自身系統與產品的發展,不必因為缺乏人工智慧學習系統而受制於人。

2.打造智慧機器人基地

因應少子化與老年化的趨勢,利用工業機器人與服務機器人替代短少的人力需求是不可變的趨勢,面對這個需求,在中科及南科設立智慧機器人研究中心,打造關鍵技術,這是好的方向。

在工業機器人上,台灣的上銀科技與鴻海集團在工業機器人都有不錯的能力及產品,目前的狀況是卡在服務機器人的能力不足,例如鴻海把機器人Pepper導入台灣後,機器人Pepper仍然不夠智慧是該產品租用量不佳的主因,所以重點放在服務機器人所需的台灣式(符合台灣現狀的)中文語音辨識、視覺辨識與智慧反應(跟AlphaGo類似的強化學習,不過更進階),台灣目前也已經有很多新創在視覺辨識上努力,中文語音辨識也有一些廠商投入,不過都不是專為機器人應用所打造。

達成好的智慧機器人能力,必須有清楚的藍圖,仔細的規劃台灣需要的人工智慧軟體能力,整合業界及學界的力量。學界進一步成立新創公司,最後達成強而有力的智慧機器人及對應產品。而50家新創與4000人的培育如果有此規劃做背書,會更有意義。

3.設立AI創新研究中心

以5年為期,每年預計投入10億元,鼓勵人工智慧基礎技術、智慧醫療、金融科技、智慧製造等人才與技術研發。台灣在智慧醫療與金融科技領域,因為法律問題造成數據蒐集難度高,可能導致創新研究進展緩慢,這樣反而就可惜了。

4.半導體射月計畫

這個部份是要強化物聯網用晶片、虛擬實境/擴增實境半導體的能力,以及人工智慧專用應用晶片(ASIC,就跟Google的TPU類似的晶片),或人工智慧通用型晶片(FPGA或GPU),這跟台灣本來就強的硬體設計能力結合。

在這之中,如何做好軟硬整合,支持人工智慧的利基廠商是關鍵。這個過程涉及將軟體邏輯做成硬體,強化運算速度,讓深度學習模型的邏輯運算增快,這不是硬體廠商閉門造車就可以完成的,而是要跟客戶深入合作。在客戶發展對應軟體及訓練模型時就參與,最後完成客戶所需的快速運算晶片,讓智慧設備與機器人不用一直聯網,用雲端大量運算達成智慧能力。

這跟台灣電子廠商過去習慣的ODM模式不同,而是與客戶共創的JDM(Joint-Design Development)模式。

5.科技大擂台

這是利用比賽吸引團隊加入,以完成好的數據模型。第一波是電腦中文聽力理解為主題。其實電腦中文聽力(語音辨識+語意理解)在對岸已有很多團隊發展,也發展到不錯的程度,特別是北京微軟研究院(語意理解正確率達94.1%)、百度跟科大訊飛(語意理解正確率達97%)。

但是因為兩岸地方語音習慣與很多用語不同,對岸已經發展出來的中文聽力能力,在台灣使用準確率不高。而透過這樣的獎勵方式,以深度學習的觀點,其實是激勵大家去蒐集大量相關的語音數據,並針對它下人工智慧的功夫,只是這樣的效果是否可以達成精確辨識語音的目標,其實有待觀察,如果成功,未來甚至可以衍生到台語或客語辨識。

除了語音本身,語意理解更是另一個難處,這點如果可以跟微軟合作,用位在微軟亞洲研究院開發的微軟語意理解引擎做轉接,深度學習就不用從頭學,進展會快很多,不知道這次參加的隊伍有沒有這樣的想法跟能力。

陳良基在文中也提到目前只有圍棋有顯著的人工智慧發展,所以台灣還有機會。

不過面對中國以國家之力發展的「互聯網+」與「AI+」的產業,我認為台灣其實並不適合跟中國做同樣的東西正面對決,可以針對台灣可以比中國做得好的部分與利基(例如智慧醫療與穿戴式裝置的整合,再搭配台灣的長照2.0計畫)好好發揮,而這需要台灣發展好的人工智慧做基礎。

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從地下室到演唱會都不卡!台灣大哥大如何解鎖全場景、有感升級的5G體驗?
從地下室到演唱會都不卡!台灣大哥大如何解鎖全場景、有感升級的5G體驗?

5G開台邁入第五年,戰場早已從「誰有5G」轉向「誰的5G好用」。夜市、演唱會、地鐵、商圈——這些人潮洶湧、訊號最容易卡頓的地方,才是檢驗網路品質的真實考場。要打造真正有感的5G體驗,靠的不是技術名詞,關鍵在於能否把網路資源變成看得見、用得到的流暢速度。

台灣大哥大擁有最大5G黃金頻寬,以及高覆蓋率的NRCA載波聚合領先技術,為網路傳輸佈局暢行無阻的地圖,打通每一個收訊死角,再加上OpenSignal權威認證背書,不僅是技術成績站得住腳,更讓用戶日常生活使用有感提升。

全台獨家最大頻寬100MHz,讓5G跑得快又穩

要解析5G效能優劣,關鍵在於「頻寬」配置。頻寬就像道路的寬度,直接決定數據傳輸的承載容量。頻寬越寬,越能支撐大量用戶同時連線,確保下載、串流、直播等應用維持順暢體驗,避免因流量壅塞導致服務中斷。簡言之,頻寬就是撐起網路用戶體感的關鍵。

台灣大哥大目前在全球主流5G黃金頻段3.5GHz上,獨家取得全台最大100MHz頻寬資源,達到頻譜配置的頂規水準。實測結果顯示,在理想條件下,此頻寬配置可擁有高達2Gbps下載速率。

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圖/ shutterstock

同時,台灣大哥大也已在全台超過2,000處熱點完成5G黃金頻段基地台升級。因此即使遇到夜市商圈、大型演唱會、跨年活動等高密度人流聚集場景,當用戶數量暴增、頻寬需求激增時,完整的基礎建設布局仍能確保訊號不中斷、網速不卡頓。

打通收訊死角,體驗有感不只是口號

除了速度與流量,5G還有一項棘手難題——涵蓋死角與訊號穿透力。特別是在室內深處、地下室等場域,即使該處已有5G涵蓋,實際使用仍有可能無法完全避免的卡頓或不穩狀況。

原因在於5G高頻段雖速度快,但穿透力弱,容易因手機功率有限而發生不穩定的情況。對此,台灣大哥大結合700MHz低頻段的穩定性優勢,以互補式的高低頻協作架構,強化訊號深度與廣度。換言之,在戶外大場景跑得快,在室內密閉空間也能收得到。

NRCA自動切換最佳頻段,上網不怕訊號塞車

台灣大哥大的核心技術優勢,還有NRCA(New Radio Carrier Aggregation)載波聚合技術;NRCA讓行動裝置能同時使用多個頻段上網,如同多車道高速公路,讓資料流在不同頻段間靈活切換,兼顧高速率與深度覆蓋率。當某一頻段出現壅塞,系統能自動將資料流量轉至其他頻段傳輸,以提升整體承載效率與傳輸穩定性。

自2021年率先佈建高低頻NRCA,目前已有超過六成基地台支援這項技術,有效壓縮延遲、提升連線穩定度、強化訊號覆蓋與穿透。此外,合併台灣之星後,台灣大哥大更將全球主流5G黃金頻段3.5GHz的60MHz與40MHz頻寬合併,打造業界最大100MHz,為全台唯一同時整合5G高高頻與高低頻NRCA的電信業者,在5G網路體驗與穩定度領先同業,達到頻譜配置的頂規水準。

隨著短影音、直播、雲端工作等即時傳輸需求爆炸成長,用戶對「穩定滑順」的網路依賴不斷提高。台灣大哥大領先的NRCA載波聚合技術,正好回應用戶需求,無論是在捷運上滑臉書,還是在人聲鼎沸的夜市直播吃美食,都能享受多場景流暢切換的優質5G體驗。

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圖/ shutterstock

優質有感體驗,經國際權威OpenSignal認證

根據國際第三方認證機構OpenSignal於2025年6月公布的行動網路體驗報告,台灣大哥大在「可用率」、「5G影音體驗」與「整體影音體驗」三項用戶有感的指標上獲得第一名。所謂可用率,意指用戶隨時隨地都能連上網路,關鍵時刻訊號不缺席,不論身處室內或移動場景,都能穩定連線不中斷;同時,良好的影音體驗指標,則代表用戶在觀看影片、雲端會議或滑短影音時,能享有畫質流暢、連線穩定、不易中斷的完整體驗。OpenSignal向來以實測數據為依據,其認證結果可視為對 5G 體驗品質的權威背書。

今年第一季,OpenSignal也針對合併電信後的網路表現進行評比。自2023年底台灣大哥大與台灣之星完成合併後,其在涵蓋體驗的評分顯著提升,並在品質一致性指標上維持82~84%的穩定水準。相較其他合併案例,台灣大哥大是體驗提升幅度最大、整體穩定性維持最佳的合併業者,顯見其網路品質、營運韌性與整合效率。

5G技術是否能成為使用者真正信賴的基礎,關鍵在於能否在生活場景中「被感受到」。台灣大哥大以完整的頻寬資源、彈性技術架構與佈建策略,從速度到穩定、從戶外到室內,打造順暢5G體驗,可期待在這場長期5G競賽中,成為用戶最仰賴的行動網路選擇。

有關更多相關資訊,請查詢網站:https://www.taiwanmobile.com/content/event/nrca/index.html

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