人工智慧決戰場在AIoT應用,IEK:兩大技術待突破
人工智慧決戰場在AIoT應用,IEK:兩大技術待突破
2017.11.08 | 物聯網

AI無疑是今年科技產業的燙金關鍵字,展望2018,工研院產經中心(IEK)預期,AI與IoT(物聯網)將快速匯流,進化為AIoT,驅動更多智慧應用。不過IEK也提醒,目前的AI應用多以雲端運算為主,仰賴大型資料與運算中心,最終AI若要普及,決戰場在行動與終端裝置上,而這種邊緣運算架構,仍有「低功耗的運算晶片」、「適用於終端的輕量化演算法」二項技術挑戰待解。

AIoT將成AI發展關鍵

IEK觀察,現階段,各科技大廠主要將深度學習應用在模式辨識(pattern recognition)上,僅能辨識、感知事物,無法提出具邏輯與複雜性的決策或行動。舉例來說,在醫療影像辨識的診斷上,AI雖可勝過人類,但若要提出治療對策,卻仍遠遠不及有經驗的醫生。

因此,如何讓AI更貼近人類思考模式,並發展出適合AIoT終端裝置運作的技術,是目前國際大廠與新創企業所積極發展的目標。

AIoT聽起來很遙遠嗎?事實上,舉凡無人機送貨、無人商店、刷臉支付,到情感社交機器人、商用導覽機器人、倉儲物流機器人等,都是目前AIoT在商務情境中的實例。

IEK表示,未來在AIoT模式下,AI應用平台、AI演算法與AI感測晶片將呈現三位一體,統一由AI大腦指揮。

而在技術限制上,目前低功耗AI運算晶片已是全球半導體產業的發展焦點,各種解決方案不斷浮出,各自擁有適用情境與優劣勢。而演算法的輕量化,則需使用壓縮技術,將龐大的演算法模型精簡化,以供終端使用。

AI大戰開打,台灣優勢何在?

至於在AIoT上,台灣廠商可以努力的方向是什麼?IEK主任蘇孟宗指出,台灣的AI優勢在於製造業的終端資料、各類型資料庫(先進製造、健康醫療),以及半導體核心運算技術,應集結優勢,扮演生態系領導者的關鍵伙伴。

IEK分析師陳右怡則建議,台灣業者可從AI應用系統與平台架構出發,掌握該應用相關的AI演算法發展,再由AIoT終端零組件及聯網設備的產業優勢切入,如感測晶片、光學模組、觸控面板、匣道器等,提升這些關鍵元件的功能,整合AI硬體上的軟體模組,推出高附加價值的AIoT機器元件,增加台灣在AIoT的核心競爭能力。

關鍵字: #邊緣運算
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迎接AI代理時代,中國信託3大策略重點加速金融轉型
迎接AI代理時代,中國信託3大策略重點加速金融轉型

台灣年度AI盛會「2025 AI TAIWAN未來商務展」日前圓滿落幕,展會期間同步登場的「2025 AI TAIWAN國際趨勢高峰論壇」也吸引來自產官學界的高度關注。副總統蕭美琴親臨現場致詞時指出,人工智慧正以前所未有的速度改變全球產業版圖,台灣正站在這場關鍵變革的十字路口,必須積極布局。

「我們已在硬體供應鏈上打造出一座堅固的山頭,接下來,台灣更要以AI與軟體應用為核心,開創下一座新高峰,讓台灣持續站穩世界舞台。」蕭美琴強調。

AI應用邁入「代理時代」,大量數位員工走進職場

目前,AI應用的發展已從單純的聊天問答與內容生成,邁入全新的「代理時代」。Google前台灣董事總經理簡立峰說明,所謂AI代理(AI Agent),不僅能理解與回答問題,更具備推理、規劃甚至執行任務的能力。像是特斯拉的無人計程車服務,或Amazon的倉儲與送貨機器人,都意味著AI不再只是螢幕中的語言模型,而是直接參與了人們的日常生活,甚至取代部分白領工作,成為職場上的虛擬同事,舉凡代理撰寫軟體程式碼、產出研究報告等任務,AI都能勝任。

受邀擔任主題演講嘉賓的中國信託金控資訊最高主管賈景光,對此趨勢也有相同見解。他預期,未來金融職場將迎來大量數位員工,AI角色亦將從過去的助理定位,躍升為具備博士班水準的專業夥伴,全面協助企業提升營運效率與生產力。

事實上,為了迎接這股變革浪潮,中國信託早在2018年便前瞻性地成立AI實驗室,積極借鏡國際金融業的成功經驗,推動各項AI專案。這項超前部署的策略,也讓中國信託成為台灣首家連續四年榮獲《Global Finance》雜誌「全球傑出金融創新實驗室」殊榮的金融機構,展現其在AI創新應用領域的領導地位。

中國信託金控
首家連續四年榮獲《Global Finance》雜誌「全球傑出金融創新實驗室」殊榮的金融機構_中國信託金控,受邀分享AI創新應用領域的經驗與策略。
圖/ 數位時代

中信AI發展策略的3大核心重點

進一步探究中國信託金控的AI應用發展策略,可以歸納出3大核心重點。

第一是採取「導入通用工具+自建AI模型並行」的雙軌推動模式。目前市面上由科技大廠或新創企業提供的AI工具已相當成熟,如:語意搜索、摘要總結、內容生成等工具,只要確保符合資安與內控標準,即可快速導入與應用。此外,針對中信獨有的經營Know-how、產品知識、關鍵決策能力等核心競爭優勢,則透過自建AI模型的方式內化至系統中,藉此強化差異化競爭力,與通用工具形成有效互補。
第二為打造AI賦能的企業文化。賈景光強調,推動AI賦能,絕非單純的技術導入專案,而是一場全方位的企業文化變革,必須由高階主管帶頭學習與使用AI,再結合員工教育訓練、不定期內部應用成果與外部趨勢分享、建置學習資源庫、以及Prompt Engineering的技巧養成與實戰演練等方式,循序漸進,逐步型塑出AI賦能的企業文化。

尤其考量到「如何下正確指令」(Prompt Engineering)是AI效益最大化的關鍵,中國信託也將內部累積的指令設計技巧與應用實例,整理為知識庫,讓全體員工得以共同學習、快速上手,加速落實AI於日常工作中。目前,中國信託金控已經盤點出超過200個AI應用情境,協助員工有效提升40%至70%生產力。

第三則是鎖定關鍵應用場景、最大化AI導入成效。每個產業都有自己的關鍵議題,企業在導入AI時應回歸業務本質,從產業策略與關鍵流程出發,找出痛點並對症下藥,才能創造出AI應用的最大價值。

中國信託金控
中國信託金控資訊最高主管賈景光,開場時提到,目前全球市值最高的企業,很大的比例都與AI有關。
圖/ 數位時代

像中國信託便聚焦於優化客戶體驗、提昇內部效率與風險管理3大金融業核心議題,發展相關的AI應用,例如:智能客服已實現70%的客戶詢問可於1秒內快速回應、自主研發的AI模型能主動偵測並攔截可疑交易,2024年累計成功阻擋的詐騙金額已達8.4億元新台幣,為客戶資產安全提供有力保障。

隨著內部AI應用已小有所成,如今,中國信託正積極邁向產業共創階段,並響應金管會倡議成立的「金融科技產業聯盟」,擔任「金融科技應用研發工作圈」的首屆召集人。透過聯合學習、金流履歷、資料整合等方式,研發可以解決金融業共通性問題的AI相關應用,如 : 目前的首要任務是建構全國性金融同業防詐平台,以科技精準阻詐、達到守護民眾財產安全的目的。賈景光強調,唯有打破單打獨鬥,串聯產業力量,才能加速AI在金融業的落地與深化,進一步提升台灣在國際舞台上的AI應用實力,真正讓台灣的金融科技在全球發光發熱。

中國信託金控
賈景光強調,唯有共同合作,串聯產業力量,才能加速AI在金融業的落地與深化。
圖/ 數位時代

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