工研院IEK今（1）日發表2018十大ICT關鍵議題時指出，2018年人工智慧（AI）發展的焦點，將從一開始主導的雲端運算，落到邊緣運算（Edge Computing），這項趨勢將在2018年開始顯著影響產業、技術與產品的研發與設計方向。

全球邊緣運算市場，2020年達133億美元

工研院IEK指出，人工智慧發展初期主要由雲端運算主導，但在網路頻寬、通訊延遲、資料安全等限制因素下，運算任務需要轉移到終端裝置或就近的網路設備上，邊緣運算因而興起。而全球邊緣運算市場規模，將從2017年的80億美元成長至2022年的133億美元，年平均成長率達到10.7％。

另外，2018年ICT產業的發展也有新的關鍵議題，包括：以5G為基礎的Cellular V2X（C-V2X）晶片組可望成為車聯網的主流標準；區塊鏈在2018年加速擴大應用範疇，各業者透過策略合作開發跨領域解決方案；而工業物聯網的資訊安全重要性進一步提升。另一方面，人工智慧所帶來的潛在道德問題，也引發各國政府開始介入制定規範。短期內全螢幕手機普及化，預估將帶來全新的零組件發展方向；而中長期看來，量子電腦走出科幻小說，首見商業運轉，值得產業持續關注。

IEK 發表2018 ICT產業關鍵議題如下：

AI邊緣運算專用晶片走向分眾專用化

工研院IEK指出，邊緣端運算晶片的發展將走向分眾專用化，未來不論是智慧音箱、無人機、機器人、AR/VR、智慧監控等新興應用，都將走向分眾專用晶片。例如：在智慧手機市場，蘋果所發表的A11 Bionic晶片、海思半導體的麒麟970晶片，三星及聯發科也預計推出相關Neural Engine SoC。

相對於大廠占據雲端運算的CPU及GPU晶片，台灣較有利基發展AI邊緣運算推理晶片，並以影像與視覺的現場可程式邏輯閘陣列（FPGA）以及特殊應用專屬晶片（ASIC）較有機會。

AI邊緣運算於五大終端落地

當AI逐步由雲端向邊緣運算裝置靠攏，催生AI邊緣運算智慧終端裝置崛起，其中又以自駕車、機器人、監控、AR/VR、無人機等五種類型的終端載具，對延遲性、資料傳輸頻率要求較高，將優先導入邊緣運算。台灣產業在五大邊緣運算終端載具上，均有系統業者投入布局，是值得台灣優先發展的AI硬體產品，而台灣適合發展具視覺基礎的終端裝置。

此外，邊緣運算設備主要是透過分層運算概念來降低延遲時間，也促使國際網通、伺服器大廠積極透過現有產品轉型來布局邊緣運算，帶動新興網通與運算設備需求。網路節點可能成為邊緣運算設備優先布建標的，因此電信產業供應鏈的切入將成為台灣廠商的機會與挑戰。

AI＋五感創造新型態人機介面

未來五感加上AI融合方案將同時嵌入人（穿戴）、機（機器人）、物（物件/基礎建設）三大應用載體，遍布AR/VR、手套、皮膚、人形機器人、非人形智慧機器(自駕車、自行車、無人機等)、建築、家庭、基礎建設，以無所不在的形式融入未來生活。

未來5年可望帶動具備五感加上AI功能特色的感測器市場強勁成長，在人機交互應用產值將由2017年的100億美元成長至2021年的238億美元，2017到2021年產值複合年均增長率將達到18.8％的高成長。

工業物聯網資安威脅倍增

隨著物聯網應用普及，駭客漸將目標轉移至相對缺乏資安保護的製造業與醫療業等B2B工業應用領域。因此，資訊安全專業廠商應針對機器人在製造、醫療等工業場景的大量使用，研發或強化相關場域的網路與閘道保護，並與次世代防火牆整合，解決新型態ITxOT資安問題。

從長期發展來看，台灣資安廠商需切入行為分析、高準度的機器學習技術、即時掃瞄跟終端防護相關資安技術，並研發不同工業應用場景所需應用解決方案，因應工業物聯網資安需求。

區塊鏈創新應用邁入大眾市場

2017年是區塊鏈應用取得概念驗證的一年，2018年則將由單點概念驗證加速邁入商轉布建階段。區塊鏈產業在百家爭鳴情況下，鏈與鏈之間的資料無法交流而限制發展範疇。未來區塊鏈將以不同區塊鏈系統間的跨鏈協作為發展重點。目前台灣產業、新創及學研單位皆積極投入區塊鏈技術與應用，具備一定的技術潛力。

但由於台灣市場相對較小，業者應布局跨鏈整合技術，透過策略合作開發跨領域解決方案，開創區塊鏈在跨產業應用商機。

Cellular V2X推動車聯網發展

根據國際電信研究機構Ovum統計，2017年第三季全球累積50個5G網路試驗，其中以車聯網相關的服務約占16％，電信業者如NTT DoCoMo、Orange、Korea Telecom、SK Telecom等紛投入5G車聯網試驗，顯示車聯網為5G電信業者積極發展的服務之一。以台灣通訊產業發展現況來看，較少與車廠有直接的合作，客戶多以電信業者為主，為延續過去的合作經驗，可優先投入Cellular V2X開發，密切鎖定3GPP在Cellular V2X的標準進展，提早布局Cellular V2X模組、終端、閘道器、基地台布局，以爭取車聯網V2X市場商機。

全螢幕手機牽動產品設計和技術

全螢幕手機在2018年將全面從高階擴散至中階智慧型手機，藉由提升螢幕的大小來達到更好的消費者體驗。另外，為了騰出更多空間給螢幕，原先互相獨立的產業將被迫進行整合，例如：嵌入於指紋辨識嵌入至面板模組當中。對其它零組件極小化的要求，將會提高生產難度以及影響設計，而在全面屏商機中，台灣無論在顯示模組、感測模組等都已具有堅實的基礎，可藉此掌握商機。

量子電腦首見商業營運

量子技術在2014年專利數開始大幅成長，到2016年每年年成長幅度高達12到39％，顯示量子技術正突破瓶頸。電腦硬體大廠Intel和IBM已製作量子電腦晶片；微軟（Microsoft）則推出量子電腦專用程式語言「Q#」，藉由軟硬體協同合作，期望在5年內讓量子電腦進入商業市場。

量子電腦除了需採用新的硬體與軟體，在產品上，則需運用超導體與貴金屬鈮等新材料，需要在零下273度（絕對零度）下的極端環境中運行。在對於新材料特性的了解與取得，以及新製程的生產精度與穩定度的要求，都是量子電腦產業要面臨的新挑戰，也是台灣產業轉型過程中需要解決的難題。

政府介入管制人工智慧

2016年與2017年，各國政府紛成立人工智慧道德委員會，並發表多篇管制規範與原則，希望製造商能遵守，主要規範包含機器人行為問題、人與機器關係、人類被取代三大主軸。而這些規範的約束力與原則，將影響製造商在開發產品的方向與未來獲利。

工研院IEK預期，未來各國都將設立本地市場的道德約束或實質管制法令。台灣未來將在機器人、自走載具、無人機、自駕車等智慧機器上持續發展，產品會受政府規範影響，因此建議廠商須隨時關注最新發展，針對其中可能影響產品設計的部分進行因應。

AI 與數據正快速落地至各行各業，從製造、金融、電信、醫療到零售，應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域，卻長期受到數據破碎且不透明的限制，只能仰賴人力蒐集資訊，再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策，使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點，方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」，以開放式平台為核心，串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色，勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌，希望能透過科技促進數據流動，為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技雙軌策略，讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出，在 AI 時代，人應該專注於「最有價值」的工作；然而在商用地產業中，專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上，真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配，讓人力從低價值的資料處理中解放，將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

為此，方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台，運用 AI 技術，將過去產業中破碎、非結構化的資料，重塑為可被運算、可驗證的標準化數據，並結合圖表與互動式介面，讓使用者能夠快速得到完整市場資訊，實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟，將不動產視為企業服務的核心載體，串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴，使空間不再只是靜態標的，而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄，平台得以發展「資料即推薦」模式，推動商用地產從單點交易，邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制，實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下，真正的競爭關鍵已不在模型本身，而是能否有效率地收集資料、提高資料品質，並將其與實際決策流程緊密結合。為此，方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪，回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題，成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明，資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段，必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告，並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉，透過資料清洗與實體對齊，將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關，則引入不動產專家進行校正與產業判讀，補上模型難以理解的規則與慣例，確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段，藉由收集使用者提問與行為，檢視現有資料是否足夠精準，再回到專家校正與補齊流程，使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上，方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示，PickPeak 並非單純的物件搜尋工具，而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動，提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件，再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案，真正將 AI 從「回答問題的工具」，轉化為「陪伴決策的數位專家」。

創新 Data to win 模式，讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過，單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級，因此，方睿科技提出的第二條路就是，推動產業生態系聯盟，整合商用地產市場上不同角色的數據，讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出，目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間，缺乏有效的整合機制，導致企業在選址與空間規劃過程中，難以快速找到真正合適的服務與解決方案，形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點，方睿科技提出「Data to win」模式，以資料取代傳統「Pay to win（付費買廣告）」思維，讓真正具備經驗與實績的服務夥伴，在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明，在廣告投放效益越來越低的情況下，企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」，而是「如何在對的地方被看見」，這將是未來的市場勝出指標；而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力，方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料，經過去識別化與結構化處理後，再嵌入企業決策流程中，讓推薦不再來自廣告投放，而是真實、可被驗證的使用經驗，透過這樣的機制，不僅提升企業決策的準確度，也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說，方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料，讓企業在選址階段，就能同步評估空間規劃方案，加速決策流程。又如，整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料，並呈現在地圖上，協助企業評估辦公據點的交通便利性，優化員工日常通勤與出行體驗。此外，平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊，協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓，提升進駐媒合效率。

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調，方睿科技已經透過投資與合夥模式，將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域，至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星，以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作，方睿得以更深入理解產業真實痛點，讓科技不只是工具，而能真正回應實際決策與服務需求。

此外，方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟，目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入；接下來，方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入，讓數據在安全、可控的前提下流動，進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值，為產業轉型啟動下一個關鍵階段。