和碩聯合科技2018年COMPUTEX上發表第一個聲紋辨識語音助理技術「Amica+」及具Slam（同步定位導航技術，關鍵是六度空間辨別及馬達控制）機器人「海姆達爾」，展示人工智慧（AI）實力，然而為何一家做科技硬體的設計製造工廠，需要掌握AI軟體技術呢？
被員工習慣稱呼為「黃博」的和碩技術長黃中于表示，這是因為從科技產業長期趨勢觀察，製造終端裝置掌握AI演算法能力是必要，也是台灣的機會。
裝置智慧化帶來翻新，是台灣機會
他說，客戶將越來越成熟的軟體設計交給代工廠負責，將資源專注於更高端技術，長期而言，和碩掌握AI演算法能力不僅有助於給客戶產品量產設計建議，未來3∼5年客戶釋出訂單時，和碩會更有優勢。
黃中于笑說，回顧20年前的電腦硬體都是美國製造，但20年後加州已經沒有硬體製造，這部分集中到亞洲來。其實除了硬體，硬體所需要的中下層軟體，比方驅動程式其實也幾乎已由台灣製造業來做，他相信未來系統組裝廠能整合的軟、硬體層次會不斷向上，而客戶端則會往更上層的雲端技術發展。
黃中于預期，「未來亞洲的科技公司做軟體機率會越來越高，即便客戶不將軟體放給代工廠做，代工廠也必須了解軟體，掌握深度。」
黃中于透露，很多國際大客戶找代工廠時，雖然是下單硬體代工訂單，但與供應商談的卻是軟體技術，這是很有趣的現象。這是因為客戶發現，有些代工廠是電路設計能力很強，有些是軟體量產測試能力強，但最後表現的生產效率卻差很大，因為後者可以提供有用的建議，加速產品量產。
「實際上，現在手機、數據機、筆電的作業系統之下，包括驅動程式及韌體，早就都是台灣人做，因為這些軟體直接負責控制硬體各界面，但作業系統上方的中間層軟體或應用軟體、AI還是由客戶掌握。」黃中于說。
代工廠因為幫客戶生產智慧終端裝置，黃中于說，對卷積神經網路（CNN）這些熱門演算法也必須了解，因為這些AI技術會串聯到代工廠開發的產品中，和碩的角色則會協助修改，提高AI辨識率，幫助客戶AI落地。
研發兩年，發表聲紋及多人人臉辨識
至於未來AI服務是否最終交由代工廠負責？黃中于坦言，一切取決客戶。現在大型客戶如亞馬遜或Google當然還掌握在自己手裡，但一些中、小型客戶因為欠缺軟體資源，已經開始找代工廠合作。以和碩而言，現在已經有超過5∼6個客戶找上門，要開發智慧音箱。
黃中于認為，3∼5年後國際大廠勢必還會往更高端、更複雜的雲技術發展，演算法長此以往勢必會釋出由代工廠負責，若到時候和碩時候才投入研發，勢必要落後3年。
和碩現在有3千多位研發工程師，其中軟體人才約300∼400人，負責人工智慧技術的團隊不到100人，其中參與演算法模型訓練的約50人。不少人才來自手機部門，而參與擴增實境（AR）眼鏡虛實整合技術的團隊，更有不少是原本網通軟體團隊，原本就熟悉影像處理。
經過兩年AI研發，和碩固定發表最新AI技術，語音助理聰明度明顯進步，從去年語音辨識與手勢辨識，今年進步到聲紋及多人人臉辨識。
為了解決機器人移動問題，黃中于說，必須跨部門號召馬達控制與鏡頭技術人才，共同解決研發瓶頸，必要時也須請出各部門高手組成「Tiger Team」，打通關節。
研發AI裝置，黃中于認為必須掌握三大關鍵技術：包括AI辨識（如人臉或語音辨識）、Slam及手勢與光學辨認。黃中于表示，團隊盡力發展上述關鍵技術，是著眼語音助理未來或許將可以移動，成為更具互動性的服務角色。
物聯網做基礎，帶來需求亮點
過去市場曾誤解物聯網（IoT）將帶來一波新硬體製造商機會，但後來期待破滅，黃中于說，那次的錯誤觀察是原本以為會有取代電腦或手機的新硬體，但後來才認知到，是已經存在的各種裝置連上網路就叫IoT，這波浪潮中也只有智慧音箱跟IP CAM（網路攝影機）成功。
黃中于說，IoT是一切的基礎，裝置被雲端所控制，但終端裝置不能只是呆呆地被操作，現在更強調「邊緣智慧（Edge Intelligence）」，要讓終端變聰明一點，把很多事情在終端完成。
比方語音辨識、聲音辨識、人臉辨識，讓終端裝置有一點AI的能力，現在連輝達（Nvidia）高層都很重視邊緣智慧發展，這個終端趨勢對台灣製造業而言很有利。
