阿里達摩院公布「2019十大科技趨勢」:機器更聰明地聽與看
阿里達摩院公布「2019十大科技趨勢」:機器更聰明地聽與看

阿里巴巴的科技研究機構「阿里達摩院」2日發布「2019十大科技趨勢」,涵蓋智慧城市、數據身份、自動駕駛、圖神經網絡系統、AI晶片、區塊鏈、5G等七大領域。AI逐漸成熟,生物辨識技術將大幅發展,設備將能更聰明的「看」和「聽」,實驗室的技術將更融入人們的日常生活。

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阿里巴巴旗下研究機構阿里達摩院公布「2019年十大科技趨勢」,指出AI發展成熟,未來機器不僅能聽能看,而且還能夠思考。
圖/ zhu difeng via shutterstock

馬雲在2017年10月成立的達摩院,投入超過1,000億人民幣,邀集多達1,000個產學菁英加入,訴求研究與商業緊密結合,馬雲當時提出三個願景:要活得比阿里巴巴久、服務全世界至少20億人口、用科技解決未來問題。2019年的科技預測中,點名機器學習能力大增,穩健的AI是產業的挑戰。這十大趨勢包括:

趨勢1:數據匯流,真正的智慧城市誕生

隨著演算能力的升級,城市基礎建設中所收集到的資訊,不管是數據或影像,將有辦法在「大平台上」做整合與分析,城市的局部智能將升級成「全局智能」,對官方來說,管理能力將大大提升,2019年中國將會有越來越多智慧城市。

趨勢2:語音AI將通過圖靈測試

AI語音辨識不夠精準,總是遭人詬病。達摩院指出隨著機器深度學習,特定對話將會通過圖靈測試,另外隨著語音技術提升,機器說出來的話,跟真人語音可能無法區別,會說話的公共設施會越來越多。

圖靈測試由有「電腦科學之父」之稱的艾倫圖靈(Alan Turing)所發明,主要是將人與機器分開,透過提問測試來判斷機器是否能夠思考。

趨勢3:AI專用晶片將獨領風騷

目前的AI晶片組中,CPU與GPU間計算和存儲之間數據搬移已出現瓶頸,新一代的基於3D堆疊存儲技術的AI架構已經成為趨勢,而AI專用晶片也會廣泛運用於邊緣運算的設備上。

趨勢4:大規模圖神經網,機器因此有了智慧

單純的深度學習已經成熟,結合深度學習的圖神經網路,將讓機器有推理的功能。人的大腦是由神經元等節點所形成網路構成,而強大的圖神經網路,就像人的大腦,機器有望成為具備常識,具有理解、認知能力的AI。

趨勢5:晶片架構將被顛覆

隨著AI對於高演算力與物聯網設備低功耗的需求,過去以CPU為核心的通用計算將走向由應用驅動(Application-driven)和技術驅動(Technology-driven)所帶來的Domain-specific 體系結構的顛覆性改變,這也將加速人工智慧甚至是量子計算時代的到來。

趨勢6:5G網路催生全新應用場景

5G網路提供近百倍於4G的峰值速率,將有利於海量的機器類通信,以及連接的深度融合。網路可切片成多個相互獨立、平行的虛擬子網路,為不同應用提供虛擬專屬網路,5G高可靠、低時延、大容量的特性,將大幅提升車聯網、工業互聯網等領域的發展。

趨勢7:數據,你的第二身份證

隨著3D感測器的快速普及,生物識別技術正逐漸成熟,每個設備都能更聰明地「看」和「聽」。人身上的各種訊息,將成為「第二張身份證」,未來只要「刷臉」就能解鎖、付款、安檢、看病,不用帶錢包手機也能安心出門。

趨勢8:自駕車在特定區域上線

自駕車發展到現在,仍舊無法正式商業化,但不代表進入產業寒冬,只是換個方式落實。未來2-3年內,以物流、運輸目的,限定地區,自動駕駛商業化應用將會有新的進展,例如固定線路公車、無人配送、園區微循環等商用場景將快速落地。

趨勢9:區塊鏈回歸理性,商業化應用加速

從狂喜到狂悲中回到理性,區塊鏈技術將促進數據的重組和優化,在跨境匯款、供應鏈金融、電子票據和司法存證等眾多場景中,區塊鏈將開始融入我們的日常生活。

趨勢10:資安技術遍地開花

未來幾年,駭客、黑產攻擊不會停止,但數據安全保護技術將加碼推出。各國政府都會趨向於推出更加嚴厲的數據安全政策法規,企業將在個人數據隱私保護上投入更多力量。

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當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方
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隨著代理式AI(Agentic AI)快速發展,人工智慧的角色也從被動問答的對話工具,轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面;兩者根本的差異在於,前者仍須仰賴使用者逐步下達指令,後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務,品牌競爭的對象便不再限於消費者,也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此,「Business to Agent」(B2A)成為當代企業必須面對的新命題,為了擁抱嶄新的思路,跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇,以「數據領航:AI時代的真實價值」為題,邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖,一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端,搶佔AI先機。

不只SEO,還要GEO!企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期,新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說,若AI是一場棒球賽,目前僅走到第三局。這意味著,只要企業採用率持續攀升,尚且毋需擔憂AI泡沫化;反之,AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過,程世嘉也提出「智慧通膨」的現象,他表示:「各大廠不斷推出新模型,資本支出也不斷提升,但使用成本並沒有因此下降,因為算力供不應求;不過長期來看,成本曲線一定會往下走,未來AI智慧會像水龍頭一樣,打開就有。」

隨著AI逐步普及,使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調,搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO,更需布局GEO(生成式引擎優化),提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異,及早掌握規則者,才能在新流量分配中卡位。

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iKala共同創辦人暨集團董事長 程世嘉
圖/ 數位時代

迎戰Business-to-Agent,如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利,關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症,大家都很急著導入AI工具,但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為,AI專案應如培訓新進員工,結合商業策略與數據資產雙向評估,才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎,企業的AI就會是空中樓閣。」他強調,雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud,看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本;而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus,定位為策略中樞與營運大腦,即立基於此。

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iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang
圖/ 數位時代

然而,架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出,全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型,關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此,企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace,構成Google所主張的「代理型工作轉型」(Agentic Workplace Transformation,AWT)主軸,讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理,並恪守數據主權歸屬企業的原則,讓企業級AI能真正發揮效益。

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Google Workspace銷售總監Murray Chiang
圖/ 數位時代

當企業打穩內部地基,外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次,近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出,「B2A」(Business to Agent)的時代來臨,當AI代理主導決策時,看重的是API串接流暢度與數據結構化程度,企業必須從爭取「被看見」的SEO排名,走向爭取「被推薦」的AI清單,並進一步走向「被選擇」。其中,信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

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Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai
圖/ 數位時代

從洞察到執行,iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地,關鍵在於底層數據是否可信。對此,iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構,正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境,品牌需要建立的,是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢,代表品牌對人的理解;Kuroma則從AI搜尋視角,分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現,代表對AI的理解;兩者合力,讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台,將洞察轉化為具體行銷執行,使每一次決策都能以數據驅動、持續優化,協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

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iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu
圖/ 數位時代

最後,在論壇壓軸的高峰對談中,程世嘉強調,當前正是典範轉移的關鍵時機,如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利;他認為,這同樣是企業重生的契機,提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其,AI轉型已非單機運作所能達成,企業應優先建立基礎建設與治理架構;當自身能力有限,也須慎選合作夥伴、借助外部資源,並在安全可信任的前提下,實現共同成長。

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