近年來，人工智慧(AI)被視為是驅動產業轉型的關鍵技術之一，不論是傳統農業、製造業、或服務業等，都將重塑過去產業熟悉的生產、經營與管理模式。在經濟部技術處長期支持下，工研院產業科技國際策略發展所於今(10)日舉辦「2019 國際產業前瞻研討會─應用AI釋放數據價值 再創產業成長動能」，由產科國際所所長蘇孟宗主持、經濟部技術處副處長林德生及工研院副院長張培仁出席致詞，邀請美國史丹福大學教授、矽谷知名大數據分析公司End-to-End Analytics共同創辦人Allan Gray及研華科技技術長楊瑞祥等專家與會，聚焦在最熱門的人工智慧之創新與投資趨勢，並探討人工智慧於供應鏈及自主移動之應用等議題。

工研院2019 國際產業前瞻研討會

工研院與史丹福大學共同研討平台計畫主持人、同時也是產科國際所所長蘇孟宗表示，在全球科技發展趨勢上，AI已成為各國發展軟實力的關鍵技術，包括美、日、英、中等國家都已訂出AI 發展戰略。對台灣而言，許多相關的AI創新驅動產業，包含與數位經濟相關的大數據分析、AR/VR、自駕車、機器人等應用，都需要有更先進半導體技術的支撐，而台灣的資通訊產業與半導體擁有堅實基礎，科技實力在全球舉足輕重，建議政府加速AI政策法規建置、優化投資環境並爭取國際優秀人才，未來台灣將是最有機會發展AI產業的地方。

研討會由工研院資訊與通訊研究所所長闕志克以「台灣人工智慧技術研發與應用」為題進行專題演講。闕志克指出，邊緣運算將是未來AI科技產業重要趨勢之一。基於人工智慧的大量資料分析，和低延遲的需求，即將到來的5G通訊時代可望實現聯網車輛、AR/VR和無人機的大量應用，雲端運算已經無法因應大量影像擷取、運算和反應的需求，而更接近數據端的元件上(on-device)或邊緣運算(edge computing)將扮演更重要的角色，影像隱私權也成為重要議題。根據IDC估計，2022年全球邊緣運算市場將成長至121億美元，包括智慧車輛、智慧監控、智慧醫院、下世代零售與製造將是重要應用領域。

闕志克並分享工研院在「深度學習」（deep learning，DL）的最新技術進展。為掌握邊緣運算帶來的基於在地(location-based)的龐大機會，同時在AI產業化目標下，工研院致力開發「深度神經網路」（deep neural networks，DNN）演算法，同時與國內產業如技嘉科技合作，共同發展深度學習訓練設備(DNN Training Appliance)，期待帶動AI產業化，提升國內資通訊硬體產業附加價值，台灣軟體產業與相關服務業之成長。

由於AI不只是產業趨勢與技術亮點，更會顯著影響到我們的日常生活，以及產業未來投資市場的新方向。鑑此，史丹福大學教授Chuck Eesley接續針對人工智慧與自主移動激發之新創機會發表演說。他觀察到，近兩年創業投資在人工智慧和行動(Mobility)領域方興未艾，尤其以車輛產業受到資通訊技術顛覆性的影響，產生兩種質變：第一，傳統汽車廠商透過自行研發和併購新創企業途徑，跨入自駕車、電動車和聯網車輛等新領域；第二、共享經濟改變消費者使用行動服務的模式。Chuck Eesley進一步指出，整合人工智慧和行動的自駕車將是未來汽車和資訊廠商的投資熱點，並為感測器和半導體帶來市場成長的機會。

此外，主辦單位還邀請到End-to-End Analytics共同創辦人Allan Gray剖析AI提高供應鏈效率的真正價值，他認為深度學習運用在庫存管理具有潛在價值，建議從改進的預測或決策中，專注於以財務價值為AI應用的具體策略；同時也邀請到史丹福大學教授Marco Paveno進行專題演講，分享美國矽谷在自駕車、電動車和共享行動趨勢下，已成為美國僅次於底特律的大型汽車產業聚落。Marco Paveno指出，許多傳統汽車公司在舊金山灣區建立研發實驗室，或透過產學合作和併購方式，取得下世代行動載具的先進技術。他預期未來將有整合自駕車和共享車輛的解決方案，以實現自主按需移動(Autonomous Mobility-On-Demand, AMoD)的商業化進程。

研討會下半場則由工研院產科國際所所長蘇孟宗主持，邀請美國史丹福大學教授Chuck Eesley及Marco Pavone、矽谷知名大數據分析公司End-to-End Analytics共同創辦人Mr. Allan Gray及研華科技技術長楊瑞祥、工研院資通所所長闕志克共5位國內外產學專家，針對「人工智慧與領域知識融合的挑戰」、「人工智慧改變供應鏈和自主移動系統的機會與挑戰」、「企業導入人工智慧所需克服的問題」進行交叉討論。

工研院自2004年和史丹福大學建立交流合作平台，在此合作基礎上，每年進行雙邊的互訪和舉辦研討會活動，以促進台灣與矽谷間的產官學研交流。今年研討會以「應用AI釋放數據價值，再創產業成長動能」為主軸，邀請美國專家來台分享最新研究成果、國際案例分析及對未來趨勢之觀瞻，並與國內產學研交流，探討台灣相關行業如何透過AI的導入，以啟發國內新世代科技研發的投資和產學合作，期為產業發展找到新的動能，現場吸引超過兩百多位產官學研人士出席。