HHRI/數位經濟時代以AI帶動軟體產業是重中之重

【鴻海研究院】
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從2016、2017年開始,人工智慧(AI)的技術發展與應用研發,乃至系統整合,在全球產業界如火燎原,改變了許多產業的原有面貌與既有工作流程,在不久的未來,也將是促成市場版圖重整的巨大力量。AI的現在將如何改變人類社會的未來?有哪些值得思考的議題?在2021年6月6日的鴻海NExT Forum中,邀集多位產學研專家共同分享最新趨勢。

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許多產業都極為關注人工智慧(AI)和5G及下一代的6G等新通訊技術,整合多種軟硬體應用,進而帶動產業革新已是現在進行式,在醫療、運輸及製造業都有許多成功案例。不過,當AI結合5G再加上大數據的應用,真正的改變才正要起步。

2021年6月全球疫情雖仍嚴峻,特別台灣在5月中疫情緊繃進入三級警戒,卻也因此加速了產業研發的腳步,並使得企業真實面對轉型的重要性與急迫感。在此同時,鴻海研究院、CityU CENG香港城市大學工學院、台大AI中心、台大HPC中心、人工智慧科技基金會及三創育成基金會於6月6日聯合主辦「人工智慧與新世代通訊論壇」,集合25位國內外相關領域專家學者,以超過10個小時的直播,從前瞻技術、創新應用到產業實例,分享在醫療、電信、製造、交通等不同領域的進展與洞察。

其中有六場重量級專題講座,包括台大前校長楊泮池、DOCOMO資深副總裁Takehiro Nakamura、卡內基梅隆大學Bossa Nova講座教授Marios Savvides、沛星互動科技(Appier)獨立董事簡立峰、陽明交大資工系暨華邦電子講座終身講座教授林一平,以及Vodafone Chair Professor at TU Dresden和Gerhard P. Fettweis等專家學者,提供科技發展全觀視野,想像未來世界新藍圖。

發展數位經濟軟體仍待投入

Google台灣前董事總經理簡立峰長期關注全球AI科技發展趨勢,且是協助台灣新創出海的重要推手,他在演講中分析當全球面臨新冠病毒的威脅、中美貿易白熱化,以及AI未來發展的趨勢。

他分析2021年人工智慧發展的現況與趨勢,有三個明顯的重點。首先是研究趨勢,由於Transformer的推出造成AI技術突飛猛進,同時也帶動自然語言處理(NLP)大幅進步。其次,則是深度學習或神經網路學習用在NLP的模型愈來愈龐大,這樣的規模已經不是一般科研單位或學校有餘力可以訓練的,某種程度使得AI發展形同國家的軍備競賽。最後則是由於疫情影響,生物科技、健康關懷等領域研究開始大量採用AI,已形成「AI Moment」,也是AI應用最快速發展的領域之一。

根據IDC統計,2023年全球50%的GDP將由數位科技帶動,但台灣的GDP只有大約19.2%與數位科技有關,而其中軟體又只占16.6%,跟美國數位GDP中軟體高達九成以上完全不同。由此可見,台灣的數位經濟主力仍是硬體,若要找到持續成長的動力,尋找更具有高附加價值的產業未來,勢必往軟體移動,而AI必然是重中之重。

發展軟體新創可從海外拓展新機會

簡立峰認為,台灣的軟體新創近來表現十分優異,例如在東京證交所上市的沛星互動科技(Appier)即為極具代表性的台灣獨角獸。另外,台灣加速器AppWorks每年都會針對新創圈做調查,有幾家新創特別值得留意,例如AI晶片的耐能(Kneron)、行銷的愛卡拉(ikala),以及醫療相關的新創團隊如雲象科技等企業。

在東北亞與東南亞都有新創蓄勢待發,例如東北亞的Yahoo! Japan、南韓Naver與Line的整合、印尼的Gojek+Grab+tokopedia,以及新加坡的(Shopee)。若我們只專注在台灣本地單一市場,無法跨越東北亞、東南亞與中國的邊境,未來發展將面對很大的挑戰,「台灣的新創必須要有能力參與國際競爭,」簡立峰強調。

台灣的數位經濟主力仍是硬體,若要找到持續成長的動力,必須尋找更具有高附加價值的產業未來,也勢必往軟體移動,而AI必然是重中之重。

AI醫療 台灣擁有三座金山

疫情催生了許多AI醫療、健康相關的研究與應用,例如病情輔助判斷、疫情變化預測以及生命跡象監控。乍看之下,AI似乎已能應用於醫學上了,但是台大醫院智慧醫療中心副主任李建璋指出,在實務上,AI要能實際應用於醫療現場仍有一段距離,全世界皆然,從多家科技大廠放棄AI醫療業務可見一斑,而主因在於「資料量不足」,不過,這反而極可能正是台灣發展AI醫療的利基。

台灣的AI醫療有四大關鍵優勢,包括高品質的資料、跨領域人才、好的算力,以及真實的場域應用。特別在資料方面,台灣不僅擁有累積24年的「健保資料庫」,還有「電子病歷資料庫」以及由中研院所發起的「人體生物資料庫」,幾乎可稱為醫療的三座金山。因此台灣在AI醫療的發展上有大好機會,甚至能將眼光放遠至華人社會。

台灣大學醫學院講座教授、台大前校長楊泮池進一步強調,台灣要建構精準健康大數據永續平台,除了技術與全民健保資料既有優勢,還應該建立兩方面的關鍵資料:一、回溯性資料:這是由健保資料庫、臨床資料、基因資料庫、醫學影像資料,以及死亡檔等串接建立而成的資料。二、前瞻性資料:Taiwan BioBank、台灣精準醫療計畫(TPMI)、腫瘤基因資料庫、基因變異圖譜,以及其他由科技部支持的計畫所建立的資料。

建構精準的健康大數據永續平台

若能透過跨部會的合作與資料整合,就能共同規劃並建置「健康大數據永續平台」;同時,在資料治理及格式也需要一致化,並接軌國際標準。最後,則是要聚焦在國人好發的特定疾病,如感染症、心血管疾病,及肺癌、乳癌、大腸直腸癌和肝癌等,將會讓台灣智慧醫療發展有長足進展。

而除了極具價值的大數據之外,台灣的資通訊產業擁有許多關鍵技術,包括AI運算工具、IoT五感偵測、8K影像處理以及5G通訊傳輸,若能發揮台灣在軟硬體整合的強項,透過盤點資通訊關鍵技術與醫療的整合,將進一步推動智慧醫療的產業發展。例如與醫療現場最直接相關的臨床流程優化,國立陽明交通大學數位醫學暨智慧醫療推動中心主任楊智傑提醒,讓醫療人員在短時間內進行龐雜資訊的判斷,並且臨床流程,正是智慧醫療最重要的任務。此外,當資通訊科技結合創新服務,也能提升偏鄉醫療品質,台大醫院雲林分院副院長馬惠明認為,在新冠疫情期間推動的遠距醫療佈局,連結醫院和醫院診所居家或矯正機關,並在縣市內形成互助聯防,未來更要讓基層變成生態系重要的一環,形成綿密的網絡。

以人為本讓AI帶領產業升級

AI的應用不受限於產業,並可以跟多種技術結合,解決不同場域的問題。陽明交通大學資訊工程學系暨華邦電子講座終身講座教授林一平提到,AI、大數據結合物聯網的應用,在各種場域不只能提高效率,同時也比過去的技術更加精準。他與團隊自主研發的物聯網平台已被廣泛運用且在多種場域商轉,包括智慧農業AgriTalk和智慧養殖FishTalk,都有相當突出的成果。

從第一波工業革命機器發明、第三波的電腦與網際網路,直到第四波工業革命AI的應用,其關鍵始終是如何強化人的能力,或者幫助人類可以應對未來世界。對研究者而言,了解使用者將會是首要議題,如此才能協助他們善用AI工具。

台灣大學資訊管理系教授、台大創新設計學院(D-School)執行長陳炳宇認為,唯有提升人機互動體驗,打造以人為中心的AI工具,才能讓AI發揮最大效用。以互動科技的角度而言,AI是由數據來支持,這些數據也可以用來支持AI以強化互動科技;更進一步再來跟AI互動,這就是以使用者為中心的AI整體藍圖。在本場論壇中,香港城市大學郭位校長與鴻海研究院劉揚偉院長也正式簽訂合作備忘錄,透過跨領域的產學合作研究,深化智慧化產業技術的應用創新能力,帶動整體產業升級,更能培養定義未來市場的能力。

全文轉載自鴻海研究院TECH BLOG

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