請選擇您需要的產業:  

AI新科技時代,如何抓住第四次工業革命的機遇 (2019-04-02 IEK產業情報網 )

人工智慧(Artificial Intelligence, AI)不只是科幻電影情節,隨著網路、感測與資料分析的普及,協助人類工作由感知、學習、認知、推理等形式,深入企業運作以及民生大眾的日常生活。
AI也並非新領域,發展歷程自1950年起至今已近70年,近期的討論相當熱絡,對於AI技術能夠為產業與社會創造什麼效益,充滿高度期待。過去雖主要歷經二波的起伏,但自2010年起屢有產業應用實績,歸咎其發展環境與過去最大的不同在於資料量、運算速度、以及機器學習快速發展的驅動力,正大幅邁入產業提升生產力與加速創新應用,也由過去的協助低階勞動者走向支援高階管理決策。
透過AI新興技術的加值,資料分析與應用所創造的價值將更無遠弗屆。Intel執行長Krzanich在CES2018的開幕演講中提到:「資料將要在未來的幾十年以戲劇性的方式轉變這世界,不像沙河和稀有礦物質有所侷限,資料將來不但在數量沒有上限,而且還會成指數性巨幅增長」。在數位經濟的新時代,類似過去能源經濟時代的石油,資料取得與分析都是最基礎的經濟資產;但是有別於石油,資料會持續爆炸性的成長、也會跨國界、開放式以及多元化被重複加值使用。
工研院IEK研究團隊由二個面向分析如何抓住AI所引領的產業發展機會,一為AI加乘現有產業如倉儲與物流機器人、健康醫療、金融理財等,提高應用領域智慧化程度提升產業競爭力;另一為成入AI生態系中的關鍵合作夥伴,如感測、晶片、終端等,以更高的辨識率、更快的學習能力、以及更準確的預測能力強化AI解決方案。



一、「AI x」加乘現有應用產業,在金融、醫療、零售、製造為重點領域,但仍需考量與既有解決方案的差異與在地性
AI為數位創新的重要工具之一,產業發展將「AI x」做為發展軟硬融合的創新驅動「乘法因子(x factor)」,在幾個具世界潮流的應用領域將AI融合在各種應用服務系統,例如「AI x智慧製造」、「AI x 智慧交通」、「AI x智慧健康」、「AI x智慧零售」、「AI x智慧旅遊」等應用服務面,都是可發揮軟硬融合的乘法綜效,就如有些電視歌唱節目的評審專家常常指正歌手要在歌唱中注入靈魂;同樣,「AI x」也將是產業能否成功跨業軟硬融合掌握數位經濟趨勢之商機的靈魂乘法因子。
AI領域的長期發展主要仍為市場需求的拉力,以及廠商提供的解決方案是否能滿足應用需求。在各領域有不同的應用面向,例如金融領域的理財機器人、醫療領域的醫學影像辨識、製造方面的智慧排程、乃至給一般消費者使用的個人語音助理、智慧家庭助理等,皆可從AI的角度切入,提供不同層次的應用服務。由於AI的本質在於表現類似人類智慧行為,因此以人為主的服務業將是第一波影響較大的應用市場,從國際應用趨勢來看產業應用領域,金融、醫療、零售、製造等為重要發展領域,綜觀而言,每個垂直領域都有其發展的方向和成功要素。
對台灣而言仍須針對產業生態進行規劃,如台灣在製造供應鍊發展成熟,從晶圓代工、印刷電路板、工具機、汽車零組件等皆深耕多年,將AI運用在製造領域,如智慧檢測、智慧排程、參數最佳化等具發展利基。然而製造領域廣且多樣,國內廠商目前感測聯網設備的程度也不一,需再考量領域別之投入優先順序,以實際協助業者發展智慧製造應用,此外,也需考量目前市面上有許多發展已久的解決方案(如自動化排程、光學檢測),若沒有外部力量驅使或能大幅降低製造成本,要讓業者使用新技術的服務具有一定挑戰。
金融和醫療領域雖然國際發展快速,但此兩個領域在地性限制較高,例如金融領域,「法規」為重要驅動和限制力,而醫療領域是高度專業化的行業,台灣在健康醫療領域的生態長年實施的健保制度,雖已累積大量、有價值的數據,但礙於各家醫療院所的資源和人力,新興的醫療資通訊服務發展仍有努力空間,因此國內若要推動AI於醫療領域,需有外部資源注入才較易推動;而在跨領域應用,以虛擬客服機器人在零售、金融等皆有高度需求。



圖一、人工智慧市場在各應用領域萌芽成長



二、成為AI生態系中供應者的重要角色,尤其著重邊緣運算在感測、晶片、以及終端載具的智慧化發展
AI解決方案包含端、網、雲、系統整合及垂直領域知識,結合演算法的不斷精進,高效能運算(High Performance Computing, HPC)與安全隱保護(Cyber Security)技術,皆為AI生態系中供應者的重要角色。
隨著AI在垂直領域的日漸活絡,也出現因終端數量及資料量增加,產業在應用上出現AI在雲端運算所產生的延遲性、頻寬限制、網路連接穩定性、以及個人或企業之資料隱私問題,導致AI運算必須將推論(inference)的部份下放至終端以提升使用者體驗,這種型態稱之為邊緣運算(Edge Computing)。邊緣運算市場規模將成長至2022年的135億美元,複合成長率為達到11%。
台灣產業在終端向來具發展基礎,邊緣運算以提升終端智慧化為核心,為台灣產業延續優勢之重要方向,以下將分析感測、晶片、以及終端載具的發展機會。



圖二、人工智慧於邊緣運算之驅動力



(一) 五感感測的深化與整合,細緻的五感資料收集有助於強化AI智慧能力
五感感測(視覺、聽覺、力覺、觸覺、嗅覺)可比擬於人體的四肢五官體驗,視覺常以影像感測器進行圖形畫面成像,聽覺常以麥克風進行背景雜訊抑制,力覺常以慣性/動態力/扭力/肌力感測器進行運動速度軌跡/關節力量變化記錄,觸覺常以多維觸覺感測器感受觸感/壓感進行雙向觸力回饋,嗅覺則常以氣體感測器進行空氣品質/食物/呼吸成份濃度量測。
透過將五種感知功能嵌入智慧機器並結合AI運算,得以藉由視線/聲紋/肌力/觸感/氣體辨識,使消費者能與具AI特性之智慧型系統進行人機互動,從而展開情感交流,相互理解,彼此陪伴,甚至協同工作,最終開啟全新的應用情境與市場商機。
整體而言,過去五感感測多著重於現實世界個別感測元件物理量與化學量變化的量測,偵測速度、距離、衝擊、聲音、光線、溫濕度、壓力、氣體成份/濃度等指標變化,並整合簡易演算法做環境現象初步判斷。展望未來,隨著邊緣運算技術日趨成熟,需要更多五感感測器與量測數據累積進行長期而持續的分析,進而衍生與人類行為相關的聲紋辨識、情緒等辨識數據,帶動五感感測跳脫初步環境現象判斷,走向認知情感判斷決策,形成感測辨識融合方案,同時隨著虛擬實境環境內容建構日益成熟,也將驅使五感感測開始展開多感官交互運作,並能與虛擬世界進行人機互動。



圖三、五感感測+AI辨識技術發展趨勢
五感感測市場在視覺部分除當前蔚為主流的3D感測加上視線追蹤之軟硬體整合方案將快速引爆穿戴裝置/IoT市場動能外,在抗光干擾具備優勢的超音波與雷達感測方案也可望在手勢辨識與測距應用有所表現。
聽覺方面目前電容MEMS麥克風已廣泛導入智慧音箱等語音助理裝置,展望未來,由於壓電MEMS麥克風具備可從聲波產生電能特性,且電池供電裝置可以接近零功率條件啟動語音實現低功耗音訊處理目標,因此未來可望結合聲紋辨識進行長時傾聽,並累積更多個性化語音資料庫以形塑更接近貼身管家之語音助理角色。
力覺部份整合各項慣性/肌電/動態力/扭力感測器於穿戴裝置/球具/運動器材成為虛擬教練協助訓練健身已逐漸成為大勢所趨。觸覺部分目前主流的觸力回饋感測器未來也可望整合更多溫濕度/風向/氣流偵測功能以彰顯更全面的環境觸感,帶動更大的潛在市場需求。氣體感測器則除了目前偵測整體空氣品質的應用之外,未來也可望進一步區隔不同氣體特性可能衍生的創新應用需求,朝防恐有毒氣體偵測、疾病徵兆預測更多元前瞻的應用方向發展。
基於上述各項五感感測方案在技術面的優勢與市場面的誘因同步發酵下,可望帶動相關市場值由2017年的80億美元成長至2021年的182億美元,2017~2021產值年複合成長率將達到17.8%的高成長水準。



(二) AI邊緣運算專用晶片成產業焦點,多元分眾為主要趨勢
因應邊緣運算需求興起,且因省電及各種應用需求不同,AI邊緣運算晶片從通用晶片走向分眾專用化,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,如在智慧手機市場,蘋果的A11 bionic晶片、華為(海思)的麒麟970晶片,三星及聯發科也預計推出相關NE(Neural Engine) SoC;自駕車方面如Intel(Mobileye)的EyeQ5晶片及Nvidia的Xavier SoC。分眾專用化晶片需要同時對系統規格、晶片硬體架構及軟體演算法做最佳化,因此各家廠商佈局策略各有不同,如蘋果與華為採用垂直整合(採用自製晶片),而Intel則以併購方式(併Nervana, Movidius, Mobileye等)獲得所需IP。



圖四、分眾化AI邊緣運算專用晶片分析
AI晶片大致上可區分為CPU、GP-GPU、FPGA、ASIC、NE SoC等不同架構,各種架構各有優缺點,但一般來說GPU在雲端運算仍具有優勢,在邊緣運算方面如FPGA是演算法未定型前的最佳選擇,ASIC因功耗低及量產成本低將是多數應用長期發展的最終目標。
AI平臺本身在晶片設計上也要滿足一些特殊的需求,比如性能和功率的平衡。由於AI演算法的演進非常快,硬體的性能要能夠跟得上演算法的變化。目前業內的普遍架構是CPU加上硬體加速器的做法,將一部分可能需要升級的演算法放到CPU,因為CPU可以靈活的處理各種演算法,但是運算效率較差。另一部分比較固定的演算法會放到硬體加速器中。CPU對於演算法的彈性最好,但是效率最差,GPU更適合做圖像的運算,硬體加速器的效率最好但是彈性不夠。
由於分眾專用化晶片需同時對系統規格、晶片硬體架構及軟體演算法做最佳化,因此各家廠商布局策略各有不同。相對於大廠寡佔雲端運算的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)/特殊應用專屬晶片(ASIC)較有機會。



(三) AI邊緣運算趨勢下,五大終端載具成首波落地目標
當AI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、無人機、AR/VR、監控等五類型的終端載具對於延遲性、資料傳輸頻率要求較高,將成為首波的落地目標。



圖五、終端載具對於AI邊緣運算需求分析
以自駕車而言,根據研究顯示自駕車一天產生高達 4,000 GB 的資料量,因此需要能夠在行動寬頻覆蓋率不佳、網路連線不穩定的狀況下採用AI邊緣運算,以強化整體服務的即時性。由於國際大廠Tesla、Google、Apple、Audi等皆積極投入自駕車應用的發展,如Tesla已宣布開發自有自駕車AI晶片,未來國際大廠在智慧車載架構上,預期將有極高的AI邊緣運算需求。
機器人與無人機已進入工業用、商用、家庭、戶外/室內等場域,現在以發展3D視覺能力為核心技術方向,歸納具有自主移動能力的3D視覺無人機或機器人,其需求掃描與檢測、監控與搜救以及自主移動,由於移動與互動過程對延遲容忍度低,因此對即時性要求高;VR/AR AR所需之即時圖形與語音辨識,若是多人互動情境時,不論是開放空間或室內固定空間均具即時性需求。
智慧監控設備大多處理公共場域中的影像資料,來自於全球數億個部署在公家機關、公共運輸站、商業大樓或是路上的攝影機,估計到2020年,全球攝影機的數量將會達到20億個。影像分析如逮捕犯人或緊急救援等需要立即決策,而政府單位、公共場所、商用的攝影機需考量大量影像資料同時擷取、運算甚至互動的需求,因此需要較大的頻寬來支援大量資料的運算、處理與分析。除此之外,大量個人移動軌跡可能需要加密方式傳輸,避免用於追蹤個人行蹤之用,涉及到隱私問題。
台灣產業在五大邊緣運算終端載具均有系統業者投入且佈局已深,是值得台灣優先發展之AI硬體產品。其中台灣在影像及視覺相關技術有較多研發資源與能量,未來可發展具視覺基礎之終端裝置。



三、結語
台灣近幾年常常討論產業如何升級轉型的策略,最普遍的思維就是需要從效率驅動轉為創新驅動,或是要從硬體產業優勢精進為軟硬整合的平台。哈佛管理大師Michael Porter曾建議台灣在思考產業升級轉型的策略,應該不要放棄台灣既有的產業優勢去追求新的創新產業,應該是要能槓桿現有的產業優勢,與創新的能量形成加乘綜效,也就是以「效率驅動x創新驅動」形成台灣產業的特殊優勢(Unfair Advantage)。其中AI新興技術與應用的乘法因子,要能在「效率驅動」與「創新驅動」扮演關鍵的靈魂角色。
舉例而言,台灣現有最大的優勢產業是ICT產業,其中領頭羊的半導體,據IEK研究分析,於2015年創造約2.3兆新台幣產值與22.6萬人就業,並在上下游供應鏈及服務業消費上額外帶動1.1倍產值(2.5兆元),及2.1倍就業機會(47.9萬人)。未來許多相關的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,這是台灣半導體產業的下世代商機。
在數位經濟新時代,各個國家都在加速蒐集及分析資料,早已點燃數位經濟跑馬圈地的戰火。因此,未來台灣要吸引在地投資,必須要加速利用政策、法規及商業模式儘快突破各種智慧應用上缺乏資料與分析的窘境,甚至要仿效現今金管會與央行在金融領域的權責,以國家層級設定負責數位經濟的資訊長(Chief Digital Officer, CDO),如此台灣的投資環境才可以符合未來新經濟的需求。
在全球科技發展趨勢上,AI已經成為發展軟實力的關鍵技術。AI應用產業涵蓋金融、醫藥、診斷、工業、通訊、法律、科學、遊戲等,整體而言,AI雖可為各個領域帶來創新和突破,然而必須注意在產業快速發展的同時,也需從社會影響、安全、道德、法律等層面探討,以避免在AI快速發展下可能會產生的負面影響。投入這些新興科技最終的目標是為了帶給人類更便利的生活、促進人類知識的演進,如何在科技發展和公共利益當中取得平衡、如何真正能善用AI以達到心目中的理想世界,而不會喪失人類的權益,是我們每一位生活在當代社會當中所需思考的議題。本文同步刊載於2018年4月【2018經濟年鑑】著作權所有,內容非經同意不得轉載

本文原刊載於IEK產業情報網,著作權為工研院產科國際所所有。
加密貨幣
比特幣BTC 10049.54 29.82 0.30%
以太幣ETH 211.80 -3.72 -1.73%
瑞波幣XRP 0.281228 -0.01 -2.84%
比特幣現金BCH 307.72 -4.76 -1.52%
萊特幣LTC 72.76 -0.76 -1.03%
卡達幣ADA 0.048953 -0.00 -5.72%
波場幣TRX 0.017902 -0.00 -1.78%
恆星幣XLM 0.069531 -0.00 -2.23%
投資訊息
相關網站
股市服務區
行動版 電腦版
系統合作: 精誠資訊股份有限公司
資訊提供: 精誠資訊股份有限公司
資料來源: 台灣證券交易所, 櫃買中心, 台灣期貨交易所
依證券主管機關規定,使用本網站股票、期貨等金融報價資訊之會員,務請詳細閱讀「資訊用戶權益暨使用同意聲明書」並建議會員使用本網站資訊, 在金融和投資等方面,能具有足夠知識及經驗以判斷投資的價值與風險,同時會員也同意本網站所提供之金融資訊, 係供參考,不能做為投資交易之依據;若引以進行交易時,仍應透過一般合法交易管道,並自行判斷市場價格與風險。
請遵守台灣證券交易所『交易資訊使用管理辦法』等交易資訊管理相關規定本資料僅供參考,所有資料以台灣證券交易所、櫃買中心公告為準。 因網路傳輸問題造成之資料更新延誤,精誠資訊不負交易損失責任。