物聯網+AI 引爆新革命 | 科技產業 | 產經 | 聯合新聞網 親愛的網友：為確保您享有最佳的瀏覽體驗，
網路行銷達人
，建議您提升您的 IE 瀏覽器至最新版本，
自然排序
，感謝您的配合。✕買東西有設計售票網RSSApp粉絲團我的新聞udn family搜尋時尚汽車NBA台灣遊戲國際鳴人堂新鮮事部落格全部願景新聞財經噓星聞時尚汽車NBA遊戲國際鳴人堂新鮮事部落格元氣話題讀書吧讀小說知識庫電子報基金房地產影音售票網外貿網買東西有設計有行旅捷客聯合文學聯經出版世界日報App 即時熱門要聞娛樂運動全球社會產經股市房市健康生活文教評論地方兩岸數位旅遊閱讀雜誌時尚汽車購物 徐重仁失言風波 財經焦點 科技產業 金融要聞 稅務法務 產業綜合 期貨專區 房市情報 商業企管 udn / 產經 / 科技產業相關新聞晶圓雙雄28奈米大擴產台積營運展望 藏投資密碼南科15日清晨跳電… 影響聯電、群創物聯網+AI 引爆新革命分享分享留言列印A-A+2017-04-16 03:46經濟日報 ■蘇孟宗、紀昭吟 （工研院產經中心主任、組長）WhatsApp 擁有人工智慧的機器人愈來愈普及。 圖／彭博資訊 分享 facebook 這幾年產業界一直在談物聯網，
網路代銷公司
，其實在今年非常重要的改變，
排名優化
，就是已經看到從物聯網把很多東西跟人做一些結合，
網路代銷
，進入到要透過人工智慧（AI）來加值的時代。很多人認為所謂的「加值」，可能就是在做軟硬整合；但其實聞名全球的競爭力大師麥可．波特曾提醒台灣，不要忘記自由優勢，也不要馬上談「效率驅動」進入到「創新驅動」，而要把效率驅動「加乘」創新驅動。也就是把台灣特別是跟效率有關的硬體製造、甚至其他科技產業能夠整合在一起。因為全世界有太多國家都在做創新、都朝AI發展，所以AI時代來臨，可讓各界重新去思考軟硬整合定義，並不是一定就是軟體加硬體，而是要以「軟實力乘於硬實力」。所謂的「軟實力」，從AI的角度來看，是既有「人」的智慧，未來也有「機器」的智慧。但是什麼是機器智慧？例如Google開發人工智慧軟體AlphaGo，慢慢走出圍棋棋士所不能夠下（或不曾想到）的方法。在未來，機器甚至可能也可教機器人，更可教新進人員。從AI加乘角度，來看AI又是如何影響民眾的生活？曾有一部老電影，描述加州理工學院的上課場景。觀眾先透過鏡頭，從教室外聽到有老師在對學生講課的聲音，然而當鏡頭轉入到教室內，卻發現到講桌上只擺錄音機，但老師人不在教室。原來老師是透過錄音機傳送在對學生講課，有趣的是，每個學生的課桌上也都放置一台錄音機在錄音。當時這部電影已經預示現今線上教學方式及未來情報分析的情境：前端的作業可能是由AI的協助。其實現在也開始有一些AI的機器在寫新聞稿的媒體報導出現，其對於知識的研究者和知識的傳播者都是一項挑戰，也代表人的智慧加上機器的智慧，在AI加值之下將會更為重要。從產業面向來看，AI加值在台灣產業、在製造業及服務業都是很大的面向。從AI的本質來看，基本上是模擬人，所以在服務業上，希望透過AI加值後，在工作效率上有更大價值；在製造業也希望提高生產力。去年世界經濟論壇（有提到幾個重要對於全球經濟的議題，其中一個就是AI，大家比較認同的方向都是在於提升生產力，希望朝兩個方向走：第一、是讓過去可能需要有十個人做的事情，未來可透過AI讓機器做助手以提高生產力；另外一個是要發展很多AI創新應用。人工智慧不是新領域，六、七十年前就有人工智慧的領域在開展，過去也歷經過多次起伏，但現在卻可以進到實際的產業化；從觀察整個產業開展的角度可以發現，有兩個非常不同產業環境。第一個是資料：現在有愈來愈多資料讓機器可以有更多經驗；還有運算，不管是運算能力晶片，或整個運算環境都跟過去大不相同。另外，是經驗整合，去年下半年很多國際業者將平台開放，希望能把Data computation的能力放進去後，讓更多人把資料放上來做一些應用，促使更多實際的經驗來做整合。因此可預料的是，2017年接下來在Data、Computation及Experience三個面向會形成整合戰。在AI產業生態會有三個發展方向：第一、是「產業AI化路徑」，即使有很多產業需要可以來應用，但本身AI是否為一個產業？是否有夠好的晶片及終端設備及相關解決方案來實現？第二、是「AI 產業化路徑」，像醫療、金融業等不同產業面向，都希望能提高生產力，能有創新的價值。另今年有一條路徑是會持續進行，就是在物聯網環境中，預料今年會有很多低成本的聯網及設備將持續出現。 有助提升員工效率、製造業生產力，十趨勢報你知…人機互動密切 語音助理聚焦有人說，2017年CES展最大贏家是沒參展亞馬遜（Amazon），其研發人工智慧語音助理已廣泛運用在許多裝置。亞馬遜採用開放式架構，核心軟體放在雲端，其他廠商可以跟亞馬遜介接其Alexa語音助理服務，讓自己的產品也具有語音助理的功能。最好的人機語音介面並非觸控螢幕或滑鼠，而是以語音、直接講話的方式最為直覺與方便。預期2017年類似亞馬遜的語音助理會更普及運用在許多終端裝置，因此將衍生音訊感測器的需求，預料今年MEMS麥克風市場會加速成長。推AI專用晶片 降低運算成本工研院IEK預測，人工智慧趨勢開始改變最底層的運算晶片技術方向。今年初有個網路帳號在國際網路圍棋連勝60場零敗紀錄，後來揭曉是Google人工智慧程式AlphaGo。因此許多人開始思考，更難問題是否也可透過此方式解決。但AlphaGo最大問題是在現有硬體架構上，下一盤棋需動用數十台伺服器與數百顆處理器，消耗電量需要數千美元，非常昂貴。目前電腦是通用型運算架構，不適合人工智慧運算，預料會有更多針對人工智慧專用運算開發設計晶片。Intel、IBM或NVidia已朝此方向開發，未來運算成本會逐漸降低。發展機器學習 強化預測分析機器學習（Machine Learning）演算法能提供模式辨識、統計模式、資料探勘、知識發現、自我調適、自主組織與預測分析等各種應用。其中，模式辨識是最常見的應用，如影像辨識與語音辨識是去年全球人工智慧主要研發重點。預期今年焦點將轉向至「預測分析」。透過個人資料數據運算，醫學上已可預測未來得到心臟病機率、甚至得心肌梗塞的時機點。預測分析是一種資料分析技術，在機器學習的導入下，預測能力大幅提升。價值鏈再升級 擴展生態體系Garnter預估，至2021年每日每小時將有100萬台IoT裝置被購買，加上AI技術陸續導入，將促使IoT終端裝置升級為各種AIoT智慧機器。能做到軟硬整合、自主決策、互動如人且流暢驅動相關軟硬體的智慧機器人，將成為全球產業與市場的新寵。居家服務機器人將扮演智慧家庭中樞，娛樂休閒型機器人也開始進入商用場域。AIoT技術正重新塑造消費性電子產品之關鍵零組件、系統組裝、軟體介面、服務設計之產業價值鏈。促使全球產業正運用開放架構或軟硬體資源，整合所有成員擴展生態體系，強化價值鏈上所有成員。MEC技術崛起 改善用戶體驗在物聯網趨勢帶動下，今年通訊領域使用者行為會有些變化，視訊使用頻率提高，不管是Facebook的多人線上直播或是「網紅經濟」，今年趨勢會朝滿足即時傳遞要求。另AR/VR應用興起，電信運營商針對基礎建設不只提高頻寬，也需考量並滿足低延遲服務需求，Mobile Edge Computing （MEC）技術因應而生。MEC技術是指應用鄰近行動用戶的無線通訊網路設備，提供IT與雲端運算資源供使用的一種技術，藉由將部分內容和儲存下移到靠近網路邊緣，可降低頻寬占用及網路延遲性，提高用戶體驗。低功耗廣域網 將加速商業化低功耗廣域網路技術發展迅速，產品問世促使服務加速商用化。3GPP NB-IoT去年底開始有相關的硬體平台問世，預計今年有更多產品及電信營運商加入，以提供智慧城市應用，電信營運商主導公網建置競爭，將成下階段LPWAN發展主要驅動力。發展初期面臨低功耗技術網路異質整合議題，中長期可採整合布局，效法歐洲u-blox模組，將Ingenu納入產品組合方式，整合物聯網異質網路整合平台，並整合混合雲環境的平台介接能力，以此切入LPWAN解決方案供應鏈。5G網路先暖身 帶動設備需求去年4G基礎建設有些遲滯，預計今年相關需求會浮現。日、韓、俄等國在2018年有重要體育賽事的試驗服務推出。市場預期，西歐、北美、日本、南韓、中國將為5G終端第一波需求國家，整體5G商業運營時程預估2020年實現。今年pre-5G準備商用時程更為接近，將帶動終端需求如Pre 5G Router、智慧型手機等產品需求展開，加上pre-5G與5G環境需整合許多頻段，預期在天線或RF等均有相對應更多數採用。感測融合技術 增加自駕安全近年來無人車及無人機等載具興起，感測器融合將是後續發展最重要的關鍵。感測器融合的創新概念就是同時間匯集「多顆」、「同類型」或「不同種類」感測器資訊，整合所有高精度的感測數據，以更準確感知車輛週邊環境。相對於現有獨立感測系統，感測器融合技術可以做出更好、更安全的車輛控制的指令。Intel、Mobileye、BMW今年合作發表Intel Go自駕車平台，可為車輛爭取到2.5秒的關鍵時間，發生交通事故時可提高生存率。雙R應用爆發 虛擬經濟成形AR/VR內容應用爆發，虛擬經濟生態漸成形。去年是硬體裝置發展年，在應用開發平台與開發者努力下，今年將是內容與應用發展的衝刺年。例如HTC開始建構應用生態圈，成立投資新創、開發工具及應用商城，吸引許多開發者開發許多應用與Vive配件。此外，AR/VR與人工智慧的結合，也被看好是新世代的虛擬世界雛型浮現。而AR/VR的發展也逐漸像真人，兩者結合將更模糊真實與虛擬世界的界線，形成全新的「虛擬經濟」體系。區塊鏈成趨勢 擴大使用範圍今年區塊鏈的技術，包括在食品安全與產業供應鏈等應用上，預期將有很好的發展。世界經濟論壇調查指出，2027年前區塊鏈將被廣泛應用。美國Walmart已利用區塊鏈技術管理包裝食品及中國大陸的肉品市場等。至於台灣在區塊鏈技術市場切入點，由於具有製造業強項及食安需求，新進廠商可在應用面進一步發酵。區塊鏈技術若與AI結合應用，AI將快速運算大量資料，區塊鏈也可輔助AI技術，確保每筆資料的真實性，幫助企業做正確的判斷。，