〈工業技術資訊月刊〉產業民生 智能科技再進化

※來源:工研院
圖片來源:工業技術資訊月刊
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近年科技的大趨勢是什麼?全球趨勢專家異口同聲指向人工智慧(AI),AI 不僅被視為驅動科技前進的引擎,甚至認定未來的世界從產業到生活,都將受 AI 的影響。別以為 AI 還在遙不可及的未來,事實上,隨著機器視覺與自然語言的突破性進展,AI 已經成為現在進行式。 

工研院產業科技國際策略發展所副所長鍾俊元指出,近期國際 AI 大型展會的主軸均鎖定企業 AI 應用,他歸納各調研機構對 AI 趨勢的觀察,認為 2019 年企業 AI 趨勢重點為:自動化、對話與理解。 

自動化、對話與理解 企業 AI 應用趨勢

自動化方面,機器人流程自動化(Robotic Process Automation;RPA)可模擬人員在電腦上的操作,將企業日常營運重複性高或系統整合程度高的作業,交由自動化系統來處理,降低至少 15% 的人工成本。這塊市場年複合成長率高達 65%,研調機構 Forrester 估計,到了 2021 年全球將有 400 萬個 RPA 案例在運作。 

對話應用上,美國聊天機器人(Chatbot)在企業市場的需求,遠高於消費者市場,2016 年全球聊天機器人市場突破上億美元,並以每年 36.7% 的複合成長率增加。未來,企業用智能助理(Intelligence Agent)將扮演重要角色,與聊天機器人相比,智能助理更具個性化,處理更複雜的事,並提供有用的建議,至少「不同使用者呼喚自己的 Alexa,應該要得到不同的回應。」 

自然語言理解技術(Natural Language Understanding;NLU)的進步,為機器理解人類語言跨出大步,在此基礎上,也發展出企業投資或決策專用的搜尋引擎、可分析註釋市場資訊、研調文章,供決策參考;甚至有可理解圖形報表,自動生成文字敘述,加速企業商業決策。 

鍾俊元表示,企業對 AI 的需求,端視 AI 技術的演進,如何「從行動像個人,到思考像個人」。他認為,AI 於企業的應用才剛開始,未來仍有很大的成長空間。 

資料、領域知識與 AI 共同解決產業問題

回頭來看 AI 在台灣的應用,工研院日前舉辦「AI 大未來:技術與應用交流會」,吸引超過 300 位產業與學界人士參與,現場展示 AI 在製造、醫療、商務、無人經濟四大領域、共計 7 項 AI 應用,都已導入產業,展現 AI 落地實績,也見證台灣 AI 時代的來臨。 

工研院巨量資訊科技中心主任馮文生表示,過去兩年聽過太多有關 AI 的「狂想」,彷彿 AI 無所不能,到了今天應更務實來面對,「AI 有它能做到的,也有做不到的。」以瑕疵檢測為例,儘管 AI 影像辨識的能力大幅躍進,但沒看過的瑕疵圖案(Pattern),就是抓不出來,還需搭配異常偵測的技術;深度學習需要大量標記過的資料,這些資料的收集與標記,往往耗費很大的成本,所以標記的相關技術,如主動學習、轉移學習就相當重要。「要讓 AI 落地,單憑 AI 是辦不到的,要整合其他技術、知識的搭配,才能真正解決產業的問題。」 

工研院針對製造、醫療、商務、無人經濟四大領域的產業需求,開發出「半導體機台故障預診斷」、「瑕疵影像分類技術」、「機器人自主學習夾取技術」、「糖尿病視網膜病變分析技術」、「理財機器人」、「文字問答虛擬助理」、「易取智慧貨架」,現已實際進入半導體、印刷電路板、金屬加工、醫院、客服與零售業。 

跨域合作、軟硬兼施、產業落地

對於台灣發展 AI 的策略,馮文生提出 12 字箴言:「跨域合作、軟硬兼施、產業落地」。台灣要發展 AI,一定要配合資料與領域知識(Domain Knowledge),馮文生說,製造與醫療是台灣的強項,製造有配方資料、檢測資料;醫療有影像資料、就診資料,都有很多發揮的空間。馮文生認為,台灣的終端設備製造能力數一數二,透過 AI 與硬體設備的結合,提昇硬體設備的價值,是 AI 對台灣產業最大的幫助。 

他也認為,工研院具備跨領域的環境,擁有產業的領域知識,也洞察產業問題,因此無論是細胞療法、新材料發展、半導體配方生成,都是工研院可以著力的方向。 

工研院產業科技國際策略發展所副所長 鍾俊元(左),工研院巨量資訊科技中心主任 馮文生(右)。
工研院產業科技國際策略發展所副所長 鍾俊元(左),工研院巨量資訊科技中心主任 馮文生(右)。

轉載自《工業技術與資訊》月刊第 328 期 2019 年 04 月號,未經授權不得轉載。


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