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觀察全球ICT產業的發展脈絡，從電腦、網路、行動、雲端、物聯網的世代演進，再到融合雲端、大數據、人工智慧、物聯網的「物聯網＋」的世代來臨。而「物聯網＋」將給世界經濟帶來原動力，由於物聯網概念在於使萬物在網路互通串連，可以想見其應用範圍相當廣泛。



而「物聯網＋」最核心，也是當前最大勢所趨的技術，則非人工智慧AI莫屬，當AI浪潮席捲全球，中國與美國等許多先進國家亦將人工智慧做為國家發展大戰略目標，國際網路巨擘從亞馬遜、臉書、Google、微軟到百度、阿里巴巴、騰訊等亦早已全面布局在人工智慧的技術與應用，台灣面對這股數位經濟的趨勢與潮流自然不能置身事外。可是探索台灣在AI的機會時，不得不從解構產業鏈的層面著手。人工智慧的基礎亦是兩個關鍵，分別是大數據與蒐集資料／數據的晶片。而人工智慧產業鏈也有四個環節，分別為資料／數據、人機介面、運算處理力、演算法／機器學習。迷思：過於強調不能缺席忽視產業鏈切入重點與選擇過去台灣ICT產業的經營環境與邏輯思維，是以代工製造為中心，持續追求最大經濟規模為準則。過去35年台灣ICT產業的成功，便是奠基在複製、模仿別人的成功模式，然後應用別人成功的經驗、加快速度，用更低的成本來爭奪市場，擴大規模。也因為強調在最短時間內看到成效，許多ICT產業的發展策略便易於淪於「別人有，我們也要有」的盲點，過去雲端服務推動如此，大數據分析亦然。畢竟國家乃至單一企業都是資源有限，無法面面俱到，在盤點相關資源配置時，理當有切入重點與優先順序的篩選。從重要性與風險性兩個面向評定（重要性以市場衡量，風險性以實踐難度高低?量），哪些是企業會做，政府僅需扮演塑造公平環境的協助角色；哪些是企業有興趣，但政府不需投入。聚焦：從「?外情、量己力」到「推關鍵、展系統」盤點AI產業鏈的四個環節，尋找價值提升的缺口時，無論從哪個環節，人工智慧最關鍵的核心與商機，乃是各種智慧場域的應用與服務（智慧城市下的智慧製造、智慧物流、智慧安控等），讓萬物聯網的各式各樣感測器連結雲端（後台），產生「恆河沙數」般的各種創新應用與服務。台灣IC設計與製造在世界具有優勢，應著力於發展AI on Chip，以因應未來對人工智慧晶片及高效能運算晶片的發展需求，物聯網與感應器的發展也可配合AI的發展趨勢，AI開發需要大量資料／數據，台灣目前在大數據資源相對較少，若能透過建置感測器與推展智慧終端設備與產品，利用物聯網蒐集資料／數據，針對環境或是特殊場域所蒐集的數據／資料進行人工智慧開發，例如在智慧製造、智慧健康醫療與智慧交通、智慧能源、環保等領域深入發展「厚數據」（透過演算法／機器學習不斷淬煉、訓練）。另外，若能推動AI至應用端，整合跨領域人才共同開發，搭配優勢互補產業，如半導體產業、安控產業或系統整合，有利於提供特定領域應用的產品服務（如智慧醫療、智慧製造、智慧交通、智慧能源/環保）、關鍵應用元件（如AI on Chip）或完整解決方案。而盱?台灣在人工智慧產業的發展重點應是聚焦資料／數據？應用？工具？平台？必須要從產業鏈上中下游加以分析，並針對產業鏈缺口，找到適合的利基型創新應用與服務。除了半導體外，在應用端可泳裝罩衫白提供場域試煉的有智慧製造、智慧醫療、智慧能源／環保、智慧交通／物流（高科技、重工業與其他製造業等），並藉由這些優勢產業，發展驅動半導體相關特殊應用晶片，完善整個台灣的人工智慧產業價值生態系的發展目標。策略：產業發展定位應與對岸區隔，創造差異化觀察台灣與美國、中國兩大強權對於人工智慧產業的擘畫發展，許多部份有高度的重疊性，但正如策略大師Michael Porter所言：「無論是企業或國家，要提升核心競爭力，差異化（Differentiation）是最重要的制勝策略之一」。所以像台灣這類在大國旁邊的小國更不能「人云亦云、隨波逐流」，唯有利用腹地，發展台灣自己的獨特性（利基領域）、差異性，才能在全球數位經濟浪潮下的競局中脫穎而出。在前述「?外情、量己力」的前提下，深入清查中國尚未發展的核心技術（如半導體加工設備、超高精度機床、工業機器人、頂尖精密儀器、軸承、光學、血液診斷設備、建築設計、特殊鋼材、高端光纜、物聯網解決方案、化妝品產業、電池、樂器、通訊測量設備等），會是台灣面對中國紅色供應鏈（成本下降、殺價競爭）的挑戰，所謂創造差異化（區隔對手及集中資源）應有的戰略布局，這當然也包括台灣在人工智慧的策略的方向與突圍的機會。所以大至國家的人工智慧戰略，小到企業的人工智慧佈局，創禳差異化，已成策略思考的藍圖。（本文作者為資策會MIC資深產業分析師童啟晟）(工商時報)

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