人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的容器。
人工智能已经翻出实验室的围篱，跳进各行各业，走入每个人的生活。现在的人工智能有如1990年代的网际网络，刚刚萌芽处处是蓝海。没有大市场、没有先进研究、没有迸发的新创，台湾产业要如何在人工智能海啸中求生？台湾能急起直追吗？
长庚医院医师黄奕修常常叮咛病患，看手机要让眼睛休息，他自己最近不论等交通车、看诊空档，却总是盯着一台iPad瞧。
他不是用iPad打电玩或追剧，而是正在分类工研院合法收集网上的眼底摄影图─原来林口长庚正与工研院展开一个人工智能的崭新计划，想运用台湾极佳的健保医疗影像库，开发一套能及早诊断糖尿病患者视网膜病变的诊疗系统，让糖尿病患者可以及早预防，降低失明的风险。
听起来很时髦的系统，但一切得从苦功开始；我和同事得先分类；他说明两位医生的工作是看照片，区分出糖尿病眼睛有病变与没有病变的病人，并标注热区（病变发生点）。分类完才能运用工研院生医所的眼底摄影机与晋弘科技的影像认知、深度学习系统，预计花4年真正开发出一套远端糖尿病照护系统。
这工作快不了，一定得专业医师来做，因为只要有错，就会影响未来人工智能的精准度；被问到可否请工读生分类，黄奕修连连说“不”
身兼长庚产学合作办公室负责人，黄奕修的理想是未来糖尿病患在家可以自己拍照，上传云端后，人工智能眼科医生可以诊断，一旦有病变迹象就通知早点就医。他粗估透过人工智能医生辅助，一样的医护人员可以照顾5倍的病人。为了掌握病患状况我们还可以做智慧化的卫教，在适当时机给正确的信息。
在物联网、大数据的基础上，人工智能重强调做出判断、产生行为。2016年世界经济论坛，将人工智能视为第四次工业革命的核心，预言这个技术将对全球产生翻天覆地的影响。
现在人工智能的阶段就很像1990年代初的网际网络，未来有无限大的应用；宏碁云端技术服务公司总经理施宣辉认为。
人工智能已经从实验室溢出来，要变成产业运用了，台湾经济高度依赖科技，我们一定要赶快进去；科技部长陈良基显得着急。
全世界已经进入人工智能+的时代，各行各业都会受到影响；台湾机器人研究领域的师祖级人物、台大电机系终身特聘教授罗仁权解释。
瑞士银行4月最新研究预测，2030年人工智能在亚洲可创造经济价值，最高可达3兆美元，受影响最大的将是金融、健康医疗、制造、零售与运输业。不像18世纪的工业革命亚洲缺席，这次亚洲会扮演重要角色；瑞银最新研究认为。包括日本、中国都已发布自动化政策白皮书。
人工智能被称第四次工业革命的核心，对各行各业的影响可分为两个层次───第一是产品与服务本身的转变；第二是运用人工智能在制程、管理或商业流程上，可以大幅促成产业升级。
两千大企业不仅产品或服务必须有人工智能的功能，也可用人工智能拉高公司运作的效率与竞争力。
人工智能浪打半导体--存储器首当其冲（AI）
3月科技智库顾能点名10大受人工智能影响的硬件产业，从电子零组件、网通产业、半导体，大到汽车产业、机器人，全都上榜。（见下表）
清华大学电子工程所教授张孟凡指出，目前的大数据与云端服务背后都需要很大的资料中心，但未来当所有人都同时做人工智慧运算，现有的芯片、云端服务架构绝对无法负荷，谷歌会变成龟速歌。
张孟凡指出欧巴马执政后几年，以当年发展太空计划的计划规格，在半导体等硬件研究撒下大笔资金。以半导体为例，大家都在探究继辉达图形处理器之后，处理器的下一步是什么？从英特尔、Google到微软，各家都在开发自己的处理器，成为兵家必争的战场。他预测中期半导体的战局会落在存储器上。过去存储器不用运算，但未来可能须承担部份运算功能；长期如何设计仿生芯片，更是大家竞逐的圣杯。
具有人工智能能力的芯片组，是台湾IC设计业的一条路；台大与辉达合作的人工智能实验室负责人、台大资工系教授徐宏民认为。3年多前联发科与台大商量研发主题，徐宏民建议纳入影像认知功能。今年3月巴塞隆纳世界行动通讯大展，联发科发表最新手机芯片组，就把人工智能功能列入。即使拍照的人不面对镜头，还是有9成的辨识率。联发科技术长周渔君指出，这个技术是联发科打入车用芯片市场的利器，透过识别驾驶人的脸部或动作，得以辨识出驾驶当时的生理状态与疲惫程度，一旦危险驾驶就可发出警示。
在人工智能的世界，现在是个蓝海；刚刚从微软西雅图离职、回国筹备台湾人工智能实验室，正招兵买马的前微软人工智能部门亚太区研究总监杜奕瑾认为。杜奕瑾清楚认知，微软、Google等大公司，不专门为10亿美元以下、太小的垂直市场领域解决问题。利用大公司发展的平台，在特定领域解决适合的问题，这些都是台湾的机会。其实人工智能多数问题都还没被解决，体验也没有被定义；他乐观地说大公司现在专注于建置人工智能平台，个别则期望与各领域合作；人工智能技术普及，如同网络的普及，实际产品应用面大有地方包围中央的机会。这位大学时期就创立批踢踢实业坊、被乡民暱称为创世神的软件人分析，人工智能的基础建设与云端不是台湾小公司的战场。但从平台到应用还可以分为7层，每一层在个别领域都有软件创业的空间——因为每个领域需要解决的问题都不同。关键是挑核心主题，定义人工智能化之后的体验与价值；他认为台湾科技业只要在自己擅长的领域，找到最好的解决方案、够快解决问题，就可以成为该领域的专家，进军国际市场。
负责宏碁自建云与智慧产品事业群的施宣辉，选定的领域则是影片识别。他认为现在切入照片与语音辨识比较没有优势，但影片则大有可为。去年宏碁并购了德国数位电子广告牌的领导企业Cittadino，是德国公共场所电子广告广告牌市占率最高的厂商。并购之后新公司可以采用宏碁自建云系统。未来如果影片识别系统可以建立起来，广告投放就可以更精准，这是宏碁新事业群人工智能研发的重点。
2014年起增强式学习有了重大突破。工业机器人制造商都在钻研用增强式学习去训练机器人，不再需要人工写模拟程序，而是透过学习来学新的动作。这带来了无法想象的可能性，甚至彻底颠覆自动化产业。台湾产业界能怎么做？先从关键制程智慧化做起。
人工智能也给了新进者无限的机会。44年历史的所罗门，第二代掌门人董事长陈政隆这两年最大的挑战，就是所罗门的新事业。
一直是奇异燃气发电机代理商，曾经是台湾最大的电子元件通路商。创办人陈健三还投资过芯片设计、存储器、封装厂。
如今他们踏入工业4.0市场，取得美国洛克威尔、丹麦人机协作机器人UR代理权，还针对机器手臂的缺点，运用人工智能、开发出3D机械视觉模块，帮机器人装上大脑与眼睛。这套视觉模块，是曾任外资分析师10年的陈政隆一手打造出来，30多人研发团队所做。
传统机械业多是写计算机程序模拟动作，但所罗门利用3D视觉，学习对物件做完整的影像辨识、履历及影像认知。即使物件乱摆或随便移动，也可以实时侦测、抓取，让盲眼侠的机器人手、脑、眼可以协调。
去年中所罗门发表了全球第一台专利自动穿鞋带机，引起市场注意。3D视觉搭配机器人可被用在自动取放系统、快速扫描、量测、品检、辨识、履历等。
一个机械业后进者花3年能开发出全球第一台穿鞋带机，关键在于2014年开始，增强式学习有了重大突破，得以颠覆既有的自动化产业。
今年3月双月刊麻省理工科技评论将增强式学习选为10大突破性科技。工业机器人的制造商，都在钻研用增强式学习去训练机器人，不再需要人工写模拟程序，而是透过学习来学新的动作。
开创了无法想象的可能性；工业4.0大厂西门子内部刊物，去年4月以封面故事全自动系统表示，人工智能可将让机器人的运用更普及。
截至目前为止工业4.0只做到互联网+，加上人工智能，精准度、效率、速度会更提升，可以提升到工业5.0；身兼友嘉实业集团技术长的罗仁权认为，他正协助传统机械业评估融入人工智能技术，自己的实验室已采用新方式训练机器人。
一旦人工智能与自动化普及，台湾硬件机器人产业最能受惠，麦肯锡全球董事暨台北分公司总经理章锦华认为。在自动化大浪中，台湾最能受惠的还是硬件，因为拥有仅次于德国、日本、美国的完整机器人供应链。
从半导体、软件到工业4.0，台湾必须看准人工智能趋势，推出产品。但看在清大工业工程与工程管理系讲座教授简祯富眼中，台湾更迫切需要的，是各行各业赶快用人工智能，把关键制程管理的诀窍人工智能化，维持竞争优势。简祯富是一手协助台积电，打造大数据、人工智能以改善制程的推手。去年他因此获得行政院科技贡献奖。
IBM、Google这些平台大厂已经开始锁定工业这一块，2011年起开始申请相关专利，台湾这块如果不做，未来就会没饭吃；他忧心地说。
从大数据到人工智能，台积电制造技术中心副处长牟忠一分享，目前台积电无人晶圆运输系统，每天开出8000台车、要停1500个站。6厂区轨道总计200公里，比台北捷运137公里还长，复杂度远超过东京地铁。工程师已不需像早期要进无尘室顾机台。台积电每天做8000个产品，6000多个机台均用人工智能侦错，快速排除机台障碍。
其实台积电一开始的资料也不多；简祯富回想当年。他大力鼓吹，不论是纺织、制鞋、个人计算机厂商的龙头厂商，都应该从一些关键诀窍开始，不要想一步做到工业4.0，先做工业3.5。他务实地建议人工智能中，比较成熟的决策支援、专家系统与大数据搜集，企业可以先做。
传产有很多关键诀窍的水很深，国内知名的大数据专家、中研院信息科学研究所研究员陈升玮也采取行动。他正在筹组联盟，计划协助纺织、印刷电路板、农业等传统产业的隐形冠军，将关键制程人工智能化。因为台湾的命脉是中小企业。
陈升玮以染整为例，调色有很多祕诀，过往老师傅将配方记录在本子上。这些经验数据经过整理后，可以建成一套知识系统。未来，当客户要求染出某个颜色，透过光谱分析仪分析颜色，再运用人工智能系统去调整参数，可以得出新配方。
过往很多显色流程要花很多天，没办法确定做不做得到，客户就走了；他解释，透过人工智能可尽快确定订单。
在接触这些隐形冠军的过程中，陈升玮发现中小企业非常欢迎人工智能与大数据的专家，只是苦无相关人才。
徐宏民认为不论做制程改善或研发人工智能相关产品，人才的确是台湾的瓶颈。这考验老板的决心；他直言。
台湾培养出来的人工智能硕博士生，人才外流的比例很高。除了薪资，一位不愿具名的人工智能学者直言，相对中国大陆，台湾人工智能发展慢，真正的问题是，很多想做人工智能的人，不知道自己没跟上最新进展。
常常与科技大老开会，这位学者发现台湾科技界研发产品，习惯先把产品规格开好，然后大家才去做。但人工智能研发必须一步步改善其精准度，有点象是做实验，一步步排除问题，被市场接受了，就可以成为规格制定者。
很多基础技术在网络上都是开源信息，关键在要有真实的数据去玩，非常动态地从头到尾调整，来找到人工智能产品的被使用者喜爱的关键点；他直言台湾也缺少有经验的人工智能项目经理。
加上，台湾的环境长幼有序，年轻学者在台湾话语权很小。
国际很多知名人工智能专家，都很年轻；他举例刚被Google延揽的史丹佛大学教授李飞飞，今年才41岁；曾帮百度建立1000人人工智能团队的吴恩达，今年才44岁。
即使在美国、英国，目前产业界人工智能应用，仍必须大量倚赖学界。徐宏民认为，台湾学界的制度仍不够开放。
在人工智能领域2年前的技术可能早已过时。人工智能的研究主战场不是审核程序缓慢的期刊论文，而是最新、最竞争的顶尖国际会议，比的是谁能最早在网上，发布具有突破性的技术论文、甚至是程序码。
但迄今仍有不少学校，电机系、信息系教授升等只看期刊论文，导致年轻教授的创意被老制度扼杀。
台湾工程师普遍的数理能力很强，是可以重新训练的；做过不少产学合作案、协助产业界设立人工智能团队的徐宏民观察。
不论是制程改善、产品研发，简祯富认为，企业一开始没有相关的人才没有关系，但在产学研究的过程中，企业一定要派人协同作业，效果会最好。
台湾在人工智能领域的发展太慢了；几乎是所有受访者的一致共识。但与其抱怨，不如起而行动，人工智能是一门累积学习方有成果的科技，也是台湾不能错过的新时代。
