在 2016 年，AlphaGo 擊敗世界頂尖職業圍棋棋士李世乭之前，AI（人工智慧）對一般民眾來說，還是科幻般的存在。也從那一刻開始，AI 開始了爆發性成長，至今不過 5 年的時間，已是有些行業中的基礎。

 

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從硬體面來說，晶片一直是台灣半導體的強項，就算各國有先進的AI演算法或技術，仍需要回歸到晶片上，讓台灣在 AI 時代扮演了舉足輕重的角色。值得注意的是，這與上個世代單純代工的模式並不相同，在 AI 時代，台灣在軟體面也有相當大的進展。

 

舉例來說，現代社會因 COVID-19 讓人人口不離罩，清華大學研發出「未來口罩」，透過 AI 智慧表情技術，能夠辨識口罩下被遮蔽的口鼻表情，並展示在口罩外部，在防疫的同時仍兼顧人情味。由此可見，當 AI 從單純的「名詞」，變成各行各業的基礎，且要立即展開行動的「動詞」，台灣在 AI 產業鏈中的重要性就被凸顯出來。

 

 

不只硬體代工，AI 軟體面的「台灣之光」

 

從台灣另外一個世界級的產業—醫療來看，AI 早已經是不可分割的助手。病理科醫師從一張又一張的病理切片中，找出微小的生病細胞，就像要在一座城市中找出一個陌生人的蹤跡。病理切片的影像往往有幾十億畫素，比手機拍的照片大 400 倍，台灣新創雲象科技所打造的數位病理影像平台，讓 AI 以數百倍的速度協助醫師找出有疾病風險的細胞，省下數千小時的時間。

 

世大智科瞄準的，是全球都面臨的高齡照護問題，以物聯網藍牙接收器為核心，打造出智慧照護臥室環境，如利用機器學習自動判讀長者目前是躺床、坐床還是離床，以及整合睡眠資訊，讓照護者全方位掌握長者的即時狀態。

 

在交通方面，台灣 AI 新創也沒有缺席。全球交通載具走向自動駕駛已是趨勢，但道路駕駛畢竟攸關人命，所有相關企業都必須小心、小心再小心地進行試驗。在相對安全的「自動停車」領域，來自台灣的歐特明將 AI 感知與辨識系統應用於其中，並融合影像深度學習技術，在各種天候情境下，都能辨識出車格線與障礙物。目前，歐特明的解決方案已經應用於不同品牌的車輛中。

 

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另外，所有 3C 迷期待的「螢幕下指紋辨識技術」雖然還沒普及，台灣已有多年專注於指紋辨識技術的神盾，客戶有至三星等國際手機大廠等，已成長為全年營收超過新台幣 60 億元的知名企業。現在神盾更看好萬物聯網的未來，像是將感測器連接在智慧冰箱、智慧音箱中，讓智慧家居的想像往前跨一大步。

 

上述從醫療、交通、家居的案例中，如果不特別明講，民眾幾乎不會察覺到 AI 的存在，這也代表 AI 真正邁向產業化，並成為百業的核心，讓產業走向 AI 化。

 

  

 

產、官、學結盟，讓台灣在 AI 時代發光

 

而前面提到的台灣之光們，還有一個共通點，就是有「台灣 AI 行動計畫」在背後的支持。政府宣示 2017 年為「台灣 AI 元年」後，就在同年推出 AI 科研戰略，並投入資源推動 4 年期的「台灣 AI 行動計畫」。

 

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計畫以台灣既有的優勢，特別強調「軟硬整合」來激發「強強結合」的潛力，重要的是，計畫橫向結盟產官學等領域；垂直則從教育到企業一條龍提供 AI 人才發展空間。

 

像是台大、成大、清大、陽明交大都成立了「AI 創新研究中心」來培育萬名 AI 應用實務人才。國際企業也看好台灣人才的潛力，如微軟在台成立了「AI 研發中心」建立百人研發團隊，並啟動「微軟新創加速器」；Google 則把台灣打造成在亞洲最大的研發基地，並持續擴大規模中。

 

在硬體方面，行政院科技會報辦公室與經濟部攜手產學研，成立了跨部會的「台灣人工智慧晶片聯盟(AI on Chip Taiwan Alliance, AITA)」，找來聯發科、鈺創、清大等 IC 設計、半導體廠商與學研單位參與，強調在半導體的領先優勢下，持續往前發展。政府也建立起「產業出題 x 人才解題」的機制，讓產業與新創能攜手合作，邀請醫療生技、資訊服務、電商廣告、人力資源、監控安全、物聯網等重點產業，提出 AI 轉型需求，並媒合團隊解題。企業或團隊都能在 AI GO、AI Hub 找到相關的資訊。

 

不論是人才、政策或產業化，都是政府強化國家未來競爭力的方向，行政院科技會報辦公室副執行秘書李育杰說：「對 AI 的了解與掌握，影響到個人的競爭力，那同樣的，一個國家 AI 的發展程度，也影響了國家的競爭力。」

 

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而當台灣在 AI 硬體、軟體面，都擁有國際水準的同時，認識 AI 就是人人必備的技能。並不是每一個人都一定要學習程式、了解演算法，但要了解與 AI 協作的方式，包含嫻熟地使用各種數位工具，善用 AI 成為助力，才是個人與台灣在 AI 時代發光發熱的關鍵。