中國有狼性、台灣只有滷肉飯跟小確幸?結合硬體代工與軟體設計,台灣AI發展大有前景

媒體曾大肆報導「中國在辦大數據研討會時,台灣卻在辦滷肉飯節」的新聞,同時伴隨著宏碁、HTC 在硬體市場表現的節節敗退,好像從輿論和市場兩方面看來,台灣都注定要錯過人工智慧時代了。但事實真的是這樣嗎?
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NVIDIA 在台舉辦技術高峰會 GTC,宣布與台灣大學攜手合作,打造全台首座人工智慧實驗室(Photo Credit: GTC)
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原文刊登於 虎嗅網 ,作者 腦極體 。INSIDE 授權轉載。INSIDE 編按:本文為中國人工智慧專欄作者對於台灣 AI 產業的分析。從台灣的硬體代工、軟體設計優勢為出發點,探討台灣發展 AI 的前景為何。

 

提起台灣 AI 產業,不管在亞洲還是世界似乎都找不到一席之地。我們對台灣 AI 產業的印像大概都來自於那篇關於「中國在辦大數據研討會時,台灣卻在辦滷肉飯節」的新聞,以及李開復在台灣大學演講時講到的那句「台灣做 AI 的優勢在於人情味」。

同時伴隨著宏碁、HTC 在硬體市場表現的節節敗退,好像從輿論和市場兩方面看來,台灣都注定要錯過人工智慧時代了。但事實真的是這樣嗎?

台灣 AI 技術究竟有多差?大半企業尚未接入雲端服務

首先我們可以來看看台灣 AI 產業發展落後的客觀原因。

首先是在整個移動時代,台灣深度參與全球化分工,將自己定位在了硬體代工的位置,從而使台灣在手機 APP 方面相對弱勢。 Google 台灣地區董事總經理簡立峰博士曾經在演講時表示過,由於台灣硬體產業的成功,已經形成了硬體思維的固化模式,工程師們習慣了被自上而下地領導,缺乏開源精神,也就很難適應軟體創新。

而這樣導致的結果,自然是海量資料資源和雲端計算、雲端儲存技術的匱乏。一份來自台灣自由撰稿人雁默的調查顯示,兩百多家台灣企業中有三分之一根本沒有導入雲端服務,另外三分之一計劃導入雲端卻沒有明確的時間規劃。

Photo Credit: 雁默

加上台灣很大一部分企業依然以服務當地使用者為主,硬體設備運用的效率極低,久而久之當地經濟體會陷入一種自給自足的狀態。雖然不導入新技術也能維持現狀,但是並不利於企業創新和長久發展。

Photo Credit: 雁默

如同上圖顯示,大多數企業還停留在企業端的 ERP 和 CRM 系統,僅有 17% 的企業應用上了數據分析,而應用了機器學習的僅有 5%。

在這樣的現狀下,最起碼我們可以判斷現階段台灣的 AI 發展和應用是不盡如人意的。

很多人常常拿日本和台灣進行對比,其實雙方在人工智慧的發展現狀上也很相似。在日本街頭會看到大量平成初期建設的自動化裝置:販賣機、用燈光顯示座位空餘的餐館平面圖…… 當一個國家或某座城市在某種科技水平下得到滿足,並且未來人口水平沒有打破這一平衡時,科技發展的動力也會有所喪失。

人們滿足於自動販賣機,可能就不需要無人便利商店;人們滿足於街邊的大頭貼照相機,可能就不需要美顏修圖演算法。

AI 世代,台灣還有哪些可能?

當然我們討論這些並不是為了唱衰,而是為了從現狀中找可能。實際上台灣發展 AI 產業的前景也沒我們想像的那麼悲觀,在當下至少存有兩大優勢。

第一個優勢既是半導體工業。 AI 並非僅僅依賴於演算法和資料,硬體設施也是其中不可或缺的一環。未來隨著人工智慧技術的普及,適用於各種場景和各種設備的 GPU、NPU 將會有極大的出貨量。這時台灣豐富的代工經驗和 IC 設計基礎就會成為一種優勢,或許是因為 AI 晶片的研發成本較高,一些台灣廠商最近才開始應聲而動,上個月聯發科才發布了首款 AI 晶片 P60。而隨著中國市場 AI 晶片需求的增加,台積電的代工訂單也呈指數級上漲。

NVIDIA 在台舉辦技術高峰會 GTC,宣布與台灣大學攜手合作,打造全台首座人工智慧實驗室(Photo Credit: GTC)

另一個優勢則是台灣的人才優勢。台灣雖然人口不多,但科學基礎教育水平足夠高。尤其從八九十年代開始,台灣對 IT 技術的引入比中國更早,也擁有更堅固的教育基礎。在上個世紀,台灣湧現了一批類似侯捷這樣的技術作家,影響了中國一代工程師。

到今天,台灣大學的機器學習課程仍然在網上大量流傳。在 2016 年一份關於全球人工智慧高校的排名中,台灣大學位列第 37 名,是除東京大學以外唯一一家入選 Top50 的亞洲高等教育。

像 AlphaGo 的「人肉手臂」黃士傑就畢業於台灣師大,如今他已經是 DeepMind 的頂級工程師。只是和黃士傑一樣,隨著台灣的人工智慧發展遲遲沒有起色,台灣高等教育薪資水平也不高,大量 AI 方面的人才正在外流。台灣早年間累積下來的優勢,正在被一點點耗盡。

從智慧醫療到智慧算命,台灣真的有 AI

說過「侷限」又說過「可能」,其實我們今天提出這個話題還有一個重要原因……那就是台灣真的有 AI 啊!

或許我們印象裡的台灣是白天滷肉飯、晚上小確幸,但這其中一部分原因是中國媒體本身對台灣科技的關注較少。在那些我們沒看到的地方,台灣 AI 產業正在長出根鬚,慢慢立足。

或許是因為資本投資的熱度沒那麼高,反而在台灣催生出了不少沒那麼功利的小項目。舉例來說,在一次台灣大學的駭客松上,幾位學生利用 2000 張人手照片資料訓練出了一個「看手相」模型 HandBot,看來算命的都要接軌 AI 了。

這個應用程式將串聯的 API 放在了 Facebook 的 Messenger 上,一時引爆了社交網站並獲得了該駭客松的「訊息安全獎」。

另外一個典型案例,是台灣近年來在智慧醫療上取得的進展。台灣地區的平均醫療水平一直表現優異,曾經被世界衛生組織評為亞洲第一。相比中國,台灣地區的民營醫療發展得更為完善,如果把診所、醫學中心等等都算在內,台灣有 85% 的醫療機構都屬於民營。

針對靈活、高水平的醫療優勢,在十年前台灣地區科技部就推行了一項 Stanford-T AI wan Biomedical Fellowship Program(史丹佛—台灣醫療器材產品設計人才培訓)政策,鼓勵台灣醫療人才去史丹佛中進修。

在不斷交流的過程中,史丹佛中的 AI 技術也以這種方式來到了台灣。目前在台灣的智慧醫療創業潮中,我們可以看到事先規劃腦部手術路線的腦部導航機器人、利用機器學習分析糖尿病患病風險等項目。

不難發現,資料量的不足和投資資本額的缺席並沒有徹底堵死台灣 AI 產業的發展,反而使台灣利用起了自己的優勢,走出了擁有自身特色的道路。

那麼,未來呢?台灣絕不可能永遠是人工智慧的處女地,也絕不可能永遠按照自己的節奏發展。

如今國際企業已經陸續進入台灣,就在幾天前, Google 宣布對台灣進行進行大規模投資,稱其今年將聘用至少 300 名 AI 工程師,培養 5,000 名人才,並培訓超過 50,000 名數位行銷人員。今年一月,微軟也宣布將在兩年內投資 10 億元新台幣,在台灣設立微軟 AI 研發中心。國際資本可以給予台灣技術和經濟支持,可台灣或許會因此失去「人工智慧主動權」。

包括台灣地區自身,也在努力自我突破。去年台灣地區科技主管部門正研擬計劃,預計在未來 4 年~5 年內注資 160 億新台幣,打造人工智慧生態圈。但以台灣當下的企業資本和資料量基礎來看,實在是太難。

那麼,究竟該依然引進外援支持本地經濟發展,還是自我革新尋找機會?從這個問題來看,台灣絕非沒有 AI 產業,而是恰恰走在了 AI 產業發展的分叉路口。

當一個時代來臨,沒有人選擇去錯過它。人們可以選擇的,只有自己在這個時代中所扮演的角色。


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本文章內容由「台灣微軟」提供,經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。