台灣大學電機工程學系講座教授陳良基表示，只有回顧過去，才能找出方向，人工智慧學校在 2018 年正式啟動 AI 研究，每年培育約 1500 名學生，成果不俗。而且，在 AI 的推進中，大學教育的重點在探索未知，期望人工智慧學校成為一個平台、大數據擔任關鍵角色，促進學界與產業界合作。

陳良基指出，AI 是跨領域的產業，技術會持續發展，但讓技術導入到一般企業才能真正幫助社會，而且要結合台灣各重要大學的團隊，發揮人才的綜效。

現在大國紛紛投入資源在 AI 領域，所以如何投入、分配資源是政府很重要的責任。此外，陳良基認為，科技以人為本，技術的中心思想是人文思維，讓人文專家加入 AI 研發團隊能適當引導研發方向，讓技術造福社會。在資源到位後，相信中小企業的進步速度會很快，進而推升台灣的競爭力。

國立臺灣大學資訊工程學系特聘教授陳信希表示，在 AI 技術上，台灣的優勢是人才多、國際舞臺能見度高，未來目標是台灣研製的模型能讓全世界使用，把台灣推向全世界。而且目前也跟 Google 合作，讓雙方的人才交流，推升創新能力，也舉辦夏季學校讓研究生在校期間就能掌握 AI 相關知識，這吸引了世界許多學生來參與。

在智慧醫療方面，陳信希指出，正與醫院合作，發展智慧急診，用病人過往的病例，判讀病人的嚴重程度，協助醫師幫助病人，以 AI 優化模型，但也牽涉到病人隱私，還有法律、倫理上的考量。

此外，陳信希表示，在 AI 模型建立後，就要推展商業模式、新創用途，未來還需要制度上的配合組建 AI 國家隊。

清華大學講座教授簡禎富指出，他的研究團隊專注在智慧製造的領域，在影像辨識、感應器、技術移轉等項目上都取得重大成果，主要扮演資源整合的角色，與企業一起進行垂直整合生產，用大數據決定生產、拍賣價格、機器手臂的抓取能力等，累積經驗後，再應用至其它企業。

在美中貿易戰後，簡禎富表示，許多企業回流在台建立智慧工廠，這提供了一個很好的產業生態、環境，接下來要跟企業、政府、媒體合作，讓技術發展產生外溢效果，也讓新創企業能看到發展的路徑。此外，在人工智慧學校上課，也可以認識許多不同的專家，產生跨域的效果。

簡禎富認為，台灣企業有 98％ 是中小型企業，就業環境較優、產業轉型的需求量大，但中小企業內部難以建立 AI 研發團隊，政府的幫助很重要。

陽明交通大學教授曾煜棋指出，網路拉平了資訊的落差， AI 在這幾年角色很特殊，人類的能力有高低不同，但加入 AI 的使用卻可以拉近競爭的距離，如能善用 AI，個人能力可以顯著提升，在醫療、工廠、金融、體育都能運用。

此外，曾煜棋表示，技術落地的重點在於，企業要講出自己的痛點，找出需要優化的部分，思考各個環節中有什麼是可以發想的，所以收集數據才能準確發現問題。

曾煜棋認為 AI 技術日新月異，要持續掌握，除了自己開發核心技術外，觀察國際新發展也很重要。

成功大學教授梁勝富的團隊聚焦生技醫療領域，AI 在照顧、診斷、決策領域皆包含在內，要將生技創新轉變成經濟效益，讓技術導入實際應用，舉例來說，提升照護者的技能，可以收集數據，訓練 AI 判讀照護者的弱點，再做改進，而且這技術已經落實。

梁勝富認為目前遇到的困難之處在於，團隊成員幾乎都是學術圈的專家，缺乏實務經驗，法規知識、跟產業溝通協調的能力，未來將著力在輔導團隊成為未來新創、技轉的對象。

而且，梁勝富指出，要培養技術內行人，企業要能看到這些人才的價值，跨域人才的價值、定位需要有更多的重視，產、官、學界都需要注意這種情況。現階段串起 AI 系統各環節，比建立模型更重要。

核稿編輯：Mia 

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