Más contenido relacionado
La actualidad más candente (20)
Similar a [台灣人工智慧學校] 主題演講: 人工智慧產業發展趨勢 (20)
[台灣人工智慧學校] 主題演講: 人工智慧產業發展趨勢
- 4. 1970s 1980s 1990s 2000s 2015s 2025s
•聯網裝置數量(NumberofConnectedDevices)
•數據量(AmountofDataGenerated)
資料來源: MIC、工研院IEK(2017/06)
全球進入IoT世代並朝人工智慧世代邁進
4
電腦世代
網路世代
行動世代
物聯網世代
人工智慧世代
大型主機世代
•運算能力
•網路服務興起
•消費習慣改變
•行動優先
•App應用為主
•軟體銷售方式、
軟體開發時程縮短
•產品即服務
•由智慧系統代勞
的工作大幅增加
•資訊儲存與處理
•企業運算應用
運算導向(Computation ) 通訊與連結導向(Communication) 智慧與感知導向(Cognition)
隨著資通訊新興科技快速進步,全球產業已進入IoT世代、並朝由智慧系統世代邁進,從供給端決
定產品功能之模式逐漸式微,轉為由應用端或使用者主導,產業運作模式將產生重大變革
- 6. 人工智慧歷史與現況
資料來源:MIC,2018年9月
2011 2011 2012 2014 2016
IBM
Watson
Apple Siri Google
Brain
百度大腦 Google
AlphaGo
人工智慧發展歷程
1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010
1943~1956
AI誕生
「圖靈測試」
文章發表,
1956年於達
特茅斯會議中
定義了「AI」
1956~1974
黃金年代
對AI前景樂觀,研
究經費擴大投入
1974~1980
第一次
AI低谷
認為人工
智慧不具
有思考能
力
1980~1987
重返繁榮
專 家
系 統
被 賞
識
1987~1993
第二次
低谷
專家系統
維護費用
高,不易
實用
演算法累積
及突破
各種數據
開放及分享
運算與儲存
技術提升
物聯
裝置興起
Now!!!
- 15. 國際大廠由垂直應用切入人工智慧布局
15
IoT、Cloud Computing, Big Data, Artificial Intelligence, …
智慧交通 智慧醫療/健康 金融科技 …
智慧衣
照護機器人
醫療診斷
輔助系統
智慧客服助理
自駕車
無人機
遞送機器人
智慧財富
管理
… … …
行動
支付
Apple與IBM合作以
HealthKit平台,利用穿戴
裝置收集健康資訊,並建
立數據開放平台,提供開
發者打造健康創新服務
SF express投入3-5公里
中長途無人機研發,可
負載5公斤,滿足快遞最
後一哩需求
星展銀行與IBM合作建立人
工智慧Watson
Engagement Advisor,
提供財務管理分析
智慧製造
…
無人
工廠
人機協作
智慧倉儲
工業機器人製造大廠
Fanuc之無人工廠,以遠
端控制生產線,每月可
出貨約5,000台
國
際
投
入
人工智慧系統服務模式的特點:有效管理龐大且多樣化的物聯網數據,達到從硬體到軟體到整個
服務自動化為目標
國際大廠紛紛聚焦利基市場商機,相繼從垂直領域,例如智慧製造、智慧交通及智慧醫療與健康
等應用切入智慧系統服務,布局整合物聯網、雲端運算、巨量資料,甚至嘗試AI人工智慧等技術,
驅動創新產品服務發展
- 29. 推動作法五:產業AI化
29
• 建構 AI 研發基礎環境開放式服務平台與創新媒合平台,結合物聯網整
合服務中心 (IISC) ,提供中小企業從晶片研發、物聯網 、 大數據、
到 AI 應用發展的完善支援環境,帶動中小企業AI創新。
產業
AI化
場域與資料開放
• AI 研發基礎環境開放式服務平台
• 開放場域與資料
IISC
• 物聯網整合服務中心 (IISC)
• 提供中小企業AI晶片研發支援環境
產業出題
• 發掘產業AI應用需求
• AI 創新媒合平台
• 發展產業AI 應用解決方案
政策工具
• 業界科技研發計畫
• 投資融資機制
• 人才培育與創業育成
AI研發中心
• 推動國際旗艦公司設立AI研發中心
萬物皆聯網的時代
再大頻寬也無法乘載萬物聯網
引發「端」上AI及資安需求
透過IISC協助中小企業晶片研發
達成「端」上的AI實現
- 33. 結 語
• 應用人工智慧於各垂直應用領域及生活領域已為趨勢,亦為
各國政策重點投入的方向,我國產業更可藉此取得新成長動
力
• 從國內市場出發,跨越國際化障礙,可透過人工智慧創新應
用,建構完整生態系,強化與國際市場的連結,並帶動我國
業者站上國際舞台
• 在人工智慧應用創新的過程中,勢將面臨法規相關限制,透
過提供更具彈性的創新試煉環境,以加速孕育人工智慧創新
應用
• 在智慧科技發展趨勢下,我國仍需從應用需求的角度出發,
思考開放資料平台之建置與人工智慧相關軟硬體技術的開發,
特別在萬物連網世代,「端」的AI與資安將成為未來發展關
鍵
• 人才為創新應用的關鍵,宜持續檢討相關法令規範,提供更
開放、更彈性的攬才、留才環境。長期育才應從產業需求為
依歸,以完善人才佈局
- 39. 人工智慧製造案例(1/2)
和大運用人工智慧導入汽車軸件生產
39
• 汽車零組件產值超越整車產值,台灣在供應鏈位置從簡單零件轉變為精度、單價皆較高的產品
• AI應用於汽車產業的Top 3挑戰:
少量多樣產品生產模式的差異;待測物3D特徵的差異;環境油水汙染、鋼材種類差異
頂心汙染或
中心孔缺陷
工件表面
汙染
AI學習記憶
導入後
• 重複精準度高出1倍
• 檢索時間縮短50%,
隨經驗值越多,減少
時間越顯著
• 保護稼動率延長3週
以上
導入後
• 學習系統自動修訂
檢測原則
• 運用大數據輔助發
覺加工機差異及加
工能力差異
規劃起始檢測
位置和搜尋模式
邊緣上移
修訂下一個檢索位置
局部隆起
表示汙染
進行
檢測
比對基礎
缺陷特徵
出現
例外特徵
修訂
辨別特徵
AI學習記憶
導入AI的智慧化效益明顯,除了抽驗之外,產線現場可無人化操作,人員可
在研發中心監看數據,判別問題原因,加速生產效率
機械產業所面臨的巨大挑戰之一即工件汙染問題,透過AI判定,協助過濾瑕
疵工件,及早進行預防措施,大幅降低停機風險
- 40. 人工智慧交通案例(1/2)
以AI為基礎的自駕服務新平台Olli
3D 列印汽車公司 Local Motors 和 IBM 合作推出搭載了 IBM Watson的自駕巴士Olli,成為
全球第一輛採用AI與乘客溝通的交通工具,也提供個人化推薦服務以提升顧客體驗
Olli利用AI技術,在收到乘客指令後,經過「語音到文字」、「自然語言分類」、「實體存取
」和「文字到語音」四個階段,即可回應乘客需求
Olli的車體安裝了逾30個感測器,並利用其所搜集的大量交通資料展開學習;除了透過雷達
、攝影機和 GPS ,在設定的路線行駛到指定目的地外,還可根據乘客需求和路況即時調整行
駛路線、分析乘客個人偏好,並根據目的地推薦熱門餐廳或歷史古蹟
2016年起開始在美國華盛頓、馬里蘭州的國家港區(National Harbor)、德國柏林等地進
行測試,並在2018年的CES展出
資料來源: Olli,2018年8月
- 43. 人工智慧農業案例(2/2)
Climate Corporation打造農業決策分析平台
• 2006成立於美國加州,綜整龐大農業資料,結合資料分析、人工智慧與建立機器學
習模型等先進技術,協助農民進行耕種的決策支援,提高田間生產量
• 打造「Climate FieldView」決策分析平台,目前已在美國、加拿大、巴西等超過10
萬名農戶與1.2億英畝的農地採用
• 2013年,被知名種子農藥商Monsanto以11億美金併購。2017年,又被美國農業設
備商AGCO收購 Climate Corporation旗下的Precision Planting LLC(精準種植)
設備業務
43
衛星
影像
土壤
資料
即時與歷史的
天氣資料(美國
國家氣象局、
私人天氣公司)
Climate Corporation蒐集超過2,500萬個感測器蒐
集天氣資料、植物根部的土壤特質等資訊
決策支援
• 病蟲害診斷:對玉米、大豆與小麥
進行病理診斷與預防
• 預測作物產量:追蹤農作物成長,
進行預測
• 判斷栽種管理:掌握最有效施肥、
栽種時間
農業保險
• 線上自動化保單:線上申請,即可
自動計算保單的保險費用
• 自動理賠:直接透過數據(如天氣
異常資料)判斷保戶符合理賠條件
完成理賠作業,
資料來源
資料來源: Climate Corporation ,MIC整理,2018/5