郭耀煌 國立成功大學資訊工程系特聘教授
蔡仁勝 數位生活科技研發中心博士研究員
人工智慧(Artificial Intelligence, AI)應用近年快速成長，全球知名市調研究機構MarketsandMarkets報告指出2018年AI的全球市場規模約210億美元，到2025年將成長到約1900億美元。龐大的商機驅動各國政府和大企業紛紛投入資源，推動相關產業政策，也促使了許多創業家將具潛力之創新創意及前瞻技術推向創業之路。本文探討AI在全球主要國家推動策略與新創事業投資趨勢，進而研析新創團隊未來可參考的技術範疇和應用領域。
在這波AI浪潮下，世界各國都認同其對未來國家發展的重要性，不管是美國、中國、歐陸或日韓等皆積極發佈相關重要政策，以達到提振經濟與產業升級之目的。例如歐盟從2018到2020將陸續投入15億歐元於AI的創新發展，包含發展公私部門的技術與產業能力，促使AI能融入整個經濟領域；積極因應AI發展帶來的社會經濟變革，除了培育與吸引專業人才，也保障可能因此失業或更換職業的人員；建立適當的倫理和法律框架，以確保歐盟具有AI發展和應用相適應的環境。美國提出AI倡議 (American AI Initiative)，指示聯邦機構優先投資AI研發，釋放聯邦資料和運算資源給研究人員和產業，並由美國國家標準與技術研究院制定標準，以促成具「可靠性、強健性、可信賴性、安全性、便攜性和可交互性」的AI系統發展。此外，也要求各機構優先建立技術培訓課程和獎學金以打造AI勞動力，確保美國在國際發展的參與和優勢。中國訂定新一代人工智慧發展規劃，重點在於建構開放協同的AI科技創新體系、培育高端高效的智慧經濟、建設安全便捷的智慧社會、強化AI領域軍民融合發展、發展安全高效的智慧化基礎設施體系、與佈局新一代AI重大科技項目，並且重點推動智慧軟硬體、智慧機器人、智慧載具、AR和VR、智慧終端等新興產業發展，加快在製造、農業、物流、金融、商務和家居智慧化升級，預期2020年AI技術和應用達到與世界先進國家同步，實現核心產業達1500億人民幣，到2030年取得全球領先地位，並建立完善的AI法律、倫理規範和政策體系。韓國預計到2022年投資20億美元在AI的技術、基礎設施與人才資源，建立5個區域性研究中心，著重在半導體晶片、機器人、醫療等產業應用。我國行政院提出AI行動計畫，包含AI領航推動、AI人才衝刺、建構國際創新樞紐、創新法規與資料開放、產業AI化五大重點。科技部也發佈AI推動策略，規劃至2021年投入AI約160億新台幣，聚焦半導體、資通訊等台灣的強項產業技術，建立AI研發平台，設立4個AI創新研究中心、打造智慧機器人創新基地、啟動半導體射月計畫等，打造技術與產業創新生態圈，進而孕育AI的新興產業發展，邁向智慧創新國家。從上述政策觀察，可以發現未來持續投入AI的研發創新，降低其在民眾中所引發之風險是全球主要國家的共識，且各國發展藍圖都先聚焦於原本自我強項產業，進而鼓勵各式的新興生態發展。因此新創團隊在思考未來商業策略時，建議需考量在地政府對於AI政策的聚焦性及選擇性，具體掌握與鏈結在地資源，才能有效加快落地成長的速度。
從新創投資面向來看，根據創投研究機構Venture Scanner針對72個國家共2497家AI新創公之研究報告，AI的新創公司可分為13種類別，包括機器學習(應用)、機器學習(平台)、電腦視覺(應用)、電腦視覺(平台)、智慧機器人、手勢控制、語音識別、自然語言處理、虛擬助理、推薦引擎、視訊識別、情境感知運算、與語言轉換。這些公司共取得600億美元的投資，以機器學習(應用)公司拿到最多的投資，其次是機器學習(平台)和電腦視覺(平台)，其中值得觀察的趨勢是自然語言處理和電腦視覺(應用)公司在2018年獲得的創投資金大量成長，而智慧機器人及推薦引擎公司的資金則呈現大幅度萎縮。以領域應用趨勢而言，CBInsight的AI 100報告列出全球最有潛力的百家AI公司，可發現正在被滲透顛覆的產業領域包含企業服務(廣告行銷、網路安全、資料管理、軟體發展、訓練資料)、政府部門、半導體、汽車、農業、健康照護、電信、金融保險、工業、零售、媒體、不動產等產業，其中以提供企業服務的公司最多，健康照護、汽車產業和半導體晶片次之。百家公司中有11家AI新創成為獨角獸公司 (市值超過10億美元)，大部分來自美國和中國，如SenseTime、YITU Tech、Face++鎖定人臉辨識與安全領域，主要客戶是政府公部門；UiPath和Automation Anywhere的核心技術在於Robot Process Automation (RPA)，主要協助改善企業流程；Pony.ai和Momenta透過智慧感知與自動化技術著力於汽車產業。
綜觀而言，有效介接在地政府的資源，以及掌握創投投資的方向，是新創團隊首要思考的重要課題，而從整體的技術範疇和應用領域發展趨勢來看，可以從以下三大面向著力:
- AI +技術加值 (AI +)：AI的技術持續在演進，例如類神經網路CNN、RNN、GAN的發展讓產業應用範圍更加廣泛。除了專注AI本身技術發展外，可考量以AI+跨領域技術為主軸，包含「AI+IoT」、「AI+Edge」、「AI+Blockchain」等。透過技術相加的應用將帶來更大的產業效益，以「AI+IoT」而例，藉由AI的導入，人們能享受到更可靠的IoT應用服務，而AI更是需要依靠IoT裝置取得的大量資料才能做出更準確的分析。
- AI ×產業加乘 (AI ×)：AI結合領域知識融入產業應用系統，是AI創新落地成長的要素，例如「AI×智慧醫療」、「AI×智慧製造」、「AI×智慧零售」等。AI 產業加乘每個垂直領域都有其發展的方向和成功要素，然而新創團隊通常面臨的問題是具備AI相關技術但缺少領域知識，因此規劃應用領域需具體考量是否有足夠產業專業知識鏈結，才能有效發揮AI效益，以滿足企業需求。
- AI生態圈經營(AI Ecosystem)：AI的技術與創新應用快速變動，只靠單打獨鬥已漸漸無法因應客戶需求，透過產官學研合作，鏈結成創新生態圈是各國產業發展趨勢。新創團隊應思量如何有效整合研究能量，建立公開或私有的合作夥伴關係，透過生態圈互相教育，帶動開放式創新風氣，以強化研發，發展更多有潛力的產品，並媒合潛在客戶需求，擴大產業價值鏈服務範圍，帶動整體AI生態圈的創新。
