台大推廣AI專利成果，助產業界開創致勝商機

台大推廣AI專利成果講員合影

今時今日，「人工智慧」(AI)不僅是燙金關鍵字，更被喻為產業升級之鑰；一旦建立AI自主技術，可望加速促進AI產業化，進而創造產業AI化榮景，使各行各業皆能藉助AI發展智慧應用，實現創新轉型。換言之，AI是新一波工業革命的核心，台灣不宜輕言錯過。

隨著AI浪潮席捲，全球眾家科技大廠將此視為關鍵戰場，紛紛卯足全勁推動機器人、AR/VR、智慧人機介面、語音辨識等等相關專利之布局。有鑑於此，台灣大學系統晶片中心(System-on-Chip Center；SoC)在日前舉辦「AI智能生活專利布局趨勢與策略—台大專利成果推廣會」，分享該校的AI關鍵技術與專利成果，盛邀產業界挖掘相關智財金礦，緊扣世界的商機潮流。

台大副研發長陳忠仁表示，SoC中心創始於2001年，聚集數十位教授、輔以各自指導的學生，形成充沛的研究能量，向來是台大校內的標竿研究中心，同時是促進產學合作的重要橋樑；展望今後，SoC中心一方面與台大國際產學聯盟NTU ILO密切合作，積極推廣及媒合AI等關鍵技術研究成果，二方面結合臺大產學中心，透過技轉方式，讓這些成果為產業所用。

台大電子所所長暨SoC中心副主任吳安宇教授於開場時指出，此次舉辦該推廣會，為的不僅是介紹台大在機器人、無人車、AR/VR、人機介面、語音辨識等相關專利成果，更歡迎廠商挖掘智財寶物，針對有興趣的專利，與台大建立技轉合作關係。

非監督式學習，導引AI發展方向

工業技術研究院產經中心(IEK)專案經理侯鈞元，以「人工智慧發展之挑戰」為題發表演說，點出包括資料需求太大、知識難以累積、從雲端到邊緣、感知與認知能力不及大腦、從感知到決策，以及增強學習訓練成本過高等六大挑戰課題。

在帶出上述議題的同時，侯鈞元也分享各種挑戰的解方，包括運用生成式對抗網路(GAN)產生可供訓練的資料，透過遷移學習技術讓模型具備知識累積能力(利用演算法內的共通點)，發展專門用以進行神經網路演算法運算之晶片，從監督式學習走向非監督式學習、尤其多使用增強式學習；至於訓練成本過高的難題，則可於數位世界訓練機器人，以兼收減少成本、提升訓練效率等多重益處。

侯鈞元強調，非監督式學習與增強式學習正在導引AI發展方向，可用來理解世界，也可用以創造新事物(如AlphaGo Zero與GAN)；預期今後監督式學習將走向增強學習，再走向遷移學習，意即讓機器認知環境、讓機器學習技能，再讓機器知識得以散播。

教授精銳盡出，展示AI專利成果

接著由多位臺大教授登場，依序闡述該校在於「機器人」、「AR & VR智慧影像處理」及「智慧人機介面暨AI語音辨識」等技術專利成果。

台大電機系傅立成教授指出，因應高齡社會來臨，台大亟思善用機器人技術，以協助年長者實現健康、安全與樂活目標。基於此前提，他分享幾個相關研究成果，首先是深度感測器，其不像一般攝影機具有光照及隱私等問題，可安裝於天花板、進行無死角觀測。

其次為促進安全與樂活，需藉助人員定位暨身分辨識，行為偵測、辨識與分析，及智慧環境互動推論等一系列輔助技術；例如利用電流感測器、光線感測器、開關感測器、運動感測器蒐集使用者與環境互動的狀態，並利用智慧手環的加速器或陀螺儀蒐集使用者的姿態與動作，再透過非監督式學習技術，對蒐集到的異質資料進行特徵擷取與分群，以建立活動模型，然後藉由監督式學習，獲得每個活動群集與使用者標記之間的關係，作為即時生活活動辨識的模型。

另針對健康，台大則研發出上肢復健機器人、智慧助行器等多項成果。總括而論，結合機器學習、AI、物聯網(IoT)與機器人等技術，可望為年長者打造更具智慧的生活環境，使他們生活得更安全與舒適。

台大電機系／電子所簡韶逸教授剖析AR/VR智慧影像處理的關鍵技術，包含姿勢偵測與定位、穿透式頭戴顯示器、顯示器影像的處理、場景辨識與分析、在虛擬環境繪製真實場景，及自然使用者介面。

針對上述技術議題，台大迄今已孕育諸多專利成果，以簡韶逸個人為例，便產出影像語意分析單晶片系統、與影片互動之方法與比賽模擬系統、影片內容分解與生成方法及其操作的使用者介面、可根據頻寬速率調整影片內容的方法，及用以將虛擬的社交網路帶入至真實生活中之社交系統及方法。其他多位教授，亦貢獻諸如三維指標系統、影像型手持式人機互動系統、自動對焦系統、估算區域模糊程度以產生深度資訊、自動景深捕捉系統、影像追蹤裝置、用於實體物件偵測之動態標籤、低背光狀態下之顯示器影像增強技術、多重解析度顯示系統、潛意識導引觀看者注意力的方法…等等豐碩專利成果。

台大資工系的陳彥仰教授，主講「智慧人機介面」議題，他一舉介紹了許多讓人為之驚艷的研究成果，例如藉由真實空間中相互位置的偵測，在多支手機之間進行自然有趣的互動；讓一般電容式觸控面板，有能力偵測實體物件。

最讓人嘖嘖稱奇的演繹，莫過於自然使用者介面(Nature UI)。不管是人的自然手勢或身體表面，皆可成為輸入介面，比方說可藉由手勢操控無人機，抑或將超音波感測器嵌入智慧手錶的錶帶上，讓人的手臂搖身一變為輸入介面。

台大電機系／網媒所李宏毅教授則拋出有趣的命題，如何讓機器在無人教導下無師自通，學會人類語言。依傳統做法，研究者必須蒐集大量聲音訊號，再請工讀生將每段音訊轉為文字，過程極其艱辛繁複，未來只要透過非監督式學習方法，讓機器聆聽訊號，從中找出模型，再到網路上閱讀大量文字，便可自動推論出聲音訊號與文字之間的關聯性；而目前台大已有初步成果，這可能是世界上第一次完全非督導式語音辨識的嘗試。

藉由技轉程序，實現專利讓與

推廣會的壓軸議程，由台大產學合作總中心主任段維新教授擔綱主講，他強調台大擁有眾多原創的研究成果，企業可針對有興趣的項目，向該中心提出申請，爾後歷經3~4個月的專利讓與流程，使該項技術正式變成企業專利。

段維新教授接著說，透過上述技轉合作，不僅有助企業快速建立技術能量，且形同建立「門神」，可藉此抵擋許多無謂的專利訴訟，從而心無旁鶩利用這些專利成果，有效提升自身的競爭力，創造致勝商機。