研華
TPCA2018

突破人才不足困境 軟硬整合已成台灣AI發展契機

  • DIGITIMES企劃
Deep Force創辦人兼執行長陳忠偉認為,AI廠商應善用台灣硬體優勢,讓產品產生更大價值。

2016年底開始,Google的AlphaGo連續打敗全球頂尖職業圍棋棋士後,全球IT產業就掀起一股巨大的AI浪潮,在ICT產業中,台灣向來以硬體技術見長,軟體並未受到太多注目,然而未來的物聯網與雲端趨勢,AI將扮演關鍵角色,因此台灣產官學界也從去年起開始積極布局,更喊出「產業AI化、AI產業化」目標,對此Deep Force鼎峰智能創辦人兼執行長陳忠偉認為,要達到上述目標,人才與產業環境的整合將會是未來發展重點。

對於台灣的軟體人才問題,陳忠偉指出,90年網路剛起步的時候,台灣曾經培育出一批軟體人才,當時台灣所創辦的資迅人、蕃薯藤等,都獲得全球產業注目;網路泡沫化後,這些人才不是進入學校任教就是轉到硬體公司,包括IC設計、製造等,目前台灣這些電子大廠中都仍有相關人才。不過由於台灣產業長期在軟體領域的缺席,造成產業經驗不足,此一問題也反映在人才部分,由於AI未來將會與物聯網結合,而物聯網多為特定領域的垂直應用,這些專業領域需要的AI功能各有不同,因此設計者必須具備足夠的設計技能與產業經驗,方能打造出最適化系統。

不過雖然人才問題對AI發展造成困擾,但台灣在AI領域中仍有優勢。前面提到台灣產業雖將多數資源投注在硬體,造成軟體發展受限,不過這卻也造就台灣的深厚硬體技術與完整產業供應鏈,因此陳忠偉建議AI業者可善用台灣硬體產業優勢。以Deep Force為例,當初在選擇方向時,就不從純軟體角度切入,而是透過軟硬整合,由Deep Force專注於演算法開發,再將演算法應用於具強大效能的終端設備,藉此創造出產品差異性。

至於產業AI化與AI產業化兩個目標,陳忠偉認為,目前AI的應用仍比較碎片化,因應不同的產業設計設備,以按件計酬的方式承接訂單,在系統化需求尚未出現前,AI要產業化並不容易,尤其是在台灣市場。他指出,AI要產業化取決於台灣廠商對軟體廠商的價值評估,如果廠商只將軟體公司視為解決問題的單一工具甚至是零組件,則軟體就是隨處可見沒有特殊性的工具,客戶會只從成本考量,但如果將軟體視為提供企業加值服務的平台,則軟體在產業中的定位就截然不同,其考量點將轉換為價值面的思考,而有了這不同定位與思維,AI產業化才有可能發生。

對於台灣AI的未來發展,陳忠偉表示,人才問題雖仍困擾台灣產業,不過如果從現在開始積極培養,未來仍然有機會,而現階段業者要能順利掌握商機,善用台灣硬體優勢仍是最佳選擇。

更多關鍵字報導: 人工智慧(AI)