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產業AI化尚未普及 如何創造最大推力?

開必拓創辦人暨執行長孫逢佑。DIGITIMES

DIGITIMES首度以產業AI化、AI產業化為主題舉辦「Taiwan AI EXPO」,一連三天展會邀請多位重量級產業專家分享對AI的洞見,包括鴻海研究院執行長李維斌、台達研究院院長闕志克以及廣達技術長張嘉淵等。而其中作為新創代表,近年以拿下兩岸最大鋁箔製造廠的全廠AI檢測方案打開知名度的開必拓數據也參與其中,並透過新創視野,觀察近來產業AI化的發展現況。

開必拓創辦人暨執行長孫逢佑直言,現在產業AI化還在萌芽期,想像空間還很大,而產業勢必要先AI化後,才可能真正進入AI產業化。至於這個時機點何時來臨?則要先看產業AI化的規模是否夠大,因為只有產業AI化的規模夠大,市場才需要分工,才會有更多不同專業領域的廠商進來,並且各自在市場中找到定位,AI產業化才得以成形。因此孫逢佑也妙喻,「當新創開始忙不過來,你就知道這個時機點到了」。但產業AI化的規模要大到什麼程度,則不一定,要視各產業別而定。

產業AI化的規模要夠大,這個說法或許有點抽象,但簡單來說,其實指的就是AI必須要先在產業中普及,但不一定要成熟。孫逢佑指出,AI是靠經驗累積的技術,因此產業AI化通常是一個堆疊的過程。以製造業AI化來說,像是開必拓開發fastable.ai平台,但仍需要不斷迭代更新,在設備上進行軟體升級,或發展新的軟硬整合,這是因為製造業者往往會再進一步提出其他應用需求,延伸、擴大其他智慧功能。

fastable.ai提供智慧製造的AI瑕疵檢測方案,但事實上光是製造業的品質管理,就是一門學問,瑕疵檢測不過是冰山一角。現在開必拓不只是做瑕疵檢測,更把瑕疵分級,從分級制度上活用次級品,但這過程中次級品要怎麼二次加工、後續要怎麼分流,甚至檢測出來的數據要怎麼即時與前後製程勾稽,改善製程參數等,這些牽涉層面很廣,也不可能單靠一家做完。

與AI有關的部分開必拓或許可以自己研發,但機械、設備硬體就需要更多夥伴,換言之,當市場需求越廣、延伸越多,才會需要更多各種不同領域的專業夥伴一起進來,屆時市場才會真正進入分工的階段,才有辦法把產業AI化作大,同理,當產業規模擴大,才有足夠能力支持產業再往下一層分工,這是互為因果。

而如何讓產業AI化能夠在各產業別中普及,迅速擴張規模,關鍵之一在於發展通用型AI。孫逢佑說,通用型AI的好處是可以讓AI普及到更多產業中,且讓規模擴張的速度愈來愈快,在這兩個條件下,加入生態系的夥伴自然就會愈來愈多。

雖然大部分新創在初期會投入比較多的心力經營特定產業,在各自擅長的場景中對產品及方案進行落地,並驗證商業價值與可行性。以開必拓來說,也是在初期先在某一特定產業做「深」,累積經驗,並對產業特殊需求發展更深化的應用,接著再奠基於過去的經驗,如同上述提及,AI是一種透過經驗累積的技術,透過在不同特定產業中累積的經驗能夠讓AI「觸類旁通」、「舉一反三」,進而發展出通用型的AI,如此一來便可模組化快速複製到下一個產業中,逐步從深朝向「廣」發展,而一旦AI可複製、可普及,可快速看見其商業價值與可行性,那麼接下來要讓產業與市場擴大,就不是難事了。

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