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減碳、缺工一起來 產業AI化迎接新挑戰

工研院舉辦「AI人工智慧產業論壇」,邀請各界專家齊聚談討台灣AI產業發展與挑戰。工研院

全球產業近年不斷遭遇新的挑戰,可謂一波未平一波又起,也再再考驗企業的應變能力。其中,人工智慧(AI)在近年有了飛躍性的成長,從缺工到減碳,如何善用AI助企業度過重重危機,也成為未來產業熱議的話題。

工研院29日舉行「AI人工智慧產業論壇」,邀請眾多專家齊聚暢談AI在台灣產業發展的機會與挑戰。身為產業與政府對接的重要橋樑,工研院近年也大力推動產業AI化,並在產業AI化過程中,因累積或挖掘到共同性需求或痛點後,衍生出更大的AI需求與商機,進而創造出AI產業,也就是產業AI化,而接下來,則是讓AI普及,達到AI平民化。

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工研院機械所所長胡竹生。工研院

在工業4.0發展初期,全球紛紛聚焦在無人工廠的先進技術上,但後期諸多問題一一浮現,例如事前作業流程需先達到自動化與標準化,這使得產業短時間仍無法全然擺脫對人工的依賴,遂也轉其道而行,開始聚集如何透過AI來優化人機協作。

長期輔導台灣製造業推動AI智慧製造,工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生認為,AI近年在製造業所起到的最大助力,一是解決人在做決策上的疏失 ,二則是解決未來人力短缺的問題。即便目前產業仍不用擔心AI會取代人,但如今從各行各業缺工問大來看,人力短缺迫在眉睫,屆時已經不是取代的問題,而是無人可用的問題。

胡竹生也提到,AI近來演變出以自主決策為趨勢結合深層神經網路學的非結構式計算方式,過去應用在自動化流程中的諸多決策,現已無法用事前簡單的邏輯或是規則去定義。此外,以資料與數字為主的計算網路,經由迴授資訊不斷自我修正,在實際應用上已有驚人的進展,但技術上要能強化檢驗和制定這些自主決策系統的標準,仍是目前業界所面臨的最大挑戰。

挑戰不僅如此,工研院人工智慧應用策略辦公室副主任暨巨量資訊科技中心執行長馮文生表示,目前企業導入AI過程中,仍面臨人才短缺、資料收集與標註耗時、缺乏產業應用工具等因素,造成給人一種AI應用落地始終為大企業專利的既定印象。也促使繼平民化後,「AI工程化」一詞躍上眾人視線,希望讓AI的應用從資料標註、模型開發、應用部署、調校等步驟更加自動化。

近年減碳議題升溫,除關注AI帶給產業的效益外,然在日益嚴格的淨零減碳要求下,是否會因為運算耗能增加碳排,也需一併考慮在內,才不會至於顧此失彼。未來減碳議題仍會持續成為各行各業所關注重點,在不同時空背景下,產業對於AI也將朝向更複雜多元的需求發展。

胡竹生指出,目前減碳一事尚在高碳排產業如水泥、鋼鐵中發酵,但何時會延燒到其他產業,幾乎所有製造業都嚴陣以待,尤其中小企業更是如履薄冰,歐盟課徵碳稅,將不只是影響毛利,更可能變成一場企業的生存戰,對於台灣企業來說,當務之急應是盤點如何整備各界力量,透過資源的整合協助台灣製造業度過難關。

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