全球經歷WannaCry病毒風暴，讓許多製造業的製程中斷、蒙受巨大損失。智慧製造打破傳統封閉架構，尤其在IT與OT的匯流下，面對不斷暴增的資料流，資安控管更受到產業重視。而IBM全球資訊安全部協理謝明君也以高科技產業為例，列舉3種最容易被攻擊的模式。 智慧製造都在談資訊技術(Information Technology；IT)與營運技術(Operational Technol

蔡騰輝/台北 發展各領域人工智慧應用的前提是收集資料、整理資料；而在收集與整理之前，更是要有系統性地將資料數據化。財團法人國家實驗研究院國家高速網路與計算中心（以下簡稱國網中心）主任史曉斌認為，除了強大的中心處理器、圖像處理器、資訊儲存空間以外，更重要的是數據的品質與可用性。 針對台灣科技技術強盛，但包括醫療等各產業資訊化程度參差不齊的現況，曾經領導Di

新竹訊 台積電製造技術中心處長陳其賢在SEMI國際半導體產業協會日前舉行的「高科技智慧製造與資安趨勢論壇」演講中呼籲，「數位製造時代下，無論是設備本身組成結構的複雜度，或是軟硬體未能即時更新與升級，皆為高科技製造業者帶來資安疑慮。面對病毒、惡意程式與時俱進，從製造、設備、作業系統及軟韌體等產業供應鏈需通力合作，利用SEMI智慧製造平台建立整個產業上下游皆通用的資安標準，加速製

電子代工大廠佳世達在桃園龜山廠導入協作型機器手臂開啟人機協作的新時代。目前佳世達的智慧工廠已進展到第二階段，於2016年開始建構人機協作產線，佳世達智慧製造事業處處長黃氣寶指出，事實上佳世達一開始推動智慧工廠的目標很明確，主要以建構人機協作生產模式為目標而非全自動化生產，是以佳世達在龜山廠導入可與人類共工的協作型機器人，將過去一條產線約30個人力大幅降低至12至15人左右，但整體生產效益卻提升74

智慧醫療，在物聯網(IoT)與人工智慧技術(AI)進入深度學習(deep learning)的時代，又增加基因分析與遺傳疾病預防的事業領域，經過研究後，日本電信大廠NTT旗下的IT部門、NTT DATA，認為這是適於該公司發展的事業，據日本經濟新聞(Nikkei)網站報導，NTT DATA將在2020年加入預防醫療事業領域。 看來風馬牛不相及的電信IT業者，會加入預防醫療領域

從1950年代開始有人工智慧的應用雛形，到1980年代機器學習與2010年開始的深度學習，財團法人國家實驗研究院國家高速網路與計算中心(以下簡稱國網中心)主任史曉斌認為，AI發展首重應用情境，並且看好人工智慧未來在生技醫療、智慧製造、智慧城市、智慧災防等四大領域的應用。 國網中心將成全台AI 應用合作夥伴

人工智慧(AI)在醫療產業已有影像輔助判讀、電子病歷分析、生理數值趨勢、人工同理心等多元應用，台北醫學大學附設醫院院長陳瑞杰表示，未來在急重症病房的拔管評估與醫學教育也都是目前與未來北醫會發展的重點。同時也說，銀髮族的科技導入狀況，沒有市場想像得困難，重點是如何設置適當的情境。 銀髮長者與科技導入 由於不少長者似乎不太會

推動將近10年的物聯網，在AI崛起後迅速與之整合，在終端、雲端都具備AI能力的AIoT，已然成為各垂直應用領域的未來營運架構，而此波浪潮也帶來了龐大的產業轉型商機，今年的研華嵌入式論壇就以「備戰AIoT新勢力 搶攻產業轉型大商機 」為主題，邀請研華管理階層與產學指標性人士，針對全球化、AI趨勢提出宏觀看法，在實務面，除了介紹研華的嵌入式產品布局與應用案例外，現場也有多家廠商展出不同領域的解決方案，

以大數據分析切入市場，傑騰智能協助製造業者診斷生產線，快速找出影響生產品質的肇因。傑騰智能執行長徐紹鐘從過去在半導體產業豐富的經驗中分享指出，過去該產業因為複雜的製程工序，往往增加生產回溯的難度，而如能藉由生產流程數據的串接，將可利用大數據分析在極短的時間內確認生產問題所在，以改善過去傳統做法的不便。 眾所皆知AI發展需以大數據奠基，數據的蒐集與整理乃是數據分析前置作業中極為

蔡騰輝/台北 醫療自動化科技除了在醫療院所的硬體設施與自動分析軟體有許多應用以外，現在與氣墊床也有許多搭配使用。包括自動斷電警示與壓力感測，以及生理數值自動收集與分析，讓各照護中心，能夠在人力與資源有限的狀況下，依舊維持高品質值的服務。