工研院要研發國產AI平臺軟硬體，讓國網中心AI大平臺服務不用全買舶來品

近日工研院在一年一度的資通訊科技日上聚焦於雲端系統軟體、物聯網、5G通訊、人工智慧、自動駕駛等5個主題，也展示了目前在技術研究上的成果，包括語音助理、雲端技術視訊分析平臺、智慧手機虛擬化等技術。

身兼工研院的董事長的行政院政委員吳政忠表示，依照他的觀察，大家都在喊要軟硬整合，但是到底要如何整合，是目前臺灣產業發展高科技所面臨課題，他認為，臺灣在過去的30年來，資訊與通信科技（Information and Communication Technology，ICT）的硬體產業，不管是效率和技術都算是是全世界非常頂尖的，但是未來30年臺灣的ICT產業不能只靠硬體，必須整合軟體一同發展，且他強調，軟體開發想法應該從應用端思考。

鼓勵企業勇於創新，發展出臺灣獨特的解決方案

過去臺灣高科技產業聚焦於代工的產業，接國外大廠的訂單，能夠快速且便宜的製造硬體產品，但是吳政忠呼籲，臺灣應該要知道自己要做什麼，他建議企業可以從日常生活中觀察，實做出一套消費者願意購買的獨特解決方案，他也期許研究單位不要將研究的結果中止於發表文章，更要實現到生活中的應用，才能創造真正的價值。

另外，吳政忠發覺，臺灣不缺技術人才，但是國際行銷的人才相對拮据，技術成熟也要搭配國際行銷的經驗，他認為臺灣的經濟體小而精幹，且跨域布建的速度較快，他期許臺灣的企業善用這兩項優勢，並一同發展技術和硬體，做出一套完整的解決方案，快速地將應用整合到各行各業中。

吳政忠也鼓勵IT人員可以組成小型的研發公司來創新，他表示經濟部將會全力支持，也不要害怕失敗，因為創新就是會有失敗的風險。

吳政忠舉例，過3年前臺南爆發登革樂疫情時，防疫的工作看似只由衛服部負責，但是其實他指出，防疫是從上到下的事，當時就利用無人機監控積水的區域，也透過大數據分析發現，下雨過後的2個星期就是蚊子孳生的時間點，就能夠預測哪些區域將會孳生蚊子，甚至還能透過影像辨識蚊子的性別，因此，在日常生活的場域中，處處都可以找到應用。

工研院資訊與通訊研究所所長闕志克表示，工研院希望可以成為中央研究實驗室，與業界有更多緊密的合作，資通所目前有12個技術部門，團隊規模大約1,100人，大致分為IC、雲端計算、智慧型設備和通訊4大主要領域，協助企業發展高科技技術和應用。

工研院資訊與通訊研究所所長闕志克表示，在這一波AI競爭的浪潮中，臺灣的企業有兩條路可以切入AI市場：產業AI化、AI產業化。攝影／何維涓

智慧型手機商要更了解消費者才是長遠的營利模式

現在人手一支智慧型手機，闕志克指出，智慧型手機目前還是很重要的戰場，不過，蘋果和三星兩大廠商的獲利率加起來竟然大於100%，也就是說，大部分的智慧型手機廠商是在做賠錢的生意，在他的觀察，臺灣的廠商在投入這一塊可說是意興闌珊，廠商不可能一直只靠著賣手機來維持獲利模式，因此，他認為，手機廠商與客戶的關係不能中止於買賣手機，應該要與手機的使用者有更深的連結。

闕志克解釋，手機商要了解使用者在智慧型手機上的行為、興趣等，就像Google 但臉書一樣了解使用者的瀏覽足跡、購買的商品、感興趣的內容等，但是面臨的問題就是要如何在消費者使用手機中的APP時，掌握消費者的資訊，因此，工研院開發出一套解決方案，可以擷取消費者在手機上輸入和張貼的文字，也能掌握消費者瀏覽的文字，就能透過這些文字萃取出關鍵字，再分析萃取出的關鍵字與興趣關聯，進而開發出新的應用。

除此之外，闕志克也表示，由於現在市面上App眾多，企業開發App費時且維護業需要投入大量成本，消費者使用每個不同的App時，因此，工研院希望可以創造一個「App的任意門」，來減少使用者需要下載多個App的不便，目前這項技術已發展成熟，但還沒有正式與廠商合作。

闕志克解釋，「App的任意門」就是將所有Android系統的App都整合到一個App中，消費者可以只使用一個App，就能完成要在其他App才能完成的工作，舉例來說，若是消費者有5個銀行帳戶，就不需要下載每一個銀行的App，可以在一個App中透過Bot介面，消費者下指令後，就能觸發後端雲端的程式執行相對應的工作，程式再將執行結果送回介面呈現給消費者，消費者就能同時檢視個人的5個銀行帳戶資訊，他指出，就像一個購物中心裡有許多商店，不可能要消費者每家商店的App都下載。

工研院在活動中展示了目前在技術研究上的成果，包括語音助理、雲端技術視訊分析平臺、智慧手機虛擬化等技術，其中工研院利用智慧手機虛擬化技術打造「App的任意門」。攝影／何維涓

工研院要和國網中心合作打造國產的AI軟硬體

在人工智慧的部分，闕志克也透露，未來將會與國家高速網路中心合作，研發國產的AI運算平臺硬體和軟體，由國網中心負責系統的運行和服務，他表示，科技部部長陳良基先前提及的50億元預算，不會全部採購國外的產品，有一部分則是要投入於發展對產業有效益的工作。

闕志克表示，一開始會使用國外的AI晶片，但是由於價格昂貴，因此，工研院期許能夠開發出國產的AI晶片，他舉例，採購DNN專用的Nvidia DGX-1要價400萬元，且每年還得負擔100萬的維護費用。

除了在硬體方面的著墨，工研院在AI的軟體上也有深入地研究，「未來機器學習技術會變成開發軟體的一種重要方式！」闕志克指出，以往，企業開發軟體的模式，都是由工程師共同創造出演算法後，再一同撰寫出程式碼，不過，未來則是機器學習變成了主流的開發方式之一，「AI的技術不管追不追的上，都一定要用！」他說。

企業要加入AI市場可從2大方向切入

在這一波AI競爭的浪潮中，闕志克認為，臺灣的企業有兩條路可以切入AI市場：產業AI化、AI產業化，他解釋，產業AI化就是企業內部培養AI人才，好好地學習AI的技術，找到企業中可以應用的場景，他認為產業AI化並不難，他也不擔心。

不過，闕志克表示，AI產業化則相對困難，企業必須思考如何將技術變成賺錢的模式，且企業中必須要有了解系統軟體、硬體和AI技術的人才，即使相對困難，但是他認為，只要下定決心投入，臺灣的企業還是很有機會。

闕志克也指出，其實AI的技術不難，目前大家在競爭的是資料的訓練（Training），他進一步解釋，大家使用的AI技術都差不多，重點在於有沒有足夠的資料集來訓練模型，以及訓練模型的時間能不能縮短。

闕志克指出，預測模型要達到高準確率，需要經過一次又一次的訓練，若有足夠的數據，就能透過人工標示，讓程式準確地學習辨識的真實值。

不過，他也表示，不僅模型要準確，產生模型的過程還得快速才行，若要加速訓練模型的時間，就要由了解資料且具有經驗的工程師調整系統參數，來降低每次訓練模型的次數。

工研院也在現場展示自建的智慧語音助理技術，且強調有獨特的優勢，不但可以讓使用者自己定義語意，還能辨識中文和台語，且支援臺灣常用的通訊軟體，像是可以用語音的方式發送Line的訊息給朋友。攝影／何維涓