2021加速轉型9大趨勢（五）雲端巨頭競推產業型AI，將加速產業現場智慧化的普及度

雲端巨頭們推出新AI應用，擴充AI產品線，已是常態。2020年，兩大雲端巨頭更轉向發展產業型AI應用，針對特定產業情境打造AI應用，其中包含了公有雲龍頭AWS，在2020年一口氣推出5項工業AI應用。

過往雲端AI產品多朝水平方向發展，圍繞在滿足廣泛的技術需求，像是圖像辨識、語音轉文字、分析等通用型服務，而缺少解決實際業務問題的特定產業或情境知識。

所以，企業往往在採用服務時，需自行修改和調整，甚至需找顧問團隊幫忙部署，才能實際獲得AI應用帶來的效益。儘管，早前已有熟捻產業領域知識的雲端業者，推出產業型AI方案，像是IBM的Watson Health就是一個代表性例子，專注醫療產業的需求，提供相關AI解決方案。

IBM Watson的AI技術能力備受市場肯定，相對其他AI平臺，IBM Watson Health對產業端領域知識的掌握，也更為完整、成熟。然而，導入Watson牽涉顧問服務、資料蒐集和整合等作業，產生了高昂的成本，讓許多企業卻步。

2020年，有更多雲端巨頭們加入發展產業型AI應用的行列，針對特定產業情境打造AI應用，且大幅降低這些產業型AI應用的部署門檻，使雲端AI應用朝產業化發展的態勢更為明朗。

去年年尾，Google雲端推出的客服中心AI服務，其實，就已先針對特定的產業情境來打造，供企業用Google AI快速建立互動式客服中心。今年10月，Google雲端進一步將AI應用的觸角深入單一產業場域，首先鎖定的是金融產業借貸場景的需求。

Google在AI文件理解產品Document AI，新增貸款文件自動化處理Lending DocAI功能，應用一組專精於借貸文件的模型，提供可辨識借貸相關文件的能力，可自動處理、審閱文件內容。

Google表示，新功能是專為抵押借貸領域設計，是他們在該領域提供的第一個垂直專用解決方案。相較原Document AI為通用型AI應用，雖具自動分析、處理和驗證文件的能力，但未收斂聚焦特定產業的使用場景。

相隔不到兩個月，身為公有雲龍頭的AWS，於今年度reInvent大會上，直接為AI產品線新增了工業AI的服務類別，並推出5大工業AI應用。這是AWS第一次針對特定產業情境，打造AI應用。

其中最具亮點的是AWS Monitron和AWS Panorama。Monitron專用感測器收集的產線設備數據，經AWS專用機器學習模型分析，可讓工業企業在產線設備出現異常狀態時，及早進行保養或維修，避免設備停機。

Panorama方案則提供具電腦視覺技術的監控分析設備，在與工業產線攝影鏡頭連線後，該設備會執行多個機器學習模型來辨識串流資料，協助企業偵測異常狀況。

另外，在醫療照護與生命科學領域方面，AWS也推出了AI資料湖服務HealthLake，讓醫療院所等，可匯集各資料孤島的PB級數據，並用機器學習技術，來將不同格式資料進行正規化、標註等處理。

加速產業現場朝智慧化邁進

產業型AI應用與通用型AI應用最大的差別是，它們具有特定產業場景的相關領域知識，並具完善的特定工作處理流程。企業導入、部署這類的AI應用後，只需再用自己的資料來訓練專屬的模型，達到客製化效果，或甚至不用餵任何自己的資料，即可直接採用AI應用的特定產業情境專用模型，來分析、處理工作。

雲端AI服務走向產業化發展，並且降低部署門檻的趨勢，對企業來說，代表著應用上手速度加快，不用投入太多的心力和時間，摸索如何讓AI應用符合產業使用場景的需求，就能套用產業專用的解決方案，大大降低企業採用雲端AI產品的門檻，加快了企業部署AI應用的速度，這也預見了，AI深入產業現場的普及度也將大幅提升。