前科技部長陳良基 (攝影/洪政偉)

「臺灣的AI研究有這個實力,可以成為世界標竿,站上最頂端!」前科技部長陳良基談起YOLOv4,眼睛都亮了起來,他說:「這個AI模型證明了臺灣可以做得到,以前有這實力但不敢嘗試,現在,可以到各領域的國際頂尖領域拼戰。」

YOLOv4模型的誕生,來自科技部在2017年發起的「小國AI大戰略」中,「業界出題、學界解題」政策所補助的計畫之一。由義隆電子提問,中研院團隊解題,為了解決路口車流影像分析的難題,才誕生了YOLOv4物件偵測模型,在微軟COCO即時物件偵測挑戰賽中,一舉奪下全球第一,打敗了Google、臉書、IBM等科技巨頭。

陳良基正是這項小國AI大戰略的主要推手,他也等於是冠軍模型的間接催生者之一。所以,講起這個冠軍模型的源頭,話匣子就停不下來。

「將來誰掌握了數據的科技,在未來的時代就會占優勢。現在是第四次工業革命的進行式,臺灣也要順流而上,搶在浪頭上,發揮原有優勢。」

資料、演算法和算力,這是現在各國大力發展AI戰略的三大關鍵,但在4年前,並不是每一個國家都願意如此樣樣壓寶。以晶片研發享譽國際的陳良基,在學校從事研究時,就相當清楚演算法的威力,AlphaGo打敗南韓棋王的故事,讓他驚覺到,AI技術已經走出實驗室,變成了真實世界的應用。

沒有掌握AI新電力,所有競爭力都會下滑

當時陳良基就意識到AI發展,對臺灣未來競爭力的發展,非常關鍵。「明天AI若變成新電力,我們若沒有掌握這個能力,所有競爭力都會下滑,這也代表AI會滲透到各個領域,需要各方面的領域知識。」所以,當陳良基在2017年入閣擔任科技部部長時,就將那一年定為臺灣AI元年,開始在臺灣大力推動AI。

但是,臺灣不是大國,許多企業的規模也沒那麼大,「如果什麼AI都做,分散資源,最後可能一點機會都沒有。」他回憶當時決定過程。所以,他在行政院院會報告AI政策方向時強調:「AI戰略應該慎重以對,採取小國大戰略,先承認我們的資源不夠,選定對臺灣未來的重要項目,猛力去攻,才可以打敗第四次工業革命中的世界強國。」

大戰略選定了AI,但在戰術執行上,要怎麼聚焦,才能善用有限的資源?當時為了思考臺灣的AI戰略,陳良基和科技部團隊,拜訪了好幾個國家,英國、德國、法國等,來了解他們的AI策略。AI論文數是各國思考AI策略時,經常用來衡量國家AI研發實力的指標。但臺灣人口少,再怎麼比論文數,全世界排名還是處於20名左右,很難名列前茅,「如何能夠拿到非常獨特,甚至是全世界都還沒有人知道的題目。」陳良基換個角度思考:「如果我們可以先解出答案,不論數量多少,每一篇都會受到全世界看重。」

但誰能知道「未來的題目是什麼?」若從臺灣學界實驗室擅長的題目來選,每個實驗室都覺得自己的題目最重要,還是難以抉擇。陳良基的原則是「誰在第一線戰場,敏感度就會最高。」所以,他決定改由業界提需求來找出優先議題,「業界未來產業要AI化、或是需要AI如何加持,最欠缺什麼AI技術,就透過學界研發團隊來補足這個缺口。」

這個戰術角度的轉換,就催生了「業界出題、學界解題」模式。後來,科技部組成了專家小組進行海選,要找出臺灣得優先推動的AI課題。陳良基對海選小組提出一個要求,最後挑選出來的專案,必須將來有機會落地。由產業和學界聯手,有機會能結合臺灣產業優勢,未來發展成產業生態鏈的專案。

最後選出了28個計畫,為了提供行政協助,科技部在大學中,成立四大研究中心,但旗下計畫都採取產學融合的型態來進行。義隆電子和中研院合組團隊的計畫就是其中之一。

業界不只貢獻題目,也提供了自己的「資料」

「業界出題、學界解題」模式,是一種「以終為始」的思考策略,「不是單看一家研究機構實力很強就通過計畫,而是以未來的目標,來決定怎麼組合團隊。」陳良基解釋。

業界不只貢獻了題目,也提供了自己的「資料」,讓學界可以研發「演算法」,但在AI發展三大關鍵中,只剩下最後一個環節「算力」。

「算力是臺灣的優勢」,陳良基解釋,臺灣擁有半導體產業,也是PC王國,大廠的伺服器都是臺灣製造,「如何運用這些技術,對臺灣來說不難。」所以,在科技部AI計畫中,要投資50億元,來發展AI需要的運算環境。後來,後來由國網中心與廣達、台灣大、華碩組成AI 硬體國家隊,用了半年多的時間合力打造出AI超級電腦「台灣杉二號」,在2018年11月拿下世界排名第20名,再次超越了臺灣歷年排名記錄。

「國家幫忙建造運算環境,AI研發團隊專注各種不同的領域知識,用那些領域的資料來建立演算法和平臺。」如此一來,所有需要AI訓練的團隊,就可以有一個能夠快速學習的環境,陳良基強調:「如果沒有好的環境,一個想法要隔兩三個禮拜才能驗證,創新熱度就會消失,若讓想法可以很快證明,就能很快再想另一個點子。」

YOLOv4不只帶給學界信心,也讓業界更信賴學界研發實力

YOLOv4比起其他常見的R-CNN類物件偵測模型更優秀,在年秋季舉辦的微軟COCO即時物件偵測挑戰賽中,一舉奪下全球第一,擊敗了美國AI巨頭Google、臉書、IBM等,甚至這個第一名,YOLOv4穩坐了好幾個月,沒有其他競爭模型可以超越。這在激烈的AI技術競爭上,非常少見。

「當你不是做別人已經解過的題目,而是解別人沒有辦法解的題目,越創新,就越能有這個優勢,」陳良基剖析,不只是YOLOv4,接班的YOLOR架構也是全新的想法,跟前面v1、v2、v3甚至是v4版都完全不同。「修改別人的問題,和嘗試創新突破,思考的時間可能一樣,訓練的時間可能一樣久,但你設定標竿的目標,就會走在頂尖的方向上。」

當年他還不敢大聲喊出,希望臺灣成為AI標準的制訂者。因為大力推動AI時,他也曾遭質疑是講大話,甚至被批評科技部將資源過度集中到單一領域中,但是,「不試試看,怎麼知道呢!」他自己這樣打氣的說。「YOLOv4模型就是證明臺灣可以做得到,可以成為世界標竿,站到最頂端,我們研究人員有這個實力,這對臺灣其他研究者可以帶來信心。」

陳良基觀察,YOLOv4自己也成了一個世界級平臺,國外很多人透過開源方式,運用這個模型來展示的應用,也越來越多,「這對國內企業和學界也是一個非常好的標竿。」

這樣的指標帶來另一個意義,他補充,企業以前考慮頂尖技術時,都覺得國外團隊比較厲害,臺灣企業跟臺灣團隊合作時,都會秤斤秤兩,有一種給你好處的味道,「YOLOv4可以讓企業知道,最厲害的團隊就在你身邊,不用捨近求遠,反而找國際知名研究團隊。」

陳良基對臺灣AI發展還有一個有待實現的大夢。YOLOv4證明了臺灣技術可以比國際大廠厲害,一項又一項創新技術,「若能發展出一家家新創,每一家都有獨門絕活,組成產業聚落,全世界任何品牌要推AI在地服務,臺灣可以成為底層服務的供應者。」他認為,AI代工轉型可以是臺灣的下一個發展方向。


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