臺灣人工智慧學校轉型，下一步要結合開源平臺、導入國際尖端技術

臺灣人工智慧學校校務長蔡明順今（11/18）在AI年會上表示，臺灣人工智慧學校（AIA）成立5年來，已開設97次專班、培育來自1,917家企業共9,000多名學員，橫跨15大產業，更有50家企業將內部30名以上員工送/參訓，如台積電、友達、富邦金、新光醫院等，涵蓋製造、醫療、金融、電信、學校與國營企業等領域。他點出，AIA目前已完成「為產業點火」第一階段目標，接下來，AIA導入國際AI尖端技術、定期提供AI最新資訊和AI社群發展，作為轉型發展重點。

AIA人才產業分析：IT科技業仍占大宗

蔡明順指出，AIA在2018年的成立初衷是「為產業點火」，將AI技術帶入各大產業、培育業界人才，因此成立以來，陸續開設各種專班來推動產業AI化、AI產業化，比如智慧醫療、智慧製造、智慧金融等產業專班，以及物件偵測、自然語言處理（NLP）和Edge AI等技術專班，甚至還有為因應2050年淨零碳排目標而開設的ESG碳中和專班。

今年，蔡明順照例剖析AIA的校友分布，來檢視AIA與產業發展關係。至今，AIA已培育9,027名校友，其中5成為產業經理相關，包括周末的經理人研修班、智慧製造和金融產業專班，而技術工程類校友則占3成，包括技術領袖培訓班和各技術實作專班。特別的是，醫療產業專班占了15.4%，今年AIA校長暨中研院院士孔祥重開設的AI加速器短期訓練課程，則占了4.9%的校友總數。AIA也預告，未來將根據企業需求，開設更多切中業務核心的專班。

另一方面，就校友產業分布來說，不論是經理人專班還是技術專班，資訊科技業都是最大宗、超過4成，而產業經理人班的第2大參與產業為半導體，占了12.7%，而技術專班則是傳產為第2大宗，占了27.9%（如下圖）。這一次，AIA也統計了校友年齡分布，產業經理班79%的校友為40至49歲，占最大宗，其次是50至59歲，技術工程班則稍有不同，73%的校友為30至49歲，醫療產業班也有65%的校友是30至49歲。令蔡明順印象深刻的是，AIA還有70至79歲的高階主管，甚至最年輕的有15歲學子，他認為不論年紀長幼，都抱持學習AI的熱忱。

不只如此，蔡明順進一步指出，這些接受AIA培訓的校友來自1,917家企業，其中，將內部30人以上送/參訓的企業就有50家，如台積電、廣達、友達、義隆電子、臺大醫院、新光醫院、富邦金、玉山金和國泰金等，涵蓋製造、醫療、金融、電信、學校與國營企業，共觸及15大產業。（如下圖）

從大規模校友、講師調查，形塑下一階段目標

「為產業AI點火、建立先鋒部隊，是2018年建校第一天的目標，也是成立5年來的努力方向。」蔡明順點出，AIA發展有不同階段和目標，如2018年至2019年是建立AI大軍，利用業界出題、學界解題模式快速散布AI火種，再來是2020年至2021年的深入產業，利用案例教學來建立產業個案。今年開始則進入新階段，要推動本土產業個案、結合開源平臺計畫（即AI加速器課程），來連結國際發展。

為擬定更貼近產業需求的發展目標，AIA也在今年6月發送問卷，來了解校友、講師和合作夥伴的看法與建議，從而制定新一階段目標。

就700多位校友的回饋來看，79.1%認為參與AIA的最大收穫是增加AI專業能力和解題能力，再來是超過5成校友認為，成為AIA一份子是件光榮的事，且完成AIA課程後，還能有效降低與相關產業人士的溝通障礙。就47位講師而言，前3大收穫不外乎是感性價值，包括能為AI知識的流動與人才培育出力、為成為AIA一份子感到光榮，以及貢獻技能、與學員交流切磋。

而且，這些受試者都認同，AIA對社會的最大影響是培養大量臺灣AI基礎人才，以及促進跨產業的AI人才互動。甚至，在製造、醫療、金融、服務和半導體等5大產業領域來看，超過75%都認為AIA有助於產業AI化，協助產業應用案例擴散。

不過，蔡明順表示，從這份問卷也可看出，認同AIA「導入國際AI尖端技術和應用案例」的受試者比例最低，是AIA要再努力的方向。與此同時，AIA也搜集利害關係人觀點，匯集雙方可以更做得更好的建議，前兩名包括「定期提供最新AI發展資訊」和「課程以外的社群活動」，特別是建立同好交流、更有影響力的AI社群。

於是，AIA確立下一個5年的3大發展目標，要導入更多國際尖端AI技術和應用案例、定期提供AI新資訊，以及建立AI社群和活動，來促進跨業交流。

不過，雖然建立社群是AIA下一階段目標，他們其實已有不少著墨。比如，AIA校友已成立社團協會，以線上交流模式，邀請社群AI講者來分享最新資訊，是臺灣規模最大的AI定期聚會。在技術部分，則建立AIA Journal Club，定期邀請AI技術專家來分享新知應用。

臺灣未來發展方向：AI晶片、人機協作

不只是AIA的發展方向，蔡明順也分享國際AI趨勢，不少國家都加碼投資AI，像是美國去年簽署《美國供應鏈行政命令》，對美國製造業供應鏈重新檢視外，美國國家人工智慧安全委員會也建議政府投資千億美金發展AI，美國總統拜登更在今年簽署《晶片與科學法案》，其中2,800億美元的預算，近2,260多億將用於基礎科學發展，特別是AI晶片、硬體、系統、資安與人才培育。

再回顧臺灣，未來，AI技術將是關鍵戰略資源，臺灣可在現有的軟硬體優勢上，發展AI晶片供應自主化，並利用微感測器和AI晶片，來發展各種數位基礎應用，比如在醫療方面，可發展精準醫療和預防醫學，又或是在交通方面，可發展車用高速運算晶片，或是在能源方面，打造AI儲能系統、發展虛擬發電廠，來促進再生能源使用。

除了可瞄準AI晶片發展，未來，臺灣也將面臨更嚴峻的高齡化社會挑戰，因此可發展AI人機協作，來解決缺工、醫療照護問題。這些是蔡明順觀察到的潛在發展方向，也是AIA未來可發展的方向。