产业AI化不足 市场缺口仍未被满足

台湾企业对于AI发展的不足，也刺激出各式提供AI技术服务公司应运而生。李建梁摄

据人工智能基金会（AIF）调查结果显示，台湾产业AI化程度不足，有七成台湾企业的AI发展尚未启动，显示台湾企业应用AI的情形仍有待提升，但此也侧面反映市场需求仍有很大缺口，驱动相关商机起飞。

据调查显示，台湾整体产业AI化指数表现偏低，仅有39分，且七成台湾企业仍属AI化前期阶段，也就是不了解，或是尚在评估如何应用。该结果虽然反映台湾企业对于AI发展的不足，但也显示该市场还有很大的缺口未被满足，也刺激各式提供AI技术服务的公司应运而生。

日前AIF发布「台湾AI生态系地图」，盘点目前市场上利用AI技术提供服务、并可能在特定领域带来产业革新的企业。据AIF从新创分布领域变化观察，可以发现AI技术应用领域正逐渐扩大，除了原本最多的制造业和医疗业，也逐渐扩大到金融业及餐饮服务业、传统农渔业以及影音内容的产制上。

尤其在金融科技（FinTech）领域，近年以大量客户数据为基础，透过大数据、AI提供金融服务，数码化程度也较其他产业来得高。

目前企业在AI技术的应用上，则是以机器学习、电脑视觉与深度学习为主。尤其电脑视觉发展已久，近来则因深度学习而起飞，各种影像识别应用遍地开花，专注于提供AI影像识别解决方案的业者表示，AI发展前期之所以集中于像是瑕疵检测的影像识别应用，主因在于多数制造业者原先都已有自动光学检查（AOI）设备，具备现成的数据库可供AI训练，加上其数据属性属于「结果论」，也就是较不直接涉及生产制程设备，因此业者多半愿意以此试点。

不过业者表示，以制造业应用程度最广的瑕疵检测来说，目前仅是现阶段开发成熟的一个应用点，未来如何将其延伸至「线」，甚至「面」，进行跨制程、跨单位的数据整合，才是接下来的关注重点。一旦涉及较敏感的制程设备参数调整，就得先说服终端客户愿意一试。换言之，想要吃下这门生意，就得多花许多心思。

另外，近年兴起的无程序码（No code）及低程序码（Low code）平台，对于现阶段受到科技业磁吸效应而对AI人才求才若渴的部分企业来说，则是具有相当大的吸引力。如近年以AI技术加上中文分析型自然语言处理（NLP）引擎建构分析平台的讯能集思，协助企业针对内部分析需求，以中文问句快速进行各种数据分析，其先前更携手富智康透过推出智能网关，完成一站式软硬整合方案的串连。而其也获得AIF评选「2022下半年台湾 AI 生态系地图未来之星 Next Star」。

事实上，以智能制造市场来说，当前制造业中的不同机台、传感器数据撷取与分析平台要整合，少不了需要做各种协定调整、连结与数据流等设定，此对设备管理人员来说是相当大的挑战，也是导入AI的门槛，以讯能集思与富智康的合作来看，也正凸显出一加一大于二的综效。AIF对此也表示，有别于过往供应链的思路，面对AI产业的多变，则需开始着眼于生态系发展的思维。

责任编辑：毛履万亿