▌本文摘自《人工智慧在台灣》一書，由《天下雜誌》授權 《行銷人》編輯、發表。
很多人對於台灣產業未來的發展抱持悲觀的態度，認為台灣人口少、自然資源貧瘠、內需市場小，都是無法突破的限制。
而以代工為主的產業型態，近二十年在面對全球科技創新競賽時，也顯得欲振無力。所以，導入了人工智慧，產業就能順利升級與轉型嗎？
不可否認，台灣過去二十年來製造產業的外移，雖然延續了代工利基，卻也延遲了科技創新。但不能忽略的是，台灣多年累積的雄厚製造能力，也培養出全世界很難找到的強大製造基礎。
現在，人工智慧是一個必須即時掌握的重要關鍵技術，同時可能也是我們在未來十年、二十年唯一的轉型契機，可以幫助台灣產業徹底脫胎換骨，找回足以參與全球競逐的核心優勢。
人工智慧發展三面向
台灣產業要發展人工智慧，基本上有三大發展方向可以參考，分別是人工智慧技術發展、人工智慧產業化與產業人工智慧化，各有不同發展重點。
一、人工智慧技術
台灣在全球人工智慧技術發展扮演什麼角色？多年來，國內學界有一些優秀的人工智慧學者，不斷努力進行世界前沿的研究，在第一流的學術會議的殿堂上，包括機器學習頂級會議（NIPS）、國際機器學習大會（ICML）、美國人工智能協會（AAAI）、國際人工智能聯合會議（IJCAI ）等，時有亮眼的表現。
另一方面，國內產業界較少深入參與人工智慧基礎技術發展，這需要長期的龐大研發資金投入，且無法每項研究，不太可能都與產品或獲利直接相關；同時，國內產業型態以製造為主，製程改善及管理最佳化為強項，極少長期投資在 IT 基礎技術。
台灣的產業現況，必須先求將既有的人工智慧技術妥善地運用，除了完全掌握現成的技術及應用，更要運用台灣本身的優勢，找出結合台灣硬體製造的商業模式。
二、人工智慧產業化
在產業中運用人工智慧的方式，我們通常可以分類為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。簡單地說，產業人工智慧化指的是，產業以人工智慧來進行轉型；而人工智慧產業化指的是，將人工智慧技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業進行產業人工智慧化。
這兩者在推行上是環環相扣的，因人工智慧產業化，可加速及擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能滋養人工智慧的產業化。具體來說，體現人工智慧技術的軟硬體元件，以產業的形式提供給市場上的其他角色，這個流程就稱為人工智慧產業化。
三、產業人工智慧化
產業人工智慧化指的是將人工智慧導入現有的各種產業中，不論是製造業、金融業、零售業、物流業、電信業、服務業、民生工業、農林漁牧業等，都可以藉由人工智慧的協助，提升產業競爭力和價值，甚至成為升級及轉型的契機。
例如台灣的高科技製造業，擁有無可替代的產業聚落及生態系統，製程及管理優化上領先群倫，在縮短製程、提高良率、降低成本等方面，都有無可取代的優勢；又如台灣的醫療水準在世界排名數一數二，全民都能享受高品質且價廉的醫療服務，累積超過二十載的全民健保資料，更是全球少見的國家級個人醫療行為資料庫。
金融、電信、製造與電商最具發展優勢
根據我協助許多台灣企業的經驗，金融業與電信業因為監理法規的要求，通常已累積大量使用者行為及交易資料；製造業則因為工業 4.0 與物聯網的觀念推行，尤其在電子製造業，許多中大型廠商從數年前就開始積極蒐集從下單、備料、排程、生產、到出貨的所有資料。此外，電商平台生而數位，掌握使用者與商品及行銷活動之間，所有互動與交易資料，同時，大型零售業也在 POS 系統的幫忙之下，更了解使用者的喜好及行為。
這些產業基本上資料充足，資料基礎建設相對成熟，其中許多企業已經投資商業智慧平台，可以透過資源儀表板或關鍵績效指標的呈現，來做企業情勢評估，並據此進行管理。不過，基於數據報表來做情勢評估，還是得以決策者的經驗解讀資料及決策，只是資料分析的最淺層應用，與人工智慧還有一段很長的距離。
產業人工智慧化談的就是商業智慧的下一步，在企業蒐集資料，並規律地進行描述性及解釋性的資料分析後， 進入預測性及指示性的資料應用，這就是人工智慧的運用，也是目前讓資料為企業產生價值的終極手段。
首圖來源：FIREBRAND
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▌本文摘自《人工智慧在台灣》一書，由《天下雜誌》授權 《行銷人》編輯、發表。
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