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AI + X:智能技术翻转产业生态系

  • 徐宏民
智能技术有机会应用在各种终端产品,引发典范转移,带来威胁,也开启了新的机会。AIST

近来看到某家硬件上市公司的股价起伏,肇因于市场猜测主要客户可能因为精进的影像智能技术让产品的镜头数量降低。此主要的核心技术为计算摄影(computational photography,计算机视觉技术的次领域),可以利用多颗镜头来提升拍照质量:如提高分辨率、低光拍摄、或是模拟出景深效果等。多颗镜头提供多样性的讯号来源,数量的多寡,取决于成本以及最终产品将展现的功能。

计算摄影技术决定镜头的数量,也可能会改变量位相机上的影像处理管线(Image Pipeline)。传统感光元件捕捉到的讯号为了达到好的成像结果,必须经过相当步骤(如去马赛克、降噪等)逐步调整讯号,这些都在ISP(Image Signal Processor)芯片上完成。相信这些使用多时的芯片,因为卷积网络的进展,也会受到智能技术翻转。如成像时知道画面种类时能有更好的调教质量,甚至有机会设计卷积网络直接由感光元件转换为高质量的成像。

智能技术也翻转传统产业。即将进入市场的崭新数码后视镜,以相机及算法来取代传统镜面。搭配计算机视觉领域近来的诸多进展,有机会提供更多智能安全防护:如低亮度影像提升、雨雾影像补强、甚至主动安全维护等。这当然对传统硬件供应商是个威胁,但也提供市场崭新机会,如提升硬件价值、采用更多智能芯片或是镜头数量等。

智能技术有机会应用在各种终端产品,引发典范转移,带来威胁,也开启了新的机会。这样的影响也不仅在电子信息,已经蔓延到各个产业。

所以AI + X似乎是拥抱典范转移时,放诸各领域的思考策略。X有可能是我们既有(或是未来)的任何用品或服务;X可以是硬件,音箱、后视镜、门铃、汽车、武器装备,可以是生产制程、信贷核发、新药开发,也可能是活生生的律师、客服人员等。如果智能技术能激发新的应用或是提升价值的话(特别是在效率、安全、生产力等),对X所在的生态链都是个威胁(以及机会)。

值得思考各个产业有机会的AI + X在哪里里呢?深度了解各种智能技术的发展,透过智能团队的建立或是请益外部专家,再加上个别垂直产业的产品需求,AI + X会是典范转移时,寻觅机会所在的最好执行策略。

徐宏民(Winston Hsu)现任台大资工系教授及NVIDIA AI Lab计画主持人。哥伦比亚大学电机博士,专精于机器学习、大规模影像视讯查找与辨识、前瞻技术商业模式等领域。为讯连科技研发团队创始成员,曾任IBM华生研究中心客座研究员、美国微软研究院客座研究员。习惯从学术及产业界的角度检验技术发展的机会;十余年产学合作以及新创经验,近年与国内外企业合作,将深度学习技术落实到产品上,并且协助成立深度学习(人工智能)团队。曾获ACM MM 2014 Grand Challenge Multimodal Award、杰出信息人才奖、吴大猷先生纪念奖等多项国内外大奖。