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产业AI化落地成真 工研院巨资中心展示7项AI应用

工研院巨资中心主任冯文生。工研院提供

工研院巨资中心14日举办「AI大未来:技术与应用交流会」,会中除了向外界展示多项巨资中心近年来在AI领域方面的技术突破之外,也特别向外界强调,这些应用目前都已陆续在光电产业、半导体、PCB、金属加工、医疗以及商务等产业中实际落地。而工研院巨资中心主任冯文生针对AI落地的发展现况也提出观察,他认为,台湾的优势在于掌握众多产业的领域知识,尤其制造业与医疗产业更是强项,应该藉此发挥所长,成为产业AI化的领头羊。

各国积极抢进AI商机,而台湾则是在产官学研各界的推动下,以「产业AI化、AI产业化」为目标。而台湾发展AI的前景究竟在哪里?冯文生对此则是认为「全世界都在做的,台湾不需要再挤破头抢进。」他举例,象是微软与Google在平台、软件、算法方面已具备相当成熟的技术,这是国际大厂的强项,因此台湾不需要再花太多时间琢磨,而台湾的强项则是在Domain Know-How(领域知识)。

冯文生强调,AI落地的要素包括领域知识、大数据与AI技术,台湾的优势则在于领域知识。特别是在制造业与医疗产业都有相当大的发挥空间,象是台湾制造业底蕴深厚,拥有众多产业制程配方的庞大数据,而半导体产业在全球更是实力坚强。另在医疗产业方面,台湾的医疗技术在全球有目共睹,除此之外,还有完善的健保机制等等,加上台湾的终端设备实力强,若善加软硬结合,应是台湾可发挥优势之处。

另外,根据观察,冯文生也点出目前AI在产业落地时会面临的几个问题。其中,资料来源是最关键因素,包括资料量够不够丰富足以支持AI应用,如果AI的效果要好,资料量必须够多、也要够干净。其次则是案场的转换,他以制造业举例,当产线或制程配方一经更动,原先已累积好的大数据,或经过训练已具备高准确率的模型,往往容易因新环境而造成准确率下滑,而这无疑增加制造业者的负担与困扰,而从这些面相来看,也证明AI若要扎实的落地,只凭单一技术是无法做到面面俱到的。

在此次AI技术交流会中,也邀请到多位业界专家一同分享产业与AI如何深度结合的观点剖析,包括微软AI研发中心执行长张仁炯、台湾AI实验室创始人杜奕瑾、程曦信息总经理张荣贵以及帆宣科技副总经理韦建名等。而这次的重头戏,则是巨资中心一口气展示院内在4种领域、共7种的AI应用实例,包括智能制造、智能医疗、智能商务与无人经济等领域。

在制造方面,有机器手臂透过AI可自主学习夹取目标、制程参数最佳化缩短研发时程、改善AOI缺点的瑕疵影像分析等。在医疗方面,则有糖尿病视网膜病变诊断辅助分析,帮助非眼科医师针对眼底影像的病变判读。在商务方面,则有AI理财机器人可预测股票市场未来方向,以及文字问答虚拟助理机器人协助客服处理常见问题等。在无人经济方面,则有提供消费者拿了就走的无人智能货架。

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