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减碳、缺工一起来 产业AI化迎接新挑战

减碳、缺工一起来 产业AI化迎接新挑战

全球产业近年不断遭遇新的挑战,可谓一波未平一波又起,也再再考验企业的应变能力。其中,人工智能(AI)在近年有了飞跃性的成长,从缺工到减碳,如何善用AI助企业度过重重危机,也成为未来产业热议的话题。

工研院29日举行「AI人工智能产业论坛」,邀请众多专家齐聚畅谈AI在台湾产业发展的机会与挑战。身为产业与政府对接的重要桥梁,工研院近年也大力推动产业AI化,并在产业AI化过程中,因累积或挖掘到共同性需求或痛点後,衍生出更大的AI需求与商机,进而创造出AI产业,也就是产业AI化,而接下来,则是让AI普及,达到AI平民化。

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工研院机械所所长胡竹生。工研院

在工业4.0发展初期,全球纷纷聚焦在无人工厂的先进技术上,但後期诸多问题一一浮现,例如事前作业流程需先达到自动化与标准化,这使得产业短时间仍无法全然摆脱对人工的依赖,遂也转其道而行,开始聚集如何透过AI来优化人机协作。

长期辅导台湾制造业推动AI智能制造,工研院机械与机电系统研究所所长胡竹生认为,AI近年在制造业所起到的最大助力,一是解决人在做决策上的疏失 ,二则是解决未来人力短缺的问题。即便目前产业仍不用担心AI会取代人,但如今从各行各业缺工问大来看,人力短缺迫在眉睫,届时已经不是取代的问题,而是无人可用的问题。

胡竹生也提到,AI近来演变出以自主决策为趋势结合深层神经网络学的非结构式计算方式,过去应用在自动化流程中的诸多决策,现已无法用事前简单的逻辑或是规则去定义。此外,以数据与数字为主的计算网络,经由回授信息不断自我修正,在实际应用上已有惊人的进展,但技术上要能强化检验和制定这些自主决策系统的标准,仍是目前业界所面临的最大挑战。

挑战不仅如此,工研院人工智能应用策略办公室副主任暨巨量信息科技中心CEO冯文生表示,目前企业导入AI过程中,仍面临人才短缺、数据收集与标注耗时、缺乏产业应用工具等因素,造成给人一种AI应用落地始终为大企业专利的既定印象。也促使继平民化後,「AI工程化」一词跃上众人视线,希望让AI的应用从数据标注、模型开发、应用部署、调校等步骤更加自动化。

近年减碳议题升温,除关注AI带给产业的效益外,然在日益严格的净零减碳要求下,是否会因为运算耗能增加碳排,也需一并考虑在内,才不会至於顾此失彼。未来减碳议题仍会持续成为各行各业所关注重点,在不同时空背景下,产业对於AI也将朝向更复杂多元的需求发展。

胡竹生指出,目前减碳一事尚在高碳排产业如水泥、钢铁中发酵,但何时会延烧到其他产业,几乎所有制造业都严阵以待,尤其中小企业更是如履薄冰,欧盟课徵碳税,将不只是影响毛利,更可能变成一场企业的生存战,对於台湾企业来说,当务之急应是盘点如何整备各界力量,透过资源的整合协助台湾制造业度过难关。

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