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产业AI化尚未普及 如何创造最大推力?

产业AI化尚未普及 如何创造最大推力?

DIGITIMES首度以产业AI化、AI产业化为主题举办「Taiwan AI EXPO」,一连三天展会邀请多位重量级产业专家分享对AI的洞见,包括富士康研究院CEO李维斌、台达研究院院长阙志克以及广达技术长张嘉渊等。而其中作为新创代表,近年以拿下两岸最大铝箔制造厂的全厂AI检测方案打开知名度的开必拓数据也参与其中,并透过新创视野,观察近来产业AI化的发展现况。

开必拓创始人暨CEO孙逢佑直言,现在产业AI化还在萌芽期,想像空间还很大,而产业势必要先AI化后,才可能真正进入AI产业化。至于这个时机点何时来临?则要先看产业AI化的规模是否够大,因为只有产业AI化的规模够大,市场才需要分工,才会有更多不同专业领域的厂商进来,并且各自在市场中找到定位,AI产业化才得以成形。因此孙逢佑也妙喻,「当新创开始忙不过来,你就知道这个时机点到了」。但产业AI化的规模要大到什麽程度,则不一定,要视各产业别而定。

产业AI化的规模要够大,这个说法或许有点抽象,但简单来说,其实指的就是AI必须要先在产业中普及,但不一定要成熟。孙逢佑指出,AI是靠经验累积的技术,因此产业AI化通常是一个堆叠的过程。以制造业AI化来说,像是开必拓开发fastable.ai平台,但仍需要不断迭代更新,在设备上进行软件升级,或发展新的软硬整合,这是因为制造业者往往会再进一步提出其他应用需求,延伸、扩大其他智能功能。

fastable.ai提供智能制造的AI瑕疵检测方案,但事实上光是制造业的品质管理,就是一门学问,瑕疵检测不过是冰山一角。现在开必拓不只是做瑕疵检测,更把瑕疵分级,从分级制度上活用次级品,但这过程中次级品要怎麽二次加工、后续要怎麽分流,甚至检测出来的数据要怎麽实时与前后制程勾稽,改善制程参数等,这些牵涉层面很广,也不可能单靠一家做完。

与AI有关的部分开必拓或许可以自己研发,但机械、设备硬件就需要更多夥伴,换言之,当市场需求越广、延伸越多,才会需要更多各种不同领域的专业夥伴一起进来,届时市场才会真正进入分工的阶段,才有办法把产业AI化作大,同理,当产业规模扩大,才有足够能力支持产业再往下一层分工,这是互为因果。

而如何让产业AI化能够在各产业别中普及,迅速扩张规模,关键之一在于发展通用型AI。孙逢佑说,通用型AI的好处是可以让AI普及到更多产业中,且让规模扩张的速度愈来愈快,在这两个条件下,加入生态系的夥伴自然就会愈来愈多。

虽然大部分新创在初期会投入比较多的心力经营特定产业,在各自擅长的场景中对产品及方案进行落地,并验证商业价值与可行性。以开必拓来说,也是在初期先在某一特定产业做「深」,累积经验,并对产业特殊需求发展更深化的应用,接着再奠基于过去的经验,如同上述提及,AI是一种透过经验累积的技术,透过在不同特定产业中累积的经验能够让AI「触类旁通」、「举一反三」,进而发展出通用型的AI,如此一来便可模块化快速复制到下一个产业中,逐步从深朝向「广」发展,而一旦AI可复制、可普及,可快速看见其商业价值与可行性,那麽接下来要让产业与市场扩大,就不是难事了。

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