突破人才不足困境 软硬整合已成台湾AI发展契机
2016年底开始,Google的AlphaGo连续打败全球顶尖职业围棋棋士后,全球IT产业就掀起一股巨大的AI浪潮,在ICT产业中,台湾向来以硬件技术见长,软件并未受到太多注目,然而未来的物联网与云端趋势,AI将扮演关键角色,因此台湾产官学界也从去年起开始积极布局,更喊出「产业AI化、AI产业化」目标,对此Deep Force鼎峰智能创始人兼CEO陈忠伟认为,要达到上述目标,人才与产业环境的整合将会是未来发展重点。
对于台湾的软件人才问题,陈忠伟指出,90年网络刚起步的时候,台湾曾经培育出一批软件人才,当时台湾所创办的资迅人、蕃薯藤等,都获得全球产业注目;网络泡沫化后,这些人才不是进入学校任教就是转到硬件公司,包括IC设计、制造等,目前台湾这些电子大厂中都仍有相关人才。不过由于台湾产业长期在软件领域的缺席,造成产业经验不足,此一问题也反映在人才部分,由于AI未来将会与物联网结合,而物联网多为特定领域的垂直应用,这些专业领域需要的AI功能各有不同,因此设计者必须具备足够的设计技能与产业经验,方能打造出最适化系统。
不过虽然人才问题对AI发展造成困扰,但台湾在AI领域中仍有优势。前面提到台湾产业虽将多数资源投注在硬件,造成软件发展受限,不过这却也造就台湾的深厚硬件技术与完整产业供应链,因此陈忠伟建议AI业者可善用台湾硬件产业优势。以Deep Force为例,当初在选择方向时,就不从纯软件角度切入,而是透过软硬整合,由Deep Force专注于演算法开发,再将演算法应用于具强大效能的终端设备,借此创造出产品差异性。
至于产业AI化与AI产业化两个目标,陈忠伟认为,目前AI的应用仍比较碎片化,因应不同的产业设计设备,以按件计酬的方式承接订单,在系统化需求尚未出现前,AI要产业化并不容易,尤其是在台湾市场。他指出,AI要产业化取决于台湾厂商对软件厂商的价值评估,如果厂商只将软件公司视为解决问题的单一工具甚至是零组件,则软件就是随处可见没有特殊性的工具,客户会只从成本考量,但如果将软件视为提供企业加值服务的平台,则软件在产业中的定位就截然不同,其考量点将转换为价值面的思考,而有了这不同定位与思维,AI产业化才有可能发生。
对于台湾AI的未来发展,陈忠伟表示,人才问题虽仍困扰台湾产业,不过如果从现在开始积极培养,未来仍然有机会,而现阶段业者要能顺利掌握商机,善用台湾硬件优势仍是最佳选择。
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