AI浪潮再起 台湾IC设计须抓紧商机
- 洪千惠
-
AIoT将会是未来IT产业的重要商机，台湾业者过去在终端设备的优势，将会延伸到此一领域，不过在资源有限的状况下，台商投入特定领域的IC研发，应先做足功课，并以专利取得竞争优势。
自从AlphaGo在2016年底开始与职业围棋棋士对弈，并接连取得胜利后，AI再次受到全球瞩目，事实上连同这次，AI有三次大型发展，DIGITIMES助理分析师胡明杰指出，1940年就有学者研究类神经网络，并提出多篇论文，不过当时的演算法并不成熟，因此热潮随之消退。1980年代AI浪潮再起，这次的AI演算法加进多层感知器与反向传播演算法，这次的演算法相对成熟，与现在的CNN、DNN、RNN等演算法已相当接近，不过由于当时的数据不易取得，难以形成庞大数据库以供服务器分析；另一个原因则在于硬件，要处理多层类神经网络，装置的存储器容量和运算能力也必须相对提升，不过由于硬件技术有限，模型的建立往往旷日废时，因此AI的第二次发展并未能成功商业化，最后又重回学术单位继续研究。
而这次的AI发展之所以会受到产官学界的高度重视，胡明杰认为包括演算法、硬件、数据量等三大元素都已然齐备。演算法部分延续之前的类神经网络，尤其是2006年，多伦多大学的Geoffrey Hinton教授解决了类神经网络的问题，让类神经网络重新换上「深度学习」的名字卷土重来，成为现在AI领域广为人知的演算法。硬件方面则是处理器运算能力的大幅提升，现在的GPU已可在短时间内处理大量数据并建出模型，加速AI系统的效能。最后则是数据量的增加，从通用概念性的数据如人脸模型，到产业别特定领域的数据如医疗数据，庞大的数据量为AI演算法提供了充足的支持。
做足功课 审慎投入利基市场
卷土重来的AI声势惊人，并被IT业者视为物联网智能化的最后一块拼图，胡明杰指出，AI在物联网的应用，将会是云加端的结构，以运算芯片而言，云端业者竞逐GPU、ASIC、FPGA等方案，且云服务业者如亚马逊、阿里巴巴等亦为潜在进入者，竞争激烈，台湾业者可借力使力，搭着产业巨人发展云加端的生态往终端设备的创新应用发展。
在边缘运算趋势下，物联网的终端设备将具备一定程度的运算能力，其运算芯片除了运算能力外，也会有低功耗、小体积等要求，是台湾IC业者擅长领域，不过胡明杰也表示，要进军此一市场，台湾IC设计业者必须做足功课。
不管是AI或物联网，未来都会走向垂直市场，垂直市场的设备都需要该领域的专业知识，而且这部分市场属于少量多样，IC初期的开发成本摊提时间较长，若投入发展的成果不佳，开发成本将有可能无法回收，这对同为竞争对手的大陆业者来说或许尚可容忍，但对资源有限的台湾业者来说，就会是难以承受之重。
不过终端设备市场仍是台湾业者的重要利基处，因此胡明杰建议台湾业者，除了在投入前要做足功课外，也应该改变产品策略，将自身的产品由IC设计延伸至上层开发设计软件、应用软件或与其他特定用途芯片产品整合等，并以专利确保本身的优势，台湾业者将有机会在竞争激烈的物联网产业中站稳脚步，并同步提升自己的产品价值。
