http://finance.technews.tw/2017/04/20/ai-taiwan-data/
 創新工場董事長兼首席執行官李開復日前在接受媒體聯訪時指出，台灣在半導體、個人電腦（PC）時代之後，就沒有再走上世界領先的技術路線。他說，台灣已經在軟體、社群、行動（mobile）與應用程式 （App） 上缺席，這次的 AI 人工智慧浪潮，也沒有能看到台灣可以有引領的先驅。因此，台灣在 AI 的發展沒有可以樂觀的地方。
李開復還進一步指出，台積電已經在製程設計上應用了 AI 架構中的深度學習來協助晶片的生產，鴻海不但生產，還應用了大量的製造機器人進行智慧生產。至於，IC 設計大廠聯發科也開始採用 AI 來進行晶片的設計工作，並且將晶片未來應用在 AI 的領域中。所以，未來台灣在 AI 產業領域中，「就是靠這幾家公司了」。
而對於李開復這樣的說法，業界人士表示並不完全同意。因為 AI 技術著重的是在演算法的開發，以及相關軟體的搭配，加上硬體晶片效能的的幫助，才能使得 AI 達到一定的效能發揮，否則就只是大數據分析與處理而已。而在這些項目上，台灣雖然有很強的硬體生產能力，但是缺乏像國外有 Google、微軟、IBM 這樣的大型科技公司借助市場的經驗，發展演算法與軟體，整體發揮 AI 智慧的效能。因此，台灣落後的是在這部分上。
而李開復也提到，目前興起 AI 浪潮會分三階段爆發。第一批是已經有大數據的領域。第二階段，將會是透過產生新的數據、進一步成為新的應用。最後的第三階段，將會是自動化階段。這個階段，幾乎所有人做的事情都會被取代，人們將不用燒菜、掃地，AI 的發展將從工業化、商業化最後到家庭化。
這樣的說法，業界人士也認為，台灣在第一階段的大數據運用上，其實已經逐漸追趕上先進國家。這部分從國外許多城市來台灣，針對 Ubike、悠遊卡、全面健保的數據應用上的取經，就可以看得出來有其獨特的成功案例。而除了公部門之外，許多私人企業也開始採用的 AI 的應用，以協助企業提升效能，降低成本。例如，以提供股市資訊的上市公司精誠資訊，就因為長時間以來，資料庫中累積的大量相關的財經資料與分析報告，具備國內最完整且詳細的資料。未來透過 AI 的進一步擷取分析，並且提供相關的投資理財建議，這在國外已經有同樣的先例可循，也使得精誠有機會先一步站在 AI 應用的浪頭上。
此外，國內的產業分析機構集邦科技與拓墣產業研究所，也因為在資料庫中累進 20 年的產業分析資料與報告。透過這些資料與分析報告去「餵」給 AI 執行，之後再提供出相關的產業分析報告，研判未來的產業發展趨勢與方向，給予相關企業與政府單位做為未來發展的參考。這過程中，透過 AI 的資料研讀與分析，可完整的匯集過往的歷史資料，並且快速又省時間完成分析內容，再由產業分析師做最後的判斷，如此以提升工作效率，又達到減少錯誤的風險。因此，就業界普遍來觀察，包括硬體製造的台積電、鴻海、聯發科，軟體資料彙整的精誠、集邦、拓墣等單位，以及幾家低調進行中的企，業都是台灣有機會在 AI 產業上發揮實力的公司。
事實上，業界人士指出，AI 人工智慧的出現，並非如李開復所說的，只是為了取代人類的工作，而是要讓人類的工作做得更好、更有效率。因此，企業要以AI 來達到這樣的目的，在之前的資料做管理作業就要做得很好。如此，才能有系統的 「餵」 給 AI，讓 AI 從這些過往的資料中學習判斷與分析，提供出最好的結果參考。但是，可惜的是，以中小企業為主的台灣企業，這方面多半仍未做到位。因此，希望藉由 AI 來提升工作效率，這方面台灣多數企業仍有長遠的路要走。
（首圖來源：Flickr/A Health Blog CC BY 2.0）
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