当前位置: 主页 > C生活港 >工研院「眺望 2018 产业发展趋势研讨会」AIoT!席捲产业新革命:AIoT >

工研院「眺望 2018 产业发展趋势研讨会」AIoT!席捲产业新革命:AIoT

作者: 分类: C生活港 发布于:2020-07-08 浏览(243)


工研院「眺望 2018 产业发展趋势研讨会」AIoT!席捲产业新革命:AIoT

工研院产经中心(IEK)自 11/6 起,一连举办 6 天「眺望 2018 产业发展趋势研讨会」。今(11/8)日迈入第三天。本眺望系列由 IEK 资深研究团队及产业界专家提出精闢分析,齐聚探讨「AIoT!席捲产业新革命」、「半导体」、「AIoT 数位科技创新应用」、「通讯」、「电子零组件与显示器」、「电子材料」、「智慧车辆」、「智慧机械」、「数位经济」、「石化」、「绿能」、「特化与绿色化学」、「农业科技」、「生医」与「健康照护」等领域主题。

展望 2018 年,IEK 预期 AI 与 IoT 将快速汇流,进化为 AIoT,驱动智慧应用大鸣大放。然而,在 AI 关键技术不断突破之际,产业面临技术选择、寻找潜力应用等数位转型的关键议题。工研院 IEK 主任苏孟宗指出,由人工智慧所引领的第四波科技创新正在发生,不论是既有产业的转型升级,或是新创企业的突破创新,人工智慧都将是发展关键,如果能有效运用人工智慧,产业就能提升竞争力。台湾的 AI 优势在于製造业的终端资料、各类型资料库(先进製造、健康医疗等)、及半导体核心运算技术等,应运用优势扮演垂直整合或生态系领导者的关键伙伴,同时透过智慧系统与服务,可望提升製造业附加价值创造,强化供应链管理与带动新需求,也能提高服务业劳动生产力,创造新型态科技服务模式。例如,从生产过程中撷取的各种资料,分析问题所在或可改善的地方,达到提升良率、优化製程、缩短生产週期等效果。

如何让 AI 更为普及、更加易于使用,并让 AI 能力从感知与认知提升到决策,为全球 AI 下一阶段发展目标

第三天上午的议程聚焦在 AIoT 数位科技的创新应用。工研院 IEK 观察,目前国际主要将深度学习应用在模式辨识(pattern recognition),而这种应用仅能辨识、感知事物,却无法提出具逻辑与複杂性的决策与行动。例如:在医疗影像辨识的诊断上,AI虽可胜过人类,但治疗对策却仍不及人类。

目前的 AI 应用多以云端运算为主,原因在于深度学习所需的运算资源非常庞大,造成需要大型资料与运算中心才能支应这些运算需求。然而,AI 的普及最终仍需渗透到行动与终端装置上,而这种边缘运算架构,仍有「低功耗的运算晶片」、以及「适用于终端的轻量化演算法」等二项技术挑战待解。低功耗 AI 运算晶片已是全球半导体产业的发展焦点,各种解决方案不断浮出,各自拥有适用情境与优劣势。演算法的轻量化,则需使用压缩技术将庞大的演算法模型精简化,以供终端使用。这些技术与服务,是目前国际领导大厂与新创企业所积极发展的目标。

工研院 IEK 专案经理侯钧元指出,AI 发展至今,在辨识与感知方面已经有明显的成果,未来则需要让 AI 更近似于人类思考模式,例如:更快的学习速度、更少资料需求,能解决更複杂的决策问题、能自主学习必要技能等。此外,「AI 的民主化」也是下阶段的重点,让 AI 让更多人使用,普及到更多产业及个体。因此,预期未来产业界将会持续发展:将成熟 AI 渗透到各行各业;以及从基础上革新 AI 基础,让 AI 的智力与能力更加提升,以协助人类解决更多问题。建议台湾厂商可以先发展 AI 应用之普及,但须持续关注 AI 革新议题,因为每次 AI 革新都将带来企业竞争力的大幅提升。

AI 平台是 AIOT 大脑,AI 语音大爆发、无人经济起飞及数位分身降临

工研院 IEK 观察智慧家庭的三大趋势:从 2015 年 Amazon Echo 的异军突起,将 AI 语音助理成功带入消费大众的家庭生活中,促使全球智慧家庭市场再掀热潮,2017 年下半年智慧音箱开始进入爆发成长期。同时,以英文语系与中文语系的 AI 语音产业链正各自成形。另外,居家机器人大战已开打,智慧家庭领导厂商洗牌中,各类业者包括平台大厂、家电大厂、监控业者、行动服务业者、汽车业者从自身优势出发,以家庭照护陪伴与自动化控制为方向,大举进军居家机器人市场。

此外,在 AI 与 IoT 技术驱动下,也带领 AI 智慧商务新概念。从无人机送货、无人计程车、无人商店、刷脸支付、智慧餐桌、智慧货架到情感社交机器人、商用导览机器人、仓储物流机器人、检货机器人等各种 AIoT 装置软硬整合解决方案正在各地开枝散叶。人工智慧之系统及平台是 AIoT 机器大脑,也是决定其运作是否流畅的重要关键所在。

工研院 IEK 提出 AI 服务型机器人系统与平台的七大发展方向:人机协同系统、人工智慧语音助理平台、智慧视觉系统、行动平台、以使用者需求为导向的应用服务、机器人自主学习演算模型、开放式机器人软硬体架构。此外,AI 也促进智慧製造流程与产品服务的变革,其中数位分身(Digital Twin)概念与发展正因为 AI、AR 及 IoT PaaS 的技术整合布局。

未来人工智慧即服务(AI-as-A-Service) x 物联网平台(IoT Platform)模式下,AI 应用平台、AI 演算法与 AI 感测晶片是三位一体。工研院 IEK 分析师陈右怡建议,台湾业者可从 AI 应用系统与平台架构出发,并掌握该应用相关之 AI 演算法发展,再由 AIoT 终端零组件及联网设备的产业优势切入,如感测晶片、光学模组、触控面板、匣道器等,建议提升这些关键元件的功能,整合人工智慧技术发展硬体上的软体模组,推出高附加价值的 AIoT 机器元件,增加台湾在 AIoT 的核心竞争能力。

「破坏式创新」造就 Fintech,再经 AI 加值,打造出创新商业模式

面对新兴业者威胁,传统金融业者开始向这些业者看齐,并大量投资新创公司弥补原有能力的不足。这些新创公司很多核心技术,来自于人工智慧相关应用。对创投业来说,人工智慧搭配金融科技后,也具有产出「独角兽」的相当潜力,故成为热门的创投领域。

工研院 IEK 观察,人工智慧加金融科技应用目前多在快速发展阶段,例如:全球理财机器人市场,在 2017 ~ 2021 年间预期的年複合成长率为 47.5 %,至 2021 年全球使用者也将成长至 9,450 万名。而传统金融行为如保险,也可借助人工智慧加金融科技,同时达到「降低成本」与「提高服务水準」的双重目标。从相关衍生应用来看,人工智慧也可对我国一年两万多件的电信诈欺方面,做到有效预防。
工研院 IEK 资深分析师石立康观察指出,金融科技所提供服务类型,主要可分为:「投资」、「数位货币」、「融资」、「支付」四种。人工智慧对金融科技加值重点,集中在「投资」与「融资」两者的新兴商业模式上;而衍生加值应用重点,则着重在于反诈欺相关应用。

工研院 IEK 资深分析师石立康观察指出,金融科技所提供服务类型,主要可分为:「投资」、「数位货币」、「融资」、「支付」四种。人工智慧对金融科技加值重点,集中在「投资」与「融资」两者的新兴商业模式上;而衍生加值应用重点,则着重在于反诈欺相关应用。工研院「眺望 2018 产业发展趋势研讨会」AIoT!席捲产业新革命:AIoT

物联网应用普及,资安防护智慧化趋势浮现,SIEM 与 SOC 发展为关键

随物联网应用日趋普及,连网装置数量急遽增加,资安威胁事件层出不穷且损害程度持续加深。仅是连网装置设计时,资安防护意识的不足,就造成骇客入侵装置风险的威胁大增。诸如预设密码强度的不足,帐号认证漏洞,甚至以明码显示产品密码等低阶问题,就已提供骇客许多入侵的机会。

回顾国际资安大厂近期动态,归纳各家厂商诸多研发与布局动态,发现各厂皆针对既有资安方案进行转型。面对骇客複杂多变的攻击,已非既有资安方案单点式的防御模式可因应,大厂已开始着手从「云网端」和「IT & OT」两方面进行整合。有鉴于既有资安防护过于被动,大多在被攻击时才启动防设机制的缺点,大厂导入自适应主动回应机制加以改善。因应物联网应用普及,需保护的装置数量大增,为了提升资安人员工作效率且精準分析威胁型态与来源,大厂纷纷投入以机器学习为基础的资安分析解决方案,推出 SIEM 平台产品。

智慧化资安解决方案技术概分为以巨量资料分析技术和机器学习技术为分析基础,皆可称为 SIEM 概念的产品,且可作为安全营运中心(SOC)的分析工具。以机器学习演算法作为分析技术的智慧安全解决方案是近期大厂布局重点,相较于过往的 SIEM 平台而言,具有不需先掌握攻击规则或特徵,即时预防或阻断威胁且不影响企业日常活动,不会产生虚假警报等优势,更加适用于物联网系统资安防护的需求情境。

以台湾现况而言,学研单位已有具一定程度的机器学习演算法研发能力,SOC 市场在企业需求拉抬与政府资安管理政策推动下已逐渐成形,人才、市场与政策面都已具备发展资源的支持,加上日后关键基础设施的 SOC 管理需求,对台湾资安厂商或新创资安公司来说,无论是整体的智慧安全解决方案或是单点的分析技术,都是具备发展利基的研发方向。

Beyond AI: AI 引领数位科技发展,数位基础科技、创新服务模式、IoT Analytics 为发展重点

在 AI 加持下,数位科技持续推进各领域数位化,成为数位经济的成长动能,整体而言金融科技与保险、销售与客户关係管理、资安、商务、医疗、工业物联网等是未来三年主要採用 AI 的行业,促动新创业者积极步局相关利基领域解决方案。

数位科技的发展引导产业数位转型,又以数位基础科技、创新服务模式、IoT Analytics 为发展重点为三大观测重点。在数位基础建设方面,各种智慧终端将逐渐发展出整合协同的沟通能力,成为 Cooperative Things,数位信任(Digital Trust)也是数位基础建设中重要的新兴议题,更是数位科技发展的基石,促使新监理方式(技术)及新管制技术逐渐兴起。另一方面,今年看到很重要的改变是,系统开始与物、人作广泛连结,并进入到以 AI 加值的阶段。随着 AI 能力演进及物联网数据的爆增,带动 AI 加上 IoT 加速结合,产生新的 IoT Analytics 业务平台,结合数位与实体经济发展,将支援数位科技及各领域应用进行更複杂的分析与决策过程,带来新的业务流程与用户体验。而 AI 与资安的结合,亦促使企业转变防护概念,逐渐强化在侦测与反应的投资。未来资安公司会布局更多 AI 和行为分析的公司,强化行为分析基础的侦测技术。

整体而言,随着 IoT 架构的成熟,进入到以 AI 加值的阶段,AI 加上 IoT 结合会产生新的业务平台,在 IoT Analytics、Apps、资安和终端等环节带来先进分析价值、智慧流程与新用户体验。然目前 IoT-AI 平台仍处于萌芽阶段,台湾产业应持续关注 AI+IoT 融合下系统应用需求,以既有Edge硬体优势结合跨域应用平台与创新服务模式,建构 AI 软硬整合生态体系。

工研院 IEK 指出,区块链已在金融商业服务,工业物联网和政府治理累积应用案例,未来台湾产业应强化区块链技术应用与商业模式的连结,提升区块链易用性与便利性,利用既有硬体优势进行垂直整合,布局软硬整合跨域解决方案。