我是覺得政府有心發展就不錯了
有政策總比沒政策好
沒科技政策的政府我都很擔心台灣未來
看看
源自:非凡新聞台
標題:AI無所不在
連結:http://www.ustv.com.tw/UstvMedia/youtube/0/new/sfW0MNmfLTk
內容:語音 自行看
心得:裡面輝達董事長有說受科技部邀請 要跟台灣工研院相關單位
研發台灣超級電腦 要有世界前25強
看看台灣發展AI不是亂發展 AI需要的超級電腦 科技部也知道需要解決
所以科技就給高手們去煩惱吧 要成果要等好幾年甚至更久
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
而這有關股票版 就是輝達要併購高通 以小吃大
※ 引述《show31729 (Joker)》之銘言：
: [其他] 發展AI及半導體是台灣未來30年的重要關鍵
: http://bit.ly/2AvkeZZ
: 全球AI晶片市場預測2016-2022年成長率62.9%
: 人工智慧被視為第四次工業革命核心，預估到2020年，AI市場商機規模高達3,000億美元
: 。根據市調公司MarketsandMartets調研報告Artificial Intelligence (Chipsets)
: Market by Technology (Deep Learning, Robotics, Digital Personal Assistant,
: Querying Method, Natural Language Processing, Context Aware Processing),
: Offering, End-User Industry, and Geography - Global Forecast to 2022，針對人工
: 智慧（晶片模組）技術市場，從深度學習、機器人、個人數位助理、搜尋方法、自然語言
: 處理、情境察覺處理等應用，預估人工智慧（AI）晶片總體市場產值從2016的8.6億美元
: 以年均複合成長率(CAGR)62.9%，到2022年將達到160.6億美元。在「得晶片者得天下」預
: 期心理驅動之下，因此吸引各大科技廠爭相加碼投資。
: https://imgur.com/a/qDds8
: AI晶片發展之現況
: AI晶片包含三大類市場，分別是數據中心(雲端)、通信終端產品(手機)、特定應用產品(自駕車、頭戴式AR/VR、無人機、機器人.
: ..)。當前機器學習多採用 GPU圖像處理，尤以NVIDIA是此一領域龍頭，但是，有些業者
: 認為GPU處理效率不夠快，而且因應眾多特定新產品的不同需求，於是，推出NPU、VPU、
: TPU、NVPU...等等。目前還不清楚哪種架構的晶片會在 AI 大戰獲勝。但(手機)終端市場
: 對於AI晶片的功耗、尺寸、價格都有極為嚴格的要求，難度上比雲端數據晶片更高。為搶
: 未來AI應用市場商機，科技巨鱷(如：Google、微軟、蘋果)企圖建構AI平台生態模式吃下
: 整個產業鏈。
: https://imgur.com/a/hOKVO
: AI發展八大趨勢
: 趨勢一：AI各行業垂直領域應用具有巨大的潛力
: 人工智慧市場在零售、交通運輸和自動化、製造業及農業等各行業垂直領域具有巨大的潛
: 力。而驅動市場的主要因素，是人工智慧技術在各種終端用戶垂直領域的應用數量不斷增
: 加，尤其是改善對終端消費者服務。
: 當然人工智慧市場要起來也受到IT基礎設施完善、智慧型手機及智能穿戴式裝置的普及。
: 其中，以自然語言處理（NLP）應用市場佔AI市場很大部分。隨著自然語言處理的技術不
: 斷精進而驅動消費者服務的成長，還有：汽車資通訊娛樂系統、AI機器人及支持AI的智慧
: 手機等領域。
: 趨勢二：AI導入醫療保健行業維持高速成長
: 首先，人工智慧導入醫療保健行業從2016年到2022年維持很高成長，預計從2016年的
: 6.671億美元達到2022年的79.888億美元年均複合增長率為52.68％。由於醫療保健行業大
: 量使用大數據及人工智慧，進而精準改善疾病診斷、醫療人員與患者之間人力的不平衡、
: 降低醫療成本、促進跨行業合作關係。此外AI還廣泛應用於臨床試驗、大型醫療計畫、醫
: 療諮詢與宣傳推廣和銷售開發。
: 趨勢三：AI取代螢幕成為新UI / UX介面
: 過去從PC到手機時代以來，使用者介面都是透過螢幕或鍵盤來互動。隨著智慧喇叭
: (Smart Speaker)、虛擬/擴增實境(VR/AR)與自動駕駛車系統陸續進入人類生活環境，加
: 速在不需要螢幕的情況下，人們也能夠很輕鬆自在與運算系統溝通。這表示著人工智慧透
: 過自然語言處理與機器學習讓技術變得更為直觀，也變得較易操控，未來將可以取代螢幕
: 在使用者介面與使用者體驗的地位。人工智慧除了在企業後端扮演重要角色外，在技術介
: 面也可承擔更複雜角色。例如：使用視覺圖形的自動駕駛車，透過人工神經網路以實現即
: 時翻譯，也就是說，人工智慧讓介面變得更為簡單且更有智慧，也因此設定了未來互動的
: 高標準模式。
: 趨勢四：未來手機晶片一定內建AI運算核心
: 現階段主流的ARM架構處理器速度不夠快，若要進行大量的圖像運算仍嫌不足，所以未來
: 的手機晶片一定會內建AI運算核心。正如，蘋果將3D感測技術帶入iPhone之後，Android
: 陣營目前僅華為推出AI智慧型手機，其他競爭業者預估也將在明年(2018)跟進導入3D感測
: 技術，並佈局終端相關商業應用。例如：利用Siri、Alexa等虛擬語音助理變得更加智慧
: 化，進而根據個人化的需求為每個用戶提供獨特的服務。
: 趨勢五：AI晶片關鍵在於成功整合軟硬體
: AI晶片的核心是半導體及演算法。AI硬體主要是要求更快運算速度與低功耗，包括GPU、
: DSP、ASIC、FPGA和神經元晶片，且須與深度學習演算法相結合，而成功相結合的關鍵在
: 於先進的封裝技術。總體來說GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬體
: 選擇就看產品供應商的需求考量而定。例如：蘋果的Face ID臉部辨識就是3D深度感測晶
: 片加上神經引擎運算功能，整合高達8個元件進行分析，分別是紅外線鏡頭、泛光感應元
: 件、距離感應器、環境光感測器、前端相機、點陣投影器、喇叭與麥克風。蘋果強調用戶
: 的生物識別數據，包含：指紋或臉部辨識都以加密形式儲存在iPhone內部，所以不易被竊
: 取。
: 趨勢六：AI自主學習是終極目標
: AI“大腦”變聰明是分階段進行，從機器學習進化到深度學習，再進化至自主學習。目前
: ，仍處於機器學習及深度學習的階段，若要達到自主學習需要解決四大關鍵問題。首先，
: 是為自主機器打造一個AI平台；還要提供一個能夠讓自主機器進行自主學習的虛擬環境，
: 必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現實世界一樣；然後再將AI的“大腦”放到
: 自主機器的框架中；最後建立虛擬世界入口(VR)。目前，NVIDIA推出自主機器處理器
: Xavier，就在為自主機器的商用和普及做準備工作。
: 趨勢七：最完美的架構是把CPU和GPU(或其他處理器)結合起來
: 未來，還會推出許多專門的領域所需的超強性能的處理器，但是CPU是通用於各種設備，
: 什麼場景都可以適用。所以，最完美的架構是把CPU和GPU(或其他處理器)結合起來。例如
: ，NVIDIA推出CUDA計算架構，將專用功能ASIC與通用編程模型相結合，使開發人員實現多
: 種算法。
: 趨勢八：AI和AR兩者是互補的，互相不可或缺
: 未來的AI需要AR，未來的AR也需要AI，可以將AR比喻成AI的眼睛。為了機器人學習而創造
: 的在虛擬世界，本身就是虛擬現實。還有，如果要讓人進入到虛擬環境去對機器人進行訓
: 練，還需要更多其它的技術。總體而言，AI和AR兩者是互補的，互相不可或缺。
: AI科研戰略就是「AI小國大戰略」
: 基於AI是全球科技發展的關鍵，且關係著未來30年的國家競爭力。我國從既有的領先全球
: 的半導體及ICT產業優勢切入，打造由人才、技術、場域及產業構築而成的AI創新生態圈
: ，引導台灣成為AI發展重鎮，進而孕育AI新興產業應用。
: 科技部長陳良基提出AI科研戰略就是「AI小國大戰略」，預計5年投入160億建構我國AI創
: 新生態環境。推出5大策略：「研發服務-建構AI主機」、「創新加值-設立AI創新研究中
: 心」、「創意實踐-打造智慧機器人創新基地」、「產業領航-半導體射月計畫」及「社會
: 參與-科技大擂台」等。由科技部、教育部及經濟部等機關協力合作，引導學、研及業界
: 投入，一邊培育AI軟硬體人才，一邊產生產業群聚效應，協助產業轉型升級，使台灣成為
: AI發展重鎮，再創台灣未來30年榮景。
: 心得：機械是工業之母，晶片半導體是電子產業之核心，未來更是物聯網、工業4.0、智
: 慧製造的"心臟"。台灣應該在既有半導體產業優勢上，竭盡所能進行橫向及垂直整合開發
: 下世代的產品。