[情報] 發展AI及半導體是台灣未來30年的重要關鍵

作者: show31729 (Joker)   2017-11-09 13:50:15
[情報] 發展AI及半導體是台灣未來30年的重要關鍵
http://bit.ly/2AvkeZZ
一、前言
過去因為資料量不夠大,同時電腦CPU無法做大量及準確分析,如今各種結構與非結構性
資料量愈來愈大,全部被集中到雲端或者可藉由終端手機進行資料蒐集及分析,加上各式
演算法愈來愈精進及半導體的摩爾定律持續發威,使得人工智慧(AI:Artificial
Intelligence)的環境趨於成熟。
人工智慧會帶來技術變革,也會帶來文化、經濟的變革。從2016年10月美國白宮發佈一篇
有關人工智慧的報告Preparing for the Future of Artificial Intelligence,提及了
四個關鍵概念:機器學習、深度學習、自主和自動化、人機合作,而且認為,人機合作的
效率超過任何單純的人力或機器。
二、AI對國家GDP產生的貢獻
到底AI對國家GDP產生的貢獻是多少?答案是超乎想像,AI應用接受度越高的國家,將對
其GDP產生貢獻愈大。根據美國諮詢機構埃森哲(Accenture)最新報告How Artificial
Intelligence Can Drive China’s Growth,估計到了2035年,以智慧機器為主的AI產業
,因為AI周邊的智慧機器人和智慧機械產業將創造巨大的經濟前景,可望拉抬國家的經濟
成長率(GDP)成長貢獻,例如:美國2%、日本1.9%、中國1.6%。若以這八個國家為基準
算出AI對GDP平均貢獻率是1.6%,則我國2035年GDP可達3.6%。同時,AI創造經濟可能驅動
全球12個大經濟體之16個行業的企業盈利能力平均提高38%,且經濟成長達14兆美元的額
外總增加值(GVA)。
三、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。
四、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。
五、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。
六、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。
http://bit.ly/2AvkeZZ
作者: mercurycgt68 (發芽的吉它手)   2017-11-09 13:52:00
哈哈
作者: youkiller (人生海海)   2017-11-09 16:08:00
AI存不重要,但硬體很重要
作者: leaderliu (雨兒潸然落下)   2017-11-09 16:24:00
請問大數據 雲端 這些不吵了啊?
作者: jsgolang (jsgolang)   2017-11-09 17:08:00
AI晶片夯
作者: killer2k (...)   2017-11-09 18:26:00
沒資料AI死翹翹。依照台灣產業程度,有很高的機率是拿AI繼續CD工廠
作者: shyshyan (神人為吾,千葉傳奇。)   2017-11-09 18:27:00
AI要大數據R 怎可能不吵
作者: dasala (small LU)   2017-11-09 18:29:00
AI=大數據應用
作者: zzzz8931 (肥宅)   2017-11-09 19:20:00
台灣起飛囉!
作者: frankfurt (frankfurt)   2017-11-09 19:32:00
這個部長繼續吹大餅吧,結果台灣科技製造例如SSD,面板,記憶體,電池技術都還作不贏韓國,現在又要超英趕美去學美國拼AI,科研的底不夠深厚,整天吹靶再射箭
作者: m4vu0 (m4vu0)   2017-11-09 20:05:00
樓上有種去台大嗆他 台灣科技已經是世界前幾名了還不滿意?
作者: rainf (天天都orz)   2017-11-09 20:13:00
什麼都不做 罵擺爛。開始做 罵浪費錢
作者: crimson11 (crimson)   2017-11-09 20:17:00
來不及了
作者: la8day (la8day)   2017-11-09 21:46:00
五年後的趨勢都無法預見了 還三十年…
作者: lspci (awk sed echo)   2017-11-09 22:03:00
科政中心馬屁文科技部幕僚單位發的文章 最後一段這麼明顯吾皇萬歲 萬萬歲 看不懂喔?
作者: craig (喵嗚~(づ′▽`)づ~)   2017-11-09 23:02:00
科技部:有160億可以分耶,來求我啊~
作者: sendtony6 (TY)   2017-11-10 15:00:00
沒有data怎麼AI??
作者: yiping0210 (yee皮)   2017-11-10 17:48:00
研發死海要先jo起來

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