※ [本文轉錄自 Soft_Job 看板 #1SBlu8KA ]
作者: vu04y94 (今) 看板: Soft_Job
標題: [請益] 台灣AI/ML/DL/CV 產業近況?
時間: Fri Jan 4 14:32:37 2019
如題
AI/ML/DL/CV大概是這幾年全世界最紅的領域
但是台灣的產業還是跟不上的樣子
http://aliensunmin.github.io/lab/info.html
孫民教授實驗室的網站 上面有寫學生出路
可以看到都是MTK/安霸 這兩個都是ic廠
孫民教授在台灣應該也算第一把交椅了 paper滿天飛 應該有指標性?
外商方面 google的缺都偏向hardware
新創方面 版上在viscovery 或 appier面試的經驗好像都負評居多..
我並非想唱衰這個領域 因為我自己也是這塊的 也覺得這個領域很有趣
只是從各方消息來看似乎不太樂觀..
業界的前輩們能分享一下近況嗎?
-
btw 有人能轉科技版嗎 權限不足..

台灣有台灣的玩法

mtk有ai部門的樣子，不是進去都在做iv*ic

塊陶阿

泡泡快破了

我也很好奇近況，希望有人能分享。Thanks!

先想想怎樣等級的東西會拿去發paper 而不是藏起來技術轉移或創業賺一筆 再來討論出路好嗎

自駕車領域阿，我之前待過做行車記錄器的公司有在搞

金融業對NLP是滿有興趣的 不過目前沒有強大的solution出來

... 老共那的某公司也發了一堆CVPR啊... 全部照做的話facerecognition/motion tracking/object identification就可以做的一樣好嗎?金融業找NLP的人不一定是為了NLP 有可能是想找懂HMM/ARIMA/RNN的人

1. 大公司有幾家有在玩AI 不只IC廠 台灣作IP CAM跟NVR的很多 他們都會有興趣 應用先落地的也會是這邊2. AI新創也不止Vis跟appier 還有很多間有的有Camera有的沒有3. 自駕車也有人在做 但是台灣的汽車產業嘛...4. 台灣真正最缺的是做Data的人 不是AI的人 (淚目)

有資格幫資料貼標的人都是業界老江湖 領PG的N倍應該很正常金融業風向是想拿AI拿來做法令遵循 資恐跟洗防

AI前途渺茫，ML大有可為。自駕、語意分析拼不過大廠。

label比AI專業多了好嗎

deepQ, ailab, umboCV, microsoft…很多

前幾天去面試 某家大公司新創在弄這塊

會問這問題表示還沒真的進圈子

連appier負評居多這種話都說得出來，代表根本不適合這行

原來上網看看資料就可以說自己也是這行的XD

自嗨產業

最近很多 design house 在做 AI 晶片然後 design house 的薪水又比純軟多人自然就往那邊走這些公司，除了訓練模型以外也需要大量的ai人幫忙刻 NN 的各種layer整合各種 DL 框架、定點量化

請教很多design house是哪些？

MTK/瑞昱/聯詠/義隆/比特大陸/耐能/地平線...etc這也許是台灣ai能站上世界舞台的另一條路ps:後面三個不是台商xd

喔對醫療影像會是台灣另一個先應用落地的 也會是優勢(正確來說應該是已經開始應用了XDD 這塊真的猛

樓上有知道哪家做醫療影像很行的嗎？

台灣大公司做AI 都是硬體思維，求快求有不求好。幻想10個臭皮匠能做贏google 100個諸葛亮新創就是三年倒九成，很多AI新創，但也不知道會不會比一般軟體新創撐得久。AI創業要技術國際級or有獨特客戶WhosCall 也是成功的台灣新創，賣給Line了

臺灣的醫療data拜健保局所賜比國外環境還要好在美國做研究NIH讓人很頭痛，各個institute也不共享資料科技部這次的計畫我覺得醫療影像起來就只是時間的問題

台灣醫療資料確實龐大，但目前還需要時間做整合，若這龐大的資料無法整合好，後續的分析也是無法進行的。

DSP/RTB 明明台灣超多家，你只聽過有在炒新聞的

馬的，孫民開的CV什麼鳥都學不到，他現在根本就把焦點放在創業，無心在教學，ptt鄉民們別再神話孫民了

樓上在校生？嘻嘻？

發哥有在搞 不是只有AI部門做AI的IC 每個部門都在搞ML從DSP、ASIC、編譯器、圖像算法、音訊算法都搞不管哪一家 問題還是卡在DATA 要嘛自己蒐集 要嘛客戶提供誰有DATA誰就玩得起來TSMC也有在玩 但TSMC內部工作環境實在... 不適合AI發展IT不了解製程 第一線的工程累得跟狗一樣 然後不會寫code公司內部還沒有正常的網路可以用 只有一些Q字輩的部門能夠拿到DATA玩ML其他比較多的就是那些做監視器、路由器、或NAS的廠商吧比如Synology

泡沫

現在火紅的AI很吃DATA，台灣的DATA基本面就輸國外一大截這產業真起得來才有鬼比較能撈到油水的，大概就是AI晶片的設計跟製造另外就是提供便宜的土地跟水電給Google, FB蓋資料中心然後本地供應商可以加減靠賣硬體撈一筆

Ai chip or 用ML應用在硬體加速之類的在台灣是不是比較有搞頭啊？

不是最賺的>美國才不做給台灣做>變成台灣最賺的所以最賺就是他不賺的原因越紅越好賺 在台灣就是越爛越難賺 因為美國更不給妳GG大賺 就是當初美國人覺得不賺 丟給亞洲